Agentic 디지털 엔지니어링 솔루션 개요

에이전트 기반 디지털 엔지니어링으로 연구 개발 방식을 혁신하세요

에이전트 기반 혁신으로 생산성과 효율성을 재정의하세요

최고의 연구 개발 성과를 달성하려면 제품 개발 팀이 신속하고 정확하게 대응할 수 있도록 필요한 도구를 제공해야 합니다. 하지만 오늘날 엔지니어링 시간은 확장성이 떨어지는 수동 프로세스에 너무 많이 소모되고, 귀중한 데이터는 여러 시스템에 분산되어 있으며, 시뮬레이션 전문 지식은 특정 개인에게만 국한되어 있습니다. 

Rescale의 에이전트 기반 디지털 엔지니어링은 시스템 전반의 데이터를 통합하고 중요한 컨텍스트를 추가하여 R&D 팀이 에이전트 기반 AI 워크플로우를 배포할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 운영을 자동화하고 가속화하는 동시에 중요한 의사 결정에는 사람이 참여할 수 있습니다. Rescale은 AWS Bedrock, Azure AI Foundry, Claude Enterprise와 같은 엔터프라이즈 AI 플랫폼과 통합되므로 엔터프라이즈 AI 전략과 엔지니어링 특화 역량 사이에서 선택할 필요가 없습니다.

비즈니스 영향

에이전트 기반 디지털 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.
• 제품 출시 기간 2배 단축 및 연구 개발 프로그램 가치 수백만 달러 절감 더 나은 의사 결정, 재작업 제거 및 개발 주기 단축을 통해
• 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.

• 엔지니어링별 에이전트 및 오케스트레이션: 기존 CAE 및 PLM 워크플로우에 직접 통합되는 엔지니어링 워크플로우에 맞게 특별히 설계된 사전 구축된 에이전트를 사용하여 프로세스를 자동화함으로써 R&D 팀이 더 빠르고 효율적으로 작업할 수 있도록 지원합니다.
• 통합 데이터 및 지능형 비서사전 구축된 데이터 커넥터와 대화형 AI 비서는 사일로를 넘어 데이터를 검색 가능하고 AI 활용이 가능한 통합 환경을 제공하여 맞춤형 도구의 비용과 복잡성을 피하고 즉시 가치를 창출할 수 있도록 지원합니다.
• 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: Rescale은 AWS Bedrock, Azure AI Foundry, Claude Enterprise 및 OpenAI와 통합됩니다. Rescale은 시뮬레이션 워크플로 계층을 처리하는 동안 IT 조직은 상위 수준 오케스트레이션을 표준화할 수 있습니다.

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.
• 기록 시스템 및 공급업체 데이터 통합내부 및 외부 시뮬레이션 데이터를 수집, 정규화, 검증 및 통합하여 디지털 스레드를 구축하고, 엔지니어링 지식 기반이 연결되고 접근 가능하도록 보장합니다.

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.
• PLM, SPDM 및 MBSE 리더: 정보 검색 및 AI 활용을 가능하게 하는 보완적인 데이터 패브릭을 통해 기존 기록 시스템을 확장합니다.

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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.