차량 설계 프로세스에서 AI(인공 지능) 활용
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!
머신 러닝을 통해 차량 설계에 인공 지능 적용
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:
과거 데이터를 활용하여 후속 설계의 속도 향상
프로세스 후반까지 간과될 수 있는 실수 포착
해석 및 프로세스 데이터의 처리 속도 향상
확신을 바탕으로 설계 최적화
3D 프레임워크로 AI를 적용하여 제품 개발 가속화
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.
AI를 통해 복잡한 비선형 시스템의 정확한 하위 시스템 모델 생성
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.
초기 개념
목표 설정 및 벤치마킹
CAE 최적화
제품 검증
예측 유지보수