디지털 스레드 강화로 의사 결정 가속화

Rescale을 사용하여 시뮬레이션 데이터를 캡처, 강화 및 추적할 수 있도록 보장합니다.

엔지니어가 수십 가지 설계 변형에 걸쳐 광범위한 시뮬레이션 결과를 찾아 분석해야 하는 중요한 제품 결정을 생각해 보세요. 빠른 통찰력을 얻는 대신, 파일 서버를 뒤져 정확한 결과를 찾거나, 이미 존재하는 시뮬레이션을 다시 실행하거나, 여러 도구의 보고서를 수동으로 연결하는 데 시간을 낭비합니다. Rescale은 데이터 생성 시점에 데이터를 수집하고, 기존 기록 시스템과 통합하며, 정보를 맥락화하고 추적 가능하게 만들어 팀이 더 빠르고 신뢰할 수 있는 결정을 내릴 수 있도록 함으로써 이러한 비효율성을 제거합니다.

디지털 스레드의 정의

디지털 스레드의 핵심은 다음과 같습니다. 통합 데이터 아키텍처 엔지니어링 및 비즈니스 시스템을 통합하여 다양한 도구와 팀에서 데이터에 대한 일관된 접근성, 신뢰성, 그리고 실행 가능성을 제공합니다. 효과적으로 구현된 디지털 스레드는 모든 관련 데이터와 정보가 다양한 도구와 팀에서 접근 가능하고, 신뢰성 있으며, 실행 가능하도록 보장하여 추적성, 재현성, 그리고 AI 기반 최적화를 위한 기반을 제공합니다.

종종 전략으로 여겨지지만, 실제로 디지털 스레드는 CAD를 위한 제품 수명 주기 관리(PLM), 시뮬레이션을 위한 고성능 컴퓨팅(HPC), 공급망 및 제조를 위한 전사적 자원 관리(ERP) 등 기업 데이터가 흐르는 다양한 비즈니스 및 엔지니어링 시스템을 통해 구체화됩니다. Rescale은 디지털 스레드를 시뮬레이션 및 모델링으로 확장하여 기존 솔루션의 한계로 여겨졌던 지식을 더욱 효과적으로 포착하고 강화합니다.

디지털 스레드는 자동화될 때 가장 효과적이며, 엔지니어링 워크플로우 디지털화의 비즈니스 타당성은 최근 업계 연구를 통해 더욱 강화되었습니다. 글로벌 성장 통찰력, 이상 대형 제조업체의 62%는 이미 디지털 스레드 통합을 통해 운영 효율성을 실현했으며 41%는 출시 시간이 더 빨라졌다고 강조했습니다.디지털 스레드 이니셔티브를 추진하는 기업은 개방적이고 유연하며 시간이 지나도 지원이 쉬운 기술을 우선시해야 하며, 요구 사항이 변화하더라도 지속 가능한 가치를 제공할 수 있어야 합니다.

엔지니어링의 데이터 딜레마

점점 더 다양한 솔버, 모델, 컴퓨팅 환경에서 생성되는 시뮬레이션 및 모델링 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있습니다. 엔지니어링 및 R&D 전문가에게 이는 끊임없는 과제입니다. 중요한 결과가 서로 연결되지 않은 시스템과 스토리지 위치에 분산되어 있기 때문입니다. 시뮬레이션 외에도 제품 결정은 제조 및 PLM 시스템, 센서 및 현장 피드백, 심지어 ERP나 공급망 플랫폼과 같은 엔터프라이즈 소스의 데이터에 점점 더 의존하고 있습니다. 정보를 통합하는 강력한 디지털 스레드가 없다면, 귀중한 통찰력은 단편화되고, 발견 속도가 느리며, 신뢰하기 어렵습니다.

