차량 성능 엔지니어링을 위한 협업 및 통합의 역할

오늘날 전기차와 기존 자동차에 대한 수요로 인해 제조업체는 개발 프로세스를 재고해야 하는 상황에 봉착했습니다. 수익성을 유지하면서 늘어난 생산 일정을 준수하는 것은 매우 까다로운 과제이며, 수익을 얻기 위해 고전하는 기업 입장에서는 단순히 비용을 줄이는 것만으로는 충분하지 않습니다. 자동차 제조업체는 차량의 성능을 강화하고 개발 시간을 단축할 수 있도록 개발 프로세스를 개선하고 간소화해야 합니다.

이 개요에서는 자동차 제조업체가 차세대 차량 성능 엔지니어링을 개선하기 위해 개발 프로세스에서 무엇을 변화시켜야 하는지 설명합니다. 지금 다운로드하여 자세히 알아보십시오.

차량 통합 관련 고비용 문제 방지

오늘날 차량 개발 시간이 갈수록 짧아지면서 격리된 작업으로 인해 재설계와 지연이 많이 발생하고 있습니다. 설계 팀은 프로젝트 전반에 걸쳐 더 일찍 정기적으로 협업을 수행하여 대규모 재설계를 피할 수 있습니다. 이때 차량 성능 엔지니어링에서 협업 및 통합을 실현하기 위한 해결책은 고비용의 비효율적인 물리적 프로토타입을 생성하는 것이 아닌, 바로 시뮬레이션입니다. 엔지니어는 포괄적인 디지털 트윈을 구축하여 자신의 컴포넌트가 다른 컴포넌트와 통합될 때 어떻게 작동하는지 정확하게 파악하여 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

MBSE 통합으로 더 나은 제품을 더 빠르고 경제적으로 생산

시뮬레이션과 함께 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링)는 최신 차량 성능 엔지니어링의 핵심 요소입니다. 엔지니어는 모듈식 설계를 통합하여 새로운 차량을 처음부터 새로 만들 필요 없이 기존 요소를 재사용하고 개별 설계 모델을 결합하여 새로운 프로젝트의 기초를 형성할 수 있습니다. 이를 프런트로딩 시뮬레이션과 결합하면 팀에서 가능한 빨리 많은 설계 관련 의사 결정을 내릴 수 있으며, 결과적으로 더 낮은 비용으로 더 빠르게 더 나은 제품을 얻을 수 있습니다.

인공 지능을 활용한 차량 성능 엔지니어링 개선

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 자율 주행 개발에서 인식 및 제어 알고리즘을 결정하고 다양한 시나리오를 검증하는 데 광범위하게 사용됩니다. 전기화 프로그램 및 기존 동력 차량에서 엔지니어는 데이터 기반 접근 방식을 사용하여 테스트 효율성을 높이고, 복잡한 시뮬레이션 모델을 생성하지 않고도 성능을 예측하며, 전체 차량 목표를 간단하게 하위 시스템으로 변환할 수 있습니다.

이 개요를 다운로드하여 시뮬레이션, 테스트, MBSE 및 AI의 결합이 최신 차량 성능 엔지니어링을 비롯해 현재와 미래에 경쟁력을 유지하기 위한 핵심 요소인 이유를 알아보십시오.