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

제너레이티브 설계 엔지니어링에 대해 자세히 알아보기

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

Visual Scripting에 대해 자세히 알아보기

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.