딜레마는 다음과 같습니다. 데이터는 가장 큰 기회이자 가장 큰 장애물입니다. AI 도입을 가속화하고, 기관의 지식을 확보하고, 설계 주기를 단축할 수 있는 동일한 시뮬레이션 결과가 사일로에 갇혀 재작업, 컴퓨팅 낭비, 그리고 기회 손실을 초래하고 있습니다. 활용도가 낮은 엔지니어링 데이터는 단순한 수치적 값 그 이상입니다. 시뮬레이션 및 모델링 메타데이터는 구성부터 솔버 설정에 이르기까지 수년간 축적된 엔지니어링 노하우를 담고 있는 방법론과 접근 방식을 담고 있으며, 효과적인 지식 공유 없이는 이러한 전문 지식이 제대로 활용되지 않습니다.

한편, IT 및 HPC 리더들은 더 적은 리소스로 컴퓨팅 및 데이터 집약적인 엔지니어링 워크로드에 대한 증가하는 수요를 지원해야 하는 압박을 받고 있습니다. 가트너91%의 CIO는 레거시 시스템을 병목 현상으로 간주합니다. 속도와 민첩성더욱이, 빠듯한 예산과 오래된 시스템은 복잡한 소프트웨어 포트폴리오와 컴퓨팅 리소스를 관리하기 어려운 시뮬레이션 중심 환경에서 더욱 큰 부담을 초래합니다.

오늘날 엔지니어링, IT 및 HPC 리더들이 직면한 주요 과제는 다음과 같습니다.

• 데이터 단편화: 엔지니어링 관련 의사결정이 늦어지고 IT 부서는 비용이 많이 들고 연결이 끊긴 시스템을 지원해야 합니다.
• 재현성이 낮음: 시뮬레이션을 중복하면 컴퓨팅이 낭비되고, 저장 비용이 늘어나고, 규정 준수 위험이 커집니다.
• 추적 가능성이 제한됨: 데이터 계보가 약하면 과거의 결정과 맥락을 재구성하기 어려워 감사, 규정 준수 및 설계 검토가 늦어집니다.
• AI 준비 격차: 신뢰할 수 있고 체계적인 데이터 없이는 AI 이니셔티브가 실패하고, 팀은 큰 수익을 얻지 못하게 됩니다.

변혁을 지연한다는 것은 연결된 디지털 스레드를 만드는 것을 지연한다는 의미이며, 혁신을 가속화하기 위해 데이터를 통합하고 접근 가능하게 하는 조치를 이미 취한 경쟁자와의 격차가 벌어진다는 의미입니다.

디지털 엔지니어링: ROI를 향한 검증된 경로

디지털 스레드를 강화하는 디지털 엔지니어링 솔루션에 투자하는 진정한 힘은 기존 시스템을 강화하고 비용이나 복잡성을 증가시키지 않으면서 더 큰 가치를 창출하는 데 있습니다. Rescale의 독특하고 현대적인 접근 방식은 여러 분야의 시뮬레이션 및 모델링 데이터를 통합하여 소스에서 데이터를 수집하고 자동으로 강화하며 전사적으로 재사용할 수 있도록 합니다. 그 결과, 더욱 빠르고 신뢰할 수 있는 의사 결정과 AI 도입을 위한 확장 가능한 기반을 확보하여 디지털 스레드를 지속적인 비즈니스 가치의 원천으로 전환합니다.

고객은 이미 많은 투자를 통해 구축한 엔지니어링 데이터를 더욱 효과적으로 활용함으로써 측정 가능한 투자 수익률(ROI)을 실현하고 있습니다. 다이킨 적용예를 들어, 보고되었습니다. 수동 작업에 소요되는 시간 50% 감소엔지니어가 혁신에 집중할 수 있도록 지원합니다. 가상 엔지니어링 관리자인 알렉스 카츠코프스키는 "Rescale Data를 사용하면 다양한 구성 요소와 시나리오에서 방대한 양의 데이터를 수집, 맥락화 및 액세스할 수 있어 혁신을 촉진하고 제조 효율성을 향상시키며, 최고의 에너지 효율 기준을 충족하는 동시에 제품 출시 기간을 단축할 수 있습니다."라고 설명했습니다.

엔지니어링은 제조부터 고객 서비스에 이르기까지 모든 다운스트림 프로세스를 형성하는 설계, 모델, 시뮬레이션 등 가장 귀중한 지적 재산을 생성하기 때문에 시작하기에 적합한 곳입니다. 또한, 수많은 다운스트림 기능이 엔지니어링 데이터와 설계 결정에 의존하기 때문에 이러한 워크플로를 먼저 디지털화하는 것이 IT 리더가 회사 전체의 혁신을 주도하는 더욱 강력한 디지털 스레드의 기반을 마련하는 데 있어 논리적인 단계입니다.

