데이터 인텔리전스 재조정: 차세대 엔지니어링 생산성의 잠재력을 끌어올리다

The Rescale Data Intelligence 발표 상당한 확장을 나타냅니다 Rescale의 디지털 엔지니어링 플랫폼이 새로운 통합 기능 세트는 상황에 맞는 지식을 자동으로 수집하고, 발견을 가속화하며, 시뮬레이션 작업이 발생하는 곳에 AI를 배포합니다.

이번 발표는 엔지니어링 조직이 생성하는 모델링 및 시뮬레이션 데이터를 활용하는 방식을 새롭게 정의하는 것을 의미합니다. 시뮬레이션 팀은 그 어느 때보다 많은 데이터를 생성하지만, 이러한 데이터는 대부분 접근이 어렵고, 단절된 시스템에 갇혀 있으며, 중요한 맥락을 놓치고, 필요할 때 데이터를 찾는 데 상당한 노력이 필요합니다. 오늘날 엔지니어와 과학자들은 혁신을 이루는 대신 데이터 관리에 40% 이상의 시간을 소비합니다. 팀들은 자신도 모르게 시뮬레이션 작업의 30% 이상을 데이터 재생산을 위해 복제합니다. 중요한 통찰력은 여전히 ​​분산되어 있으며, 6개월 후에는 엔지니어링 의사 결정을 추적하는 것이 거의 불가능해집니다.

데이터 인텔리전스 재조정 통합된 데이터 패브릭, 에이전트 자동화를 제공합니다. AI Physics 단일 통합 플랫폼에서 제공되는 방법을 통해 시뮬레이션 데이터를 수동적인 기록에서 능동적이고 실행 가능한 데이터로 변환합니다.

디지털 엔지니어링에 새로운 접근 방식이 필요한 이유

데이터 문제는 엄청납니다. 전 세계적으로 제조 부문에서만 생성되는 제타바이트 규모의 데이터 중 5%만이 효과적으로 활용될 것입니다 분산된 데이터 사일로로 인해. 그러나 IT 및 데이터 리더의 87%가 데이터 관리가 최우선 순위라는 데 동의합니다. 혁신을 추진해야 합니다. 그리고 그 시급성은 더할 나위 없이 분명합니다. 주요 분석가들은 제조업체들이 완전한 제품 데이터 가시성을 갖추지 못한 반면, 제품 개발의 복잡성 증가, AI 수요 증가, 그리고 변화하는 규제로 인해 통합 솔루션이 필요하다고 지적합니다. 가트너에 따르면, CIO는 디지털 스레드를 긴급히 도입해야 합니다. 수명주기 데이터를 연결하고, 디지털 엔지니어링을 활성화하고, AI 지원 기반을 구축합니다.

기존 엔터프라이즈 데이터 플랫폼은 근본적인 과제에 직면해 있습니다. 9개월 이상 걸리는 구현 일정은 빠르게 진화하는 기술과 방법론을 따라잡기 어렵고, 도입률은 구축 후 몇 년이 지나도 낮은 수준을 유지하는 경우가 많습니다. 이러한 시스템은 작업 완료 후 정보를 수집하는 기록 시스템으로 설계되었습니다. 그러나 연속 시뮬레이션 워크플로는 모델링 가정, 수렴 동작, 엔지니어링 통찰력에 대한 중요한 맥락을 생성하며, 이러한 정보는 중앙 저장소에 저장되기 전에 손실될 수 있습니다.

기업들이 이러한 과제를 해결하기 위해 새로운 데이터 및 AI 리더를 임명함에 따라, 중요한 이해가 생겨났습니다. 데이터 인텔리전스 과제를 해결하려면 표준과 데이터 기반을 확립하는 하향식 아키텍처 결정과 더불어, 업무 수행 방식을 방해하지 않으면서 일상 업무 흐름에 통합되는 상향식 엔지니어링 도입이 모두 필요합니다.

