자동차 제조업체와 공급업체가 AI(인공 지능)와 ML(머신 러닝)을 최대한 활용하면 인간의 역량을 배가하고 신기술을 더 빠르게 개발하고 발전시킬 수 있습니다.
본 백서를 통해 차량 개발 프로세스에 AI를 적용하기 위한 프레임워크에 대해 알아보십시오. 예를 들어, AI를 통해 기계가 인간의 마음을 보완하여 속도와 효율성을 달성하고 점점 더 복잡해지는 오늘날의 엔지니어링 환경을 장점으로 바꿀 수 있는 특정 시나리오를 파악하게 됩니다. 지금 전체 백서를 다운로드하십시오!
Simcenter는 AI 및 ML 적용을 위한 실용적인 프레임워크를 제공합니다. 단순 작업, 풍부한 데이터 환경 및 의사 결정을 지원하여 기계가 인공 지능으로 기존보다 속도 및 효율성을 높일 수 있는 특정 시나리오를 식별합니다.
단조로운 활동: 반복적이고 지루한 작업을 자동화하여 비숙련 작업에 낭비되는 값비싼 노동력을 줄입니다.
풍부한 데이터 환경: 지도 및 자율 학습 방법을 활용하여 CAE 및 테스트에서 생성된 대규모 데이터 집합에서 인사이트를 추출합니다.
의사 결정 지원: AI 알고리즘을 사용하여 제품에서 오류가 발생하기 전에 주관적인 의사 결정을 제거하고 설계에서 이상을 발견합니다.
자동차 엔지니어링 영역에서 빅데이터와 처리 능력이라는 두 가지 핵심 요소가 널리 보급되었으므로 이제 AI를 활용하기에 완벽한 시기입니다. Simcenter는 엔지니어링 개발 프로세스의 모든 단계에서 인공 지능의 잠재력을 활용하고 프로세스를 개선하며 더 나은 차량을 신속하게 제작할 수 있도록 지원합니다.
차량 설계 프로세스에 AI 배포 시 이점:
AI와 ML은 물리적 요소를 모델링하고 모델을 미세 조정하지 않고도 짧은 시간 내에 복잡한 비선형 시스템의 정확한 하위 시스템 모델을 생성할 수 있습니다. 자동차 제조업체와 공급업체는 이 데이터를 더 효과적으로 활용하여 다음을 통해 트렌드를 인식하고 보다 스마트한 결정을 내릴 수 있습니다.