디지털 스레드에서 엔지니어링의 연결 강화

엔지니어링 데이터는 비즈니스 데이터와 근본적으로 다릅니다. 데이터베이스에 깔끔하게 정리되는 구조화된 레코드와 달리, 시뮬레이션 데이터는 모델, 메시, 로그, 솔버 구성 등 다양한 형식으로 제공됩니다. 이러한 과제를 해결하려면 유연하고 사용자 정의가 가능한 새로운 접근 방식이 필요합니다. 자동화 프레임워크 결과를 포착하고 맥락화하여 데이터를 표준화하고 추적하며 전사적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 디지털 엔지니어링 솔루션을 평가하는 리더는 데이터 품질을 개선하고, 의사 결정을 가속화하며, 통합 및 장기 지원을 간소화하는 기능을 우선시해야 합니다.

엔지니어링 데이터용으로 특별히 제작된 Rescale은 다음과 같은 기능을 제공합니다.

데이터 통합
와 Rescale의 API 및 커넥터를 통해 PLM, SPDM 및 엔터프라이즈 스토리지 시스템 전반에 걸쳐 분산된 시뮬레이션 데이터를 엔지니어링 및 AI 워크플로를 위한 단일 아키텍처로 통합할 수 있습니다. 180개 이상의 고성능 컴퓨팅 아키텍처를 지원하는 독보적인 글로벌 규모를 자랑하는 디지털 엔지니어링 플랫폼인 Rescale은 데이터를 통합하고 간소화합니다. AI 모델 학습 클라우드에서

데이터 수집 및 강화
자동으로 크기 조정 시뮬레이션 및 모델링 데이터와 메타데이터를 캡처합니다. 플랫폼에서(작업 실행 전, 실행 중 또는 실행 후) 수동 작업을 줄여줍니다. 시뮬레이션 데이터는 솔버의 입력 및 출력을 의미합니다. 메타데이터는 누가, 언제, 왜 실행했는지, 솔버 버전, 하드웨어 구성, 소프트웨어 설정, 결과 또는 오류 로그 등 해당 작업에 의미를 부여하는 정보를 의미합니다. Rescale만이 이러한 모든 정보를 일관되게 정리하고, 접근 가능하며, 다운스트림 워크플로에 적합한 맥락으로 보강할 수 있도록 보장합니다. 엔지니어링 데이터는 종종 민감한 지적 재산이기 때문에 Rescale은 강력한 보안 추적성을 통해 관리자가 표준을 시행하고 규정 준수 작업을 더 잘 지원할 수 있습니다.

AI 지원 분석
강력한 디지털 스레드의 척도는 팀이 데이터를 실행으로 전환하기 위해 정보를 빠르게 찾고 공유하도록 돕는 능력입니다. Rescale AI 어시스턴트 기존 HPC 워크플로를 변경하지 않고도 즉각적인 가치를 제공하며, 방대한 솔버 로그, 복잡한 입출력, 그리고 고충실도 엔지니어링 데이터를 즉시 검색하고 활용할 수 있도록 지원합니다. Rescale은 도메인별 AI와 독점 엔지니어링 IP의 안전한 처리를 결합하여 새로운 인사이트를 도출하고, 복잡한 분석을 자동화하며, 더 나은 의사 결정을 가속화합니다.

워크플로우 자동화
Rescale은 반복적인 엔지니어링 작업을 간소화하기 위해 Python이나 선호하는 스크립팅 언어를 지원하는 유연한 자동화 프레임워크를 제공합니다. 자동화 메타데이터를 캡처하고, 파일을 관리하고, 알림을 자동으로 전송하여 디지털 스레드에 정보를 제공할 수 있습니다. 팀 간에 공유하고 재사용할 수 있는 이러한 자동화는 일관성을 강화하고 오류를 줄이며, 리더에게 팀 전체의 워크플로를 표준화할 수 있는 확장 가능한 방법을 제공합니다.

