엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어는 기존에 신제품 설계에 사용되었지만 고급 내장 센서가 등장함에 따라 이제 엔지니어들은 이 데이터를 사용하여 디지털 트윈을 만들 수 있습니다. 디지털 트윈을 실시간 시스템 분석에 사용하여 예측 유지 관리를 예약하고 성능 최적화를 구현할 수 있습니다. Ansys의 하이브리드 분석 기능을 통해 엔지니어는 ML(기계 학습) 기반 분석과 물리 기반 접근 방식을 결합하여 예측 분석을 사용하여 탁월한 수준의 정확도를 달성할 수 있습니다.
Ansys Twin Builder를 사용하여 하이브리드 디지털 트윈 구축, 검증, 배포 및 확장
Ansys Digital Twin
Ansys Digital Twin을 사용하면 실제 시스템의 전체 가상 프로토타입을 구현할 수 있습니다. 이러한 트윈은 제품 및 자산의 전체 수명 주기를 관리할 수 있습니다. 이 디지털 트윈 시뮬레이션 패러다임을 사용하면 시간이 지남에 따라 효율을 대폭 향상할 수 있으며, 실제 테스트 및 대응을 통해 더욱 정확해지는 예측 방법론을 중심으로 유지 관리를 예약할 수 있습니다. 이 정보를 이용하면 예기치 않은 가동 중지 시간을 방지하고 운영 비용을 절감하는 동시에 최적의 효율성으로 작업할 수 있으므로 엔지니어가 기존 자산에서 추가적인 가치를 창출할 수 있으며, 이 모든 것이 애그노스틱 사물 인터넷(IoT) 플랫폼을 통해 가능합니다.
2025년 1월
Ansys 2025 R1은 하이브리드 분석, 확장된 배포 및 향상된 유연성과 유용성을 위한 새로운 기능을 통해 디지털 트윈 기능을 향상시킵니다. 주요 업데이트로는 Ansys Unified Installer, ROM(Reduced Order Model)을 위한 스크립트 가능한 Python 인터페이스, 하이브리드 분석 후처리에 대한 개선 사항이 있습니다. 이제 Ansys TwinAI가 SysML v2 스니펫 내보내기, 메뉴 기반 도움말, 확장된 파일 내보내기 옵션, PyAEDT 및 PyTwin에 대한 새로운 예제를 지원하므로 개발이 간소화됩니다.
Ansys TwinAI가 물리 모델의 정확성과 AI 기술을 기반으로 실제 데이터에서 얻은 인사이트를 어떻게 통합하는지 알아보십시오.
Tata Steel Nederland 전문가로부터 철강 및 제철 공장에서 가열처리 공정 관리를 어떻게 디지털화하는지 알아보십시오. 이제 시뮬레이션 기반 디지털 트윈과 AI/ML 기술을 사용하여 에너지 소비 최적화에 대한 이니셔티브를 추구할 수 있습니다.
Python을 통해 Ansys Digital Twin Runtimes의 기능에 쉽게 액세스할 수 있게 지원하는 PyAnsys 패키지 PyTwin의 최신 업데이트에 대해 알아보십시오. 이 웨비나에서는 사용자가 Python 애플리케이션을 구현하는 데 필요한 PyTwin과 API에 대해 자세히 설명합니다.
ROM의 핵심 개념과 그 이점, 다양한 산업 전반의 응용 분야에 대해 살펴보십시오. Ansys Twin Builder 내에서 ROM을 생성, 검증 및 배포하는 방법을 알아보십시오.
IIoT와의 트윈 통합과 관련한 다양한 사용 사례에 대해 알아보십시오. 참가자는 AI, COVESA EV 파워트레인 최적화 등에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 또한 Ansys 전문가가 이 솔루션의 라이브 데모도 선보일 예정입니다.
부정적인 내부 또는 외부 이벤트에 노출된 생물 반응 장치의 진화 가능성을 거의 즉각적으로 예측하여 시정 조치를 취할 수 있다면 어떨까요?
이 맞춤형 디지털 트윈 솔루션은 대규모 바이오 의약품 회사에서 사용 가능하며 현재 사용되고 있습니다.
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