에이전트 기반 엔지니어링 솔루션 개요

엔지니어링 워크플로 자동화
지능형 AI 에이전트를 통해

수동 작업의 복잡성에서 에이전트 기반 혁신으로

제품 복잡성이 증가하고 개발 일정이 촉박해짐에 따라 수동 엔지니어링 프로세스는 확장성이 떨어집니다. 숙련된 엔지니어는 복잡한 시뮬레이션을 수행하는 방법을 알고 있지만, 이러한 전문 지식은 머릿속에만 존재하며 엔지니어가 부재할 경우 손실되거나 일관성 없이 재현됩니다. 에이전트 기반 엔지니어링은 전문가 워크플로를 자동화된 프로세스로 전환하여 에이전트가 오케스트레이션, 모니터링 및 초기 분석을 처리하고, 인간 전문가가 중요한 결정을 승인하도록 합니다. Rescale은 AWS Bedrock, Azure AI Foundry, Claude Enterprise와 같은 엔터프라이즈 AI 플랫폼과 통합되므로 엔터프라이즈 AI 전략과 엔지니어링 특화 역량 사이에서 선택할 필요가 없습니다.

상담원은 원시 작업 로그를 실행 가능한 진단 및 고객에게 제공할 수 있는 보고서로 변환합니다.

비즈니스 영향

에이전트 엔지니어링 혁신 주기를 가속화합니다 운영 오버헤드를 줄이는 동시에 확장 가능하고 자동화된 프로세스로 기관의 지식을 확보합니다.

  • 엔지니어링 생산성 20~60% 증가 반복적인 워크플로가 자동화되어 엔지니어들이 오케스트레이션 및 모니터링 작업에서 해방됩니다.
  • 프로그램 일정 단축 프로세스 오류 및 재작업 주기를 줄여 팀이 더 높은 자신감을 가지고 업무를 진행할 수 있도록 지원합니다.
  • AI 개념 구상부터 제품 생산까지 소요 시간 단축 오케스트레이션 스택을 처음부터 구축하는 대신 내구성이 뛰어난 에이전트 기반 워크플로를 배포함으로써

효과적인 에이전트 기반 자동화의 비즈니스 성과는 AI 개념 구상부터 실제 제품 출시까지 걸리는 시간을 단축하는 것입니다. 조직은 오케스트레이션 스택을 처음부터 구축하거나 프로토타입이 어떻게든 실제 제품 환경에 적용될 수 있기를 바라는 대신, Rescale의 플랫폼과 서비스 전문성을 활용하여 안정적인 에이전트 기반 워크플로우를 배포할 수 있습니다.

Why Rescale

Rescale은 다음을 제공합니다. 통합 플랫폼 이 솔루션은 풀스택 시뮬레이션 기능과 AI 기반 자동화를 결합하여 엔지니어링 워크플로우에 맞게 특별히 설계되었습니다.

  • 엔지니어링-네이티브 통합: 물리 기반 데이터 모델을 통해 시뮬레이션 도구와 솔버 동작을 이해하고 CAE 및 PLM 워크플로우에 깊이 통합하여 수개월에 걸친 맞춤 개발 시간을 단축합니다.
  • 인간 중심 디자인: 투명한 추적 및 승인 절차를 통해 에이전트는 전문가의 판단을 대체하는 것이 아니라 보완하여 엔지니어링 제어를 유지하면서 일상적인 실행을 자동화할 수 있습니다.
  • 기업 환경에 최적화된 거버넌스: 내장된 역할 기반 접근 제어, 감사 기능 및 규정 준수 프레임워크는 규제 산업 요구 사항에 부합합니다.
  • 기업용 AI 호환성: AWS Bedrock, Azure AI Foundry, Claude Enterprise 및 OpenAI와 통합됩니다. Rescale은 물리 실행 계층을 처리하는 동안 IT 조직은 상위 수준 오케스트레이션을 표준화할 수 있습니다.
AI는 중복 시뮬레이션, 예산 초과 지출 및 사전 예방적 예산 관리 장치를 제공합니다.

고객 사례

  • 에이전트 기반 워크플로 자동화: 에이전트는 메시 생성, 해결, 후처리 및 문서 업데이트를 사람의 승인 지점을 통해 조율하여 설계 및 CAE 팀이 엔지니어링 제어를 유지하면서 수동 작업을 줄이고 더 빠른 워크플로를 실행할 수 있도록 합니다.
  • 행정 및 재무 관리 자동화: 담당자는 시뮬레이션 활동을 지속적으로 모니터링하여 중복 작업 및 예산 이상을 식별하고 자동화된 정책 시행을 통해 시정 조치를 권장함으로써 경영진이 운영 오버헤드를 줄이고 비용을 더 효과적으로 관리할 수 있도록 지원합니다.
  • 시뮬레이션 작업 문제 해결: 에이전트는 솔버별 지식을 활용하여 로그와 종료 코드를 분석하고 근본 원인을 진단하여 문제를 자동으로 해결하거나 해결책을 권장함으로써 컴퓨팅 자원 낭비를 줄이고 문제 해결 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 단축합니다.
  • 자동화된 벤치마킹 및 구성 튜닝: 에이전트는 인스턴스 유형, MPI 레이아웃 및 솔버 매개변수를 자동으로 스캔하여 비용 대비 성능에 최적화된 구성을 권장함으로써 수동 테스트 오버헤드를 제거하고 대규모 환경에서 최적의 리소스 활용을 보장합니다.
문제 해결 에이전트가 실패한 작업을 정확히 찾아내고 다음 단계를 권장하여 수동 진단에 소요되는 시간을 크게 줄여줍니다.

누가 혜택을 주는지

  • CTO와 엔지니어링 부사장: 측정 가능한 ROI를 통해 생산성을 혁신하는 AI 및 에이전트 기반 성공 사례를 파악하세요.
  • 디지털 혁신 리더: 기존 워크플로우를 방해하지 않고 기존 프로세스에 상담원을 도입하는 부서 간 협업 이니셔티브를 추진합니다.
  • CAE 및 방법론 분야 리더: 팀 전체에서 안정적으로 실행되고 전문가 지식을 확장할 수 있는 재사용 가능하고 관리되는 실행 지침서 형태로 모범 사례를 기록합니다.

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AI 에이전트가 엔지니어링 생산성을 어떻게 변화시키고 있는지, 활용 사례, 지원 기술, 그리고 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있는 기회에 대해 알아보세요. 자세히 알아보기.




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