데이터 인텔리전스 재조정 AI 기반 엔지니어링 작업이 실제로 수행되는 방식에 맞춰 설계된 목적에 맞는 기술 아키텍처와 데이터 기반을 제공함으로써 이러한 과제에 접근합니다. 조직은 팀을 경직된 아키텍처에 얽매이거나 모델을 처음부터 다시 구축하도록 요구하는 대신, 유연한 포트폴리오 접근 방식을 수용하는 플랫폼이 필요합니다. 산업 전반에 걸쳐 AI의 잠재적 가치의 70% R&D 및 혁신과 같은 핵심 사업 기능에서 발견됩니다. Rescale 플랫폼은 기술과 방법론의 발전에 따라 유연하게 적응하는 동시에 이러한 영역에 집중합니다.

엔지니어링 워크플로를 혁신하는 획기적인 기능

Rescale은 시뮬레이션 수행부터 제품 의사 결정까지 중요한 엔지니어링 작업이 이루어지는 워크플로를 지원하도록 설계된 세 가지 기능을 통해 혁신을 제공합니다.

통합 데이터 패브릭과 AI 인텔리전스를 통해 R&D 데이터 기반 구축

첫째, Rescale Data Intelligence는 사후 처리나 수동 태그 지정이 아닌, 시뮬레이션이 모든 솔버나 하드웨어 구성에서 실행될 때 실행 시점에 상황에 맞는 지식을 자동으로 수집합니다.

Rescale Data Fabric은 외부 기록 시스템과 동기화되어 정보를 통합하는 추적 가능한 디지털 스레드를 생성합니다. 제품 수명 주기 관리(PLM), 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리(SPDM)마이그레이션이나 교체 없이 클라우드 스토리지를 구축할 수 있습니다. 기업은 시뮬레이션 이력에 대한 완전하고 쿼리 가능한 뷰를 확보할 수 있습니다. 단순히 설계 내용뿐만 아니라 분석 방식과 의사 결정 사유까지 확인할 수 있습니다.

Rescale의 AI 어시스턴트는 이러한 기반을 실행 가능한 인텔리전스로 전환합니다. 엔지니어는 자연어로 질문하고 "지정된 작동 조건에서 테스트된 모든 설계 중 선택된 성능 지표가 정의된 임계값을 초과하는 설계를 보여주세요"와 같은 질의를 통해 몇 초 만에 여러 분야에 걸친 통찰력을 얻을 수 있습니다. 시스템은 의사 결정을 가속화하는 도메인별 패턴을 제시하며, 공통 질의는 템플릿화하여 조직 전체에 공유할 수 있습니다.

이 접근 방식을 구현한 조직은 데이터 관리 시간을 70% 이상 단축(주당 몇 시간에서 몇 분으로 단축), 수동 프로세스로 30% 미만이었던 메타데이터를 100% 캡처하고, 교육 없이도 주당 80%의 활성 사용량을 달성했습니다.

기록 시스템을 행동 시스템으로 변환

문맥적 지식이 자동으로 캡처됨 데이터 인텔리전스 재조정 진정한 에이전트 자동화를 실현하여 시뮬레이션 작업이 이루어지는 곳에 AI를 구축하고, 수동적인 데이터 저장소를 엔지니어링 워크플로우를 구동하는 능동적인 시스템으로 전환합니다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 Rescale Assistant를 통합하여 시뮬레이션 에이전트는 복잡한 다단계 분석을 사람이 직접 참여하는 체크포인트를 통해 조율하고, 매개변수가 변경될 때 자동으로 시뮬레이션을 시작할 수 있습니다. 또한 이러한 에이전트는 일반적으로 수 시간의 수작업이 필요한 풍부한 데이터 시각화를 포함하는 분석 보고서를 생성할 수 있습니다. 중앙 집중식 보고가 필요한 조직의 경우, PLM, SPDM, 비즈니스 분석 플랫폼과 같은 타사 시스템과 결과를 동기화하고 검증할 수 있습니다. 보스턴 컨설팅 그룹(Boston Consulting Group)에 따르면, 연구AI와 자율 에이전트는 출시 기간을 10~20% 단축하고 R&D 비용을 최대 20%까지 절감할 것으로 추정되며, 이는 이러한 기술을 도입하는 시장 선도 기업과 뒤처지는 기업 간에 큰 잠재적 차이가 있음을 보여줍니다.

