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디지털 변환의 풍경은 지속적으로 진화하고 있으며, 알테어(Altair)는 앞서나가며, 4월 22일부터 26일까지 열리는 한노버 메세(Hannover Messe)에서 혁신적인 도구를 선보일 예정입니다. 이 이벤트 방문자들은 알테어가 인공지능(AI), 데이터 분석 및 고성능 컴퓨팅(HPC)을 통합하여 공학 및 설계 프로세스를 크게 개선하는 방법을 직접 보게 될 것입니다.
AI 중심의 공학 솔루션의 발전은 하이라이트가 될 것으로 알려져 있으며, 알테어는 창조적 설계 기술을 통해 기능성과 제조성을 결합하는 것을 보여주고 있습니다. 이 방법은 컴퓨터 지원 공학(CAE) 프로세스를 빠르게 진행할 뿐만 아니라 대규모 차량 구성품과 같은 복합적 설계의 물리적 예측과 최적화를 향상시킵니다.
전통적인 시뮬레이션을 넘어서, 알테어는 CAD 설계와 시뮬레이션 모델 사이의 갭을 줄이는 혁신적인 시뮬레이션 중심 설계 도구를 선보입니다. 이 통합은 공학자가 설계 과정 초기에 정보에 기반한 결정을 내리는 데 도움이 되어 혁신 비용을 줄이고 성능 목표 달성을 가속화하는 데 도움이 됩니다. 이 접근에서 발전한 혁신 중 하나는 복합 설계 및 제조의 생명을 구하는 데 사용되는 DRILL-X입니다.
공장에서 알테어는 대규모 데이터 분석 및 AI를 활용하는 도전에 대응하여, 대규모 데이터 과학자 팀이나 고가의 외부 서비스에 의존하지 않는 확장 가능한 솔루션을 선보일 것입니다. 이러한 솔루션은 공급망, 유지보수 일정 및 보증 프로세스를 개선하는 데 능숙합니다.
더불어, 알테어는 LTTS와 파트너십을 통해 디지털 트윈 기술의 광범위한 능력을 공개할 것입니다. 이 기술은 물리적 및 디지털 세계를 연결하여 운영 효율성과 혁신을 향상시키는 개념으로, 디지털 트윈 기술을 지원하는 혁신적 커피 머신을 통해 전통과 기술을 접목하여 극한 커피 제조 경험을 선사합니다.
[현재 시장 동향:]
AI 및 시뮬레이션 기술을 디자인 및 제조 프로세스에 통합하는 추세가 점점 보급되고 있습니다. 각종 산업의 기업들이 경쟁력을 유지하고 제품 품질을 향상하고 시장 진입 시간을 감소시키기 위해 이러한 기술들을 도입하고 있습니다. 시뮬레이션 중심 설계 도구의 사용이 확대되고 있어, 보다 정보에 기반한 의사 결정 및 제조 과정의 최적화가 가능해지고 있습니다.
제안 설계는 AI의 부문 중 하나로 정의된 제약 사항을 준수하면서 디자인 문제에 대한 가능한 해결책을 탐색함으로써 혁신적인 해결책과 재료 절약을 허용해 주어 추세가 되고 있습니다. AI 및 머신 러닝 알고리즘은 예측 유지보수, 품질 관리 및 공급망 최적화를 위해 점차적으로 공장 내부에 배치되고 있습니다.
[예측:]
시장 조사 기관에 따르면, 글로벌 시뮬레이션 소프트웨어 시장 규모는 산업 부문 전반에 걸쳐 제품 혁신과 품질에 대한 강조로 인해 계속해서 성장할 것으로 예상됩니다. 확장 가능한 컴퓨팅 자원의 장점을 제공하는 클라우드 기반 시뮬레이션 솔루션의 채택이 예상되고 있습니다.
기술의 성숙화와 함께 AI 기술이 디자인 및 제조의 모든 측면에 더 깊게 편입될 것으로 보여지며, 새로운 수준의 효율성과 맞춤화를 유도할 것으로 예상됩니다. 디지털 트윈의 통합은 항공우주, 자동차 및 산업 기계와 같은 분야에서 특히 확대될 것으로 예상됩니다.
[핵심 도전과 논란:]
최첨단 기술들을 완전히 도입하는 데 있어서 주요 도전 중 하나는 기술적 역량 차이입니다. AI, 시뮬레이션 및 공학 분야에서 작업할 수 있는 역량 있는 전문가들이 필요합니다. 기존의 워크플로에 이러한 시스템을 통합하는 복잡성이 또 다른 장애로 작용합니다.
자동화가 증가함에 따라 신경망 시뮬레이션 및 AI 시스템 내에서 사이버 취약점이 발생할 수 있는 가능성이 있어 논란이 될 수 있습니다.
[장점:]
디자인 및 제조에서 AI 및 시뮬레이션 기술은 여러 가지 이점을 제공합니다:
– 정확한 가상 시뮬레이션을 통해 줄어드는 프로토타입 및 테스트 비용.
– 최적의 설계를 통해 최소화되는 재료 낭비와 향상된 지속 가능성.
– AI 가속화된 설계 프로세스로 인해 빠른 혁신과 시장 진입 시간.
– 깊은 분석과 예측 모델링을 통해 향상된 제품 성능.
– 데이터 기반 인사이트를 통한 최적화된 생산 프로세스와 공급망 관리.
[단점:]
이러한 이점들에도 불구하고 일부 단점은 다음과 같습니다:
– AI 및 시뮬레이션 시스템을 구현하고 통합하는 초기 비용이 높습니다.
– 정확한 데이터에 의존하며 AI 알고리즘에서 잠재된 편향이 있을 수 있습니다.
– 새로운 기술 활용에 적응하는 직원들에 대한 학습 곡선이 가팔라질 수 있습니다.
– 네트워크 연계된 시뮬레이션 및 AI 시스템 내부의 사이버 취약점 가능성이 있습니다.
The source of the article is from the blog myshopsguide.com