인공 지능을 활용한 자동차 성능 엔지니어링 추진

전 세계의 자동차 제조업체는 빠른 속도로 인공 지능을 프로세스에 구현하고 있습니다. 그 이유는 자동차 산업에 인공 지능을 활용하면 설계 프로세스를 개선하고, 정확도를 높이고, 제품 개발 속도를 높일 수 있기 때문입니다.

하지만 데이터가 부족하다면 어떻게 시작해야 할까요? 인공 지능을 통해 의심의 여지 없이 설계를 최적화할 수 있을까요? 예측 유지보수는 어떨까요? 잠재적인 문제를 사전에 파악하는 것이 간단할까요?

본 웨비나에서는 설계 주기 전반에 걸친 예제를 통해 차량 성능을 개선하기 위한 인공 지능 및 머신 러닝의 가능성을 간략하게 설명합니다.

모든 설계 단계에서 인공 지능 및 머신 러닝의 잠재력 활용

인공 지능과 머신 러닝은 비즈니스 수행 방식을 혁신할 것입니다. 자동차 개발 프로세스에 인공 지능을 구현함으로써 제조업체는 데이터를 더 효과적으로 활용하여 트렌드를 파악하고 보다 스마트한 결정을 내릴 수 있습니다.

자동차 엔지니어링 프로세스에서 인공 지능의 잠재력을 활용하십시오.

• 초기 개념: 제너러티브 엔지니어링을 사용하여 최고의 메카트로닉 설계 아키텍처 평가
• 목표 설정 및 벤치마킹: 과거 데이터에서 가치 창출
• CAE 최적화: 무제한 확장성을 갖춘 데이터 소스 활용
• 제품 검증: 실험 및 시뮬레이션 데이터를 활용하여 보다 스마트하게 시나리오 및 제품 검증
• 예측 유지보수: 컴포넌트 수명을 모니터링하고 예측된 오류가 발생하기 전에 예방 조치를 취합니다.

더 이상 모델을 디버깅하는 데 시간을 낭비하지 마십시오. 인공 지능 및 머신 러닝을 구현하여 차량 성능을 개선하는 데 시간을 활용하십시오.