시뮬레이션 데이터 기반 응용 AI로 R&D 주기 가속화

고급 시뮬레이션과 데이터 인텔리전스가 결합되어 Rescale의 세 번째 핵심 플랫폼 기능이 제공됩니다. AI Physics 시뮬레이션 데이터 세트를 배포 가능한 인텔리전스로 전환하여 발견을 가속화하는 방법입니다.

Rescale의 AI Physics 운영 체제는 시뮬레이션 사용자, CAD 설계자, 제품 분석가가 이용할 수 있는 공유 모델 허브에 대리 모델을 학습, 조정, 검증 및 게시할 수 있는 완전한 스택과 개방형 도구 생태계를 제공합니다. 엔지니어와 과학자는 물리 모델을 개발하고 소유하며 다음과 같은 타사 모델 아키텍처를 활용할 수 있습니다. NVIDIA PhysicsNeMo 데이터 과학 전문 지식이 없어도 Rescale 플랫폼은 새로운 시뮬레이션 데이터가 제공됨에 따라 모델을 지속적으로 미세 조정할 수 있는 확장 가능한 파이프라인을 제공합니다.

통합 플랫폼, 또 다른 고립된 도구가 아닙니다

Rescale Data Intelligence는 단독 제품이 아닌 전략적 플랫폼 확장을 의미합니다. 세계 최대 규모의 엔지니어링 애플리케이션 및 컴퓨팅 인프라 네트워크와 데이터 역량을 통합함으로써, 기업이 컴퓨팅 워크로드와 데이터 관리를 위해 별도의 시스템을 운영해야 했던 기존 방식과는 근본적으로 다른 솔루션을 구축했습니다. Rescale은 속도, 비용 및 규정 준수 요건을 충족하기 위해 모든 클라우드 제공업체에서 유연하고 상호 운용 가능한 배포를 지원합니다.

구현은 몇 달이 아닌 며칠이면 완료됩니다. 기존 시스템의 훨씬 긴 배포 기간과 달리, 조직은 첫 번째 호출에서 운영 데이터까지 일주일 이내에 완료합니다. 이 플랫폼은 별도의 교육이 필요하지 않습니다. 엔지니어는 시스템이 자동으로 작업을 캡처, 구성 및 보강하는 동안 기존 방식대로 작업을 계속할 수 있습니다.

포괄적인 플랫폼 기능 지원

이러한 기능은 Rescale의 데이터 인텔리전스 계층을 형성하는 통합 플랫폼 기능을 통해 구현되며, 컨텍스트를 자동으로 캡처하고, 검색을 활성화하고, 엔지니어링 라이프사이클 전반에 걸쳐 작업을 조율합니다.

주요 특징 :

• 자동화 프레임워크 및 자동 메타데이터 추출 – 다양한 상용 및 오픈 소스 솔버에서 시뮬레이션의 주요 매개변수, 결과 및 컨텍스트를 자동으로 추출하여 수동 개입이나 데이터 입력 없이 완전한 데이터 캡처를 달성합니다.
• 리스케일 어시스턴트 – 엔지니어가 모든 프로젝트의 시뮬레이션 데이터를 검색, 분석, 시각화할 수 있도록 하는 AI 기반 자연어 인터페이스로, 도메인별 인텔리전스와 3초 미만의 응답 시간을 제공합니다.
• AI 기반 작업 요약 – 주요 결과, 이상 감지, 실패한 작업 진단 및 권장 사항을 포함하여 모든 시뮬레이션에 대한 자동 요약을 생성하여 기술적, 비기술적 이해 관계자가 결과를 즉시 실행할 수 있도록 합니다.
• 시스템 기록 커넥터 – 엔지니어링 데이터 플랫폼(예: PLM, SPDM, 요구 사항 관리) 및 엔터프라이즈 시스템(예: 데이터 웨어하우스, 문서 관리 등)과 통합하여 과거 데이터를 가져오고, 양방향 동기화를 유지하고, 기존 시스템 투자를 보존하는 동시에 더 많은 맥락과 통찰력을 확보합니다.
• 스마트 태깅 및 사용자 정의 필드 – AI가 제안하는 메타데이터 레이블과 관리자가 적용한 사용자 정의 필드를 결합하면 조직 용어와 규칙을 학습하는 동시에 일관된 데이터 캡처와 표준화가 보장됩니다.
• 워크플로 빌더 – 사용자 정의 코드가 필요 없이 복잡한 설계 탐색, 최적화 연구 및 AI 교육 데이터 준비를 자동화하는 템플릿화된 다단계 워크플로를 만드는 시각적 디자이너입니다.

