AI 기반 생성형 경험
지식 기반 엔지니어링 분야 AI를 통한 성공
생성형 AI를 통해 역량 강화
생성형 인공지능(AI)은 설계자 및 엔지니어를 위한 획기적인 도구로 부상했으며, 새로운 설계 개념을 만들고, 제품 성능을 최적화하고, 복잡한 기술적 과제를 해결하기 위해 혁신을 이룰 수 있는 전례 없는 기능을 제공합니다. CATIA는 산업 프로세스에 대한 지식 및 노하우에서 생성된 산업별 데이터로부터 개발된 모델을 기반으로 제품 개발 시간 및 출시 기간을 해결하기 위해 다양한 애플리케이션에 대한 머신러닝 및 딥러닝을 통해 생성형 AI의 다른 접근 방식을 제안합니다. 다음과 같은 CATIA의 AI를 통해 현재 생산성, 비용 및 시간 제약 조건을 해결할 수 있습니다.
- 더 높은 성능의 설계를 생성하도록 향상된 성능
- 출시 기간 최대 300% 단축
- 투자 비용을 제어하면서 더 큰 범위의 요구 사항 관리
- 보증 비용 10% 절감
- 표준화 및 모듈화로 최대 80%까지 재사용 증가
엔지니어링 요구 사항을 충족하는 고성능 설계를 자동으로 생성
이제 CATIA의 성능 중심 제너레이티브 설계 솔루션으로 다음을 통해 생성형 AI를 달성할 수 있습니다.
- 혁신적인 고성능 구조 및 어셈블리를 위한 토폴로지 최적화 파트 및 어셈블리 생성. 광범위한 엔지니어링 분야 및 부문(항공, 자동차, 산업장비)에서 많은 고객이 사용합니다.
- 차체 및 섀시 구조의 빠른 생성을 위한 전용 솔루션으로 새로운 전기차 플랫폼(섀시-차체) 아키텍처와 관련하여 개념 단계 초기에 수천 가지의 대안 탐구
- 복합재료의 항공기 날개와 같은 설계 제약 조건을 충족하면서 강성, 강도 및 중량 효율성을 극대화하며 구조 부품의 레이아웃 및 토폴로지를 최적화하는 다중 재료 개념 연구
CATIA Visual Scripting을 사용한 알고리즘별 설계
생성형 AI가 보편화되면서 설계자와 엔지니어는 더 많은 설계 가능성을 모색할 수 있는 새로운 방법을 찾고 있습니다. CATIA Visual Scripting을 사용하면 직관적인 노코드, 알고리즘 접근 방식 덕분에 복잡한 지능형 설계를 쉽게 정교화할 수 있을 뿐 아니라 생성 프로세스의 속도, 효율성 및 유연성을 높일 수 있습니다. Visual Scripting의 목표는 다음과 같은 방법으로 설계의 한계를 극복하고 모든 설계 및 엔지니어링 과제를 해결하는 것입니다.
- 더 많은 설계 대안과 스타일링 패턴 탐구
- 최첨단 제품 및 복잡한 텍스처 모델링
- 팀 효율성 및 협업 극대화
지속 가능성 규정 및 소프트웨어 정의 제품의 복잡성 증가 관리
제품 설계 및 출시는 많은 제약 조건(품질, 타당성, 비용 등)으로 인해 설계자와 엔지니어에게 항상 복잡한 작업입니다. 많은 산업에서 이러한 복잡성은 다음과 같은 이유로 증가하고 있습니다.
- 지속 가능성 지침: 회사는 제품 수명 동안 환경 영향을 계산하고 다른 결정 기준과 균형을 맞추면서 기후 변화 제약 조건 및 지속 가능성 규정을 제품에 고려해야 합니다.
- 소프트웨어 정의 제품의 증가: 설계자와 엔지니어는 서로 다른 라이프사이클을 갖는 하드웨어와 소프트웨어 분야 간의 복잡한 상호 작용을 관리해야 합니다.
