알테어 데이터 애널리틱스는 구현이 쉽고 완전한 데이터 라이프사이클을 지원하는 자동화되고 지속 가능한 솔루션입니다.
새로운 항공 우주 엔진 설계는 업계에서 가장 장기적인 설계 및 제조 노력 중 하나입니다. 수백만 유로가 소요되고 수년 동안 노력을 들이는 일을 시작하는 것은 어렵습니다. 롤스로이스(Rolls-Royce Germany)는 비용을 절감하고 리드 타임을 단축하고자 데이터 분석과 AI를 활용하기로 했습니다.
롤스로이스는 20년 전에 AI 및 데이터 분석을 수용했지만 최근에는 AI 활동을 강화했습니다. 알테어와 제휴하여 수집한 방대한 양의 데이터를 실행 가능한 정보로 전환했습니다.
알테어와 롤스로이스는 2020년 말에 다양한 애플리케이션을 다루기 위한 협약을 맺었습니다. 먼저, 구조 해석 및 테스트를 해결하기 위해 사일로에 갇혀 있는 수 테라바이트의 실시간 및 과거 엔지니어링 테스트 데이터를 사용하여 구조 무결성을 유지하면서 엔진 중량과 질량을 줄이는 것부터 시작했습니다.
롤스로이스(Rolls-Royce Deutschland)의 Peter Wehle은 “이번 협약으로 엔지니어링과 데이터 과학의 격차를 해소하고 엔지니어가 진정한 엔지니어가 될 수 있는 힘을 얻게 될 것이며, 우리의 데이터에서 머신러닝과 AI의 이점을 추출하는 데 초점을 맞출 수 있을 것”이라고 말했습니다.
알테어 데이터 애널리틱스는 드래그 앤 드롭 방식을 통해 설계자에게 자유와 유연성을 제공합니다. 특히 데이터가 향후 생산 및 테스트 단계에 실질적인 영향을 미칠 수 있는 설계 프로세스의 시작 단계에서는 더욱 그렇습니다.
알테어 데이터 애널리틱스를 사용하면 설계 엔지니어가 새로운 아이디어와 컨셉을 시도하기 위해 대량의 코드를 개발하는 것에 대한 걱정할 필요없이 자유롭게 작업할 수 있습니다. 설계 엔지니어는 새로운 것을 시도하고 즉각적인 피드백도 확인할 수 있습니다.
알테어와 롤스로이스는 협약을 통해 방대한 양의 엔지니어링 테스트 데이터에 데이터 과학을 적용하는 것을 포함하여 다양한 사용 사례를 다루며, 필요한 센서 수를 크게 줄일 수 있습니다. 이 사례만으로도 반복 비용을 수백만 유로까지 줄일 수 있었습니다.
소프트웨어를 사용하는 엔지니어는 데이터 사일로에 연결하여 활용하려는 데이터, 사용하려는 알고리즘 또는 머신러닝 모델을 훈련하기 위해 신경망을 사용할지 여부를 선택할 수 있습니다.
알테어와 롤스로이스는 2017년 롤스로이스의 차세대 엔진 플랫폼인 울트라팬(UltraFan)을 위해 처음으로 파트너 관계를 맺었습니다. 알테어는 무게 감소, 연료 효율성 및 소음 감소에 초점을 맞춘 시뮬레이션 도구와 방법을 개발하고 지원했습니다. 이번 협약은 이 관계의 연장선이라 볼 수 있습니다.
이미지 출처 : https://www.industryweek.com/technology-and-iiot/article/21157235/rollsroyce-and-altair-collaboration-leverages-ai
알테어 CTO Sam Mahalingam은, ”알테어는 제품 검증 측면에서 시작하여 시뮬레이션 기반 설계 개념을 시장에 선보였습니다. 그리고 다양한 분야의 시뮬레이션 기술과 고성능 컴퓨팅에 대한 전문성을 바탕으로 제품들을 출시했으며, 이제 AI 및 머신러닝을 설계 개발에서 활용할 수 있도록 확장하고 있습니다.”라고 말했습니다.
이어 “알테어는 많은 고객에게 사용 사례에 맞게 AI를 증강하는 방법을 보여줬고, AI모델이나 머신러닝 교육을 제공해 설계 탐색을 수행하고 전체 설계 응답 시간을 단축할 수 있는 방법을 제공하고 있습니다.”
“시간을 20% 단축하는 것도 엄청난 일이지만, 우리의 목표는 이를 절반으로 줄이는 것입니다. 앞으로도 AI를 활용하여 최종 제품을 향상시키고 설계 시간을 단축하여 비용을 절약할 수 있는 여러 가지 방법을 제공할 것입니다.” 라고 말했습니다.
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