일상적인 엔지니어링 워크플로를 위해 구축됨

워크플로 변경을 요구하고 도입을 의무화하는 기존 엔터프라이즈 소프트웨어와 달리 데이터 인텔리전스 재조정 자연스러운 엔지니어링 프로세스를 활용하여 엔지니어의 시간을 소모하는 일상적인 업무를 처리합니다. IT 및 데이터 관리 팀을 위해 이 플랫폼은 청구 및 리소스 최적화를 위한 AI 기반 분석, 자동화된 데이터 표준을 위한 정책 기반 제어, 보안 및 예산 할당을 위한 역할 기반 권한 부여 등 포괄적인 관리 기능을 제공합니다. 제품 및 프로젝트 리더는 컴퓨팅 및 데이터 리소스 전반에 걸친 분석 인텔리전스 및 비용 대비 성능 최적화를 통해 R&D 생산성, 데이터 재사용 패턴, 워크플로 최적화 기회에 대한 가시성을 확보할 수 있습니다.

즉각적인 가치를 제공하는 사용 사례

• 데이터 보충 – 시뮬레이션에서 주요 결과를 자동으로 추출하여 메타데이터 컨텍스트를 풍부하게 하고, 구조를 추가하고, 모든 과거 분석에 대한 완전한 가시성을 제공하는 중앙 집중식 액세스를 제공합니다.
• 데이터 추적성 – 프로젝트 목표, 제품 버전, 결과, 팀 참여를 포함하여 제품 개발 결정과 관련된 시뮬레이션 활동의 전체 맥락을 검색하고 이해합니다.
• AI 지원 분석 – 내장된 도메인별 AI를 사용하여 시뮬레이션 결과를 쿼리하고 시각화하고, 자연어 프롬프트를 사용하여 데이터를 탐색하고 새로운 통찰력을 발견합니다.
• 데이터 표준화 – 자동 보고, 정책 기반 제어, 재사용 가능한 템플릿을 통해 시뮬레이션 데이터 수집의 가시성을 확보하고 일관성을 보장합니다.
• 워크플로우 자동화 – 자동화된 오케스트레이션을 통해 대규모 설계 공간을 탐색하고 다중 목표 상충 관계를 평가하기 위해 다단계 시뮬레이션 분석을 수행합니다.
• AI 교육 파이프라인 – 확장 가능한 학습 및 추론을 위해 학습 환경에서 형식 변환 및 스테이징을 자동화하여 AI 모델 개발을 위한 엔지니어링 데이터를 준비합니다.

다음 장은 오늘 시작됩니다

차세대 엔지니어링 생산성은 상황에 맞는 지식을 자동으로 수집하고, 작업이 이루어지는 곳에 AI를 배치하고, 엔지니어의 실제 작업 방식을 방해하지 않으면서 발견을 가속화하는 지능형 플랫폼을 요구합니다.

제품 개발과 과학적 발견은 데이터, 자동화, 컴퓨팅을 활용하여 R&D를 위한 엔드 투 엔드 디지털 스레드를 구축하는 능력에 점점 더 의존하고 있습니다. 이러한 역량 구축에 신속하게 대응하는 조직은 혁신 주기 단축, 엔지니어링 생산성 향상, 그리고 AI 기법의 효과적인 도입을 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 데이터 인텔리전스 재조정 Rescale은 이러한 역량을 구축하는 실질적인 방법을 제공합니다. 기존 투자와 연동되고, 최소한의 구현 시간만 소요되며, 수년이 아닌 수개월 내에 측정 가능한 수익을 실현할 수 있습니다. 미래를 만들어가는 업계 선구자들은 Rescale을 기반으로 데이터를 활용하여 차세대 혁신을 구축하고 있습니다.

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