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AI 기반 생성형 경험에 대한 FAQ
엔지니어링 설계 분야 AI는 고급 알고리즘과 머신러닝을 사용하여 설계 프로세스의 측면을 자동화하고 개선하는 것을 의미합니다. 아래의 사항이 포함됩니다.
- 설계 생성, 성능 및 비용 최적화
- 다른 조건에서의 동작 시뮬레이션
- 패턴에 대한 데이터 분석, 의사결정 지원
- 이해관계자 간 협업 촉진
엔지니어링 설계 분야 AI의 주요 애플리케이션은 다음과 같습니다.
- 자동화된 설계 생성: AI는 기준 및 제약 조건에 따라 설계 대안을 생성합니다.
- 최적화: AI는 비용, 성능 또는 효율성을 위해 설계를 최적화합니다.
- 시뮬레이션 및 해석: AI는 복잡한 시뮬레이션을 수행하여 다양한 조건에서 설계 동작을 예측합니다.
- 제너레이티브 설계: AI는 혁신적인 설계 솔루션을 탐색하고 생성합니다.
- 패턴 인식: AI는 설계 특징 또는 성능 데이터에서 패턴을 식별합니다.
- 의사결정 지원: AI는 설계 개선을 위한 통찰력과 권장 사항을 제공합니다.
- 협업 설계: AI는 설계 팀 간의 실시간 협업을 촉진합니다.
AI는 설계 작업을 자동화하고 유지보수 요구를 예측함으로써 엔지니어링을 변화시키고 있습니다. 더 나은 설계를 빠르게 생성하고 시뮬레이션을 개선하는 데 도움이 됩니다. AI 도구는 많은 설계 옵션을 제안하고 결함을 찾고 공급망을 최적화할 수 있습니다. 또한 데이터를 분석하고 문서에서 정보를 수집하는 데 도움이 됩니다. AI 기반 보조는 엔지니어의 업무 수행을 지원합니다. AI가 만든 가상 프로토타입으로 개발 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.
엔지니어링 설계 분야 AI를 사용할 때의 장점은 다음과 같습니다.
- 효율성: AI는 작업을 자동화하여 설계 프로세스의 속도를 높입니다.
- 최적화: AI는 성능과 비용을 위해 설계를 최적화합니다.
- 혁신: AI는 창의적 설계 솔루션을 생성합니다.
- 정확성: AI는 시뮬레이션 및 해석의 정확성을 개선합니다.
- 비용 효율성: AI는 오류 및 설계 반복 비용을 줄여줍니다.
- 의사결정 지원: AI는 정보에 입각한 의사결정을 위한 데이터 기반 통찰력을 제공합니다.
- 협업: AI는 팀워크와 실시간 커뮤니케이션을 향상시킵니다.
- 지속 가능성: AI는 보다 지속 가능한 솔루션을 설계하는 데 도움이 됩니다.
- 확장성: AI는 대규모의 복잡한 설계 작업을 효과적으로 처리합니다.
- 경쟁 우위: AI는 회사가 더 나은 제품을 효율적으로 제공하고 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원합니다.
AI는 토목 공학 설계에서 다음과 같은 중요한 역할을 합니다.
- 작업 자동화: 도면 작성, 모델링 및 예비 설계 프로세스의 속도를 높입니다.
- 설계 최적화: 데이터 분석을 통해 구조적 무결성, 비용 효율성 및 지속 가능성을 개선합니다.
- 위험 예측: 잠재적인 설계 오류나 위험을 파악하고 완화하는 데 도움이 됩니다.
- 의사결정 강화: 설계 라이프사이클 전반에 걸쳐 정보에 입각한 의사결정을 위한 데이터 중심 통찰력을 제공합니다.
- 계획 지원: 도시 계획 및 인프라 개발을 위한 데이터를 분석합니다.
- 협업 촉진: 팀 전체의 설계 입력과 피드백을 실시간으로 통합합니다.
- 스마트 시티 주도: 효율적인 관리를 위해 인프라를 IoT 및 예측 모델링과 통합합니다.
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