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


▲ 사진 설명 : 팬 블레이드 오프 테스트를 위해 무거운 장비 엔진들을 준비 중인 롤스로이스

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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