100가지 AI 기반 엔지니어링 사용 사례

"오늘날 제조업체들은 복잡한 설계 과제와 촉박한 개발 일정 속에서도 더 빠르게, 더 우수한 제품을 제공해야 하는 압박에 직면해 있습니다. 기존의 시뮬레이션 및 최적화 방법으로는 빠른 반복, 다분야 분석, 비용 효율적인 혁신에 대한 요구를 더 이상 따라가기 어렵습니다. 경쟁력을 유지하기 위해 엔지니어링 팀에는 혁신적인 솔루션이 필요합니다.

설계에서 유지보수에 이르기까지, 기업들은 더 빠른 시뮬레이션, 분석 시간 단축, 그리고 향상된 신뢰성을 달성하고 있습니다. 이 eBook에는 자동차, 항공우주, 전자, 에너지, 제조, 중장비, 생명과학 등 다양한 산업 분야에서 활용되는 100가지 사례가 담겨 있습니다.

주요 사례

자동차: NVH(소음·진동·불쾌감) 성능 분석을 100배 더 빠르게 수행

머신러닝과 노코드 도구를 통해 탐지 속도를 높여 문제를 조기에 파악하고, 더 빠른 의사결정과 제품 품질 향상을 실현

항공우주: 항공전자 시스템 신뢰성 600% 향상

AI 기반 차수 축소 모델(ROM)을 활용해 최적화를 가속화하고 효율성을 개선하며 통합 과정을 간소화

제조: 복합소재 설계 속도 30% 향상

머신러닝 모델로 물성 예측과 설계 최적화를 가속화해 시험 주기와 소재 비용을 절감

중장비: 굴삭기 버킷 충전 효율 20% 개선

AI 기반 공동 시뮬레이션으로 여러 설계안을 1분 이내에 비교하여 더 혁신적인 설계 반복 가능

전자: 전기 모터 멀티피직스 설계 속도 15배 향상

AI 학습 모델로 멀티피직스 성능을 예측하여 형상 최적화를 신속하게 수행

이러한 검증된 AI 솔루션을 통해 더 현명한 엔지니어링 결정을 내리고, 비용을 절감하며, 그 어느 때보다 빠르게 혁신적인 제품을 출시할 수 있습니다.

지금 eBook을 다운로드하고, 복잡한 엔지니어링 과제를 해결하는 방식을 혁신해 보세요."

Some examples include:

• Automotive: 100x faster NVH performance analysis. ML and no-code tools accelerate detection, enabling earlier issue identification, faster decisions, and improved product quality.
• Aerospace: 600% boost in avionics reliability. AI-powered ROMs speed optimization, boost efficiency, and streamline integration.
• Manufacturing: 30% faster composite material design. ML models accelerate property prediction and design optimization, reducing testing cycles and material costs.
• Heavy equipment: 20% improvement in excavator bucket filling efficiency. AI-powered co-simulation compares multiple design variants in under a minute for more innovative design iterations.
• Electronics: 15x faster E-motor multiphysics design. Accelerate geometry optimization by predicting multiphysics performance with AI-trained models.

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