데이터 추적성
Rescale은 다음을 통해 시뮬레이션 활동의 완전한 추적성을 제공합니다. 프로젝트 직무 이력이를 통해 누가, 언제, 어떤 매개변수를 사용하여 무엇을 실행했는지 쉽게 확인할 수 있습니다. 또한 팀은 사용자 지정 가능한 태그와 메타데이터를 적용할 수 있으며, 관리자는 조직의 고유한 프로세스와 요구 사항을 반영하는 전사적 정책을 시행할 수 있습니다. 이러한 가시성을 통해 팀은 엔지니어링 IP를 안전하게 관리하고, 규정 준수 감사를 간소화하며, 과거 결과를 자신 있게 재현할 수 있습니다.

Rescale을 사용하여 더 강력한 디지털 스레드 구축

모든 조직의 환경은 저마다 다르며, 각기 다른 시스템, 시뮬레이션 방식, 그리고 전략적 목표를 가지고 있습니다. Rescale은 IT 및 R&D 리더들이 디지털 스레드에 대한 비전을 현실로 구현할 수 있도록 지원하는 독보적인 역량을 갖추고 있습니다. Rescale은 탄력적인 HPC 오케스트레이션, 엔터프라이즈급 자동화, 그리고 엔지니어링 워크플로에 대한 심도 있는 전문 지식을 결합하여 제공합니다.

한국타이어 R&D 혁신 담당 부사장 이원혁은 리스케일의 디지털 엔지니어링 플랫폼이 시뮬레이션 데이터를 더 광범위한 디지털 스레드에 연결한다고 설명했습니다. "리스케일과의 이번 협력을 통해 한국타이어의 디지털 혁신은 놀라운 속도로 한 단계 더 발전했습니다. 앞으로 업계 발전을 이끌어갈 수 있기를 기대합니다."
자동차 산업을 위한 Rescale 솔루션에 대해 자세히 알아보세요

NOV의 엔지니어링 시스템 관리자인 매튜 로빈슨은 Rescale이 복잡한 환경을 얼마나 빠르게 연결하여 가치를 제공했는지 설명했습니다. "여러 소프트웨어와 클라우드 공급업체에 클라우드 HPC를 배포하려면 9개월이 걸렸을 겁니다. 하지만 Rescale 덕분에 며칠 만에 작업을 시작할 수 있었습니다." 이처럼 신속한 통합은 Rescale이 워크플로를 방해하지 않으면서도 기업의 디지털 스레드에 유연하게 통합되어 강화하는 모습을 보여줍니다.
에너지 산업을 위한 Rescale의 솔루션에 대해 자세히 알아보세요

복잡한 엔지니어링 데이터를 수집하는 맞춤형 기능, 검증된 엔터프라이즈 통합, 그리고 유연한 자동화를 통해 Rescale은 구현을 간소화하고 도입을 가속화합니다. 안전한 데이터 수집 및 강화부터 AI 기반 인사이트까지, Rescale은 리더들에게 디지털 스레드가 측정 가능한 가치와 지속적인 효과를 제공할 것이라는 확신을 제공합니다.

비전에서 가치로의 전환

오늘날 강력한 데이터 기반은 필수적입니다. 데이터 기반이 없다면 기업은 도구와 인력을 최대한 활용하여 의사 결정을 가속화하고, 지식을 효과적으로 공유하고, 출시 기간 단축 경쟁에서 우위를 점할 수 없습니다. 앞으로 나아가기 위한 첫걸음은 상황에 맞춰 통합된 데이터가 가장 큰 영향을 미칠 엔지니어링 워크플로를 파악하는 것입니다. 즉, 여러 부서와 글로벌 팀이 정보를 교환하고, 의사 결정을 내리고, 복잡한 제품 설계에 대해 협업하는 방식을 파악하는 것입니다.

여기에서 Rescale 전문가는 자동화를 추가하고 기록 시스템에 연결하여 기존 워크플로를 기반으로 구축할 수 있도록 도와드리므로 팀의 작업 방식을 방해하지 않고 AI 지원 통찰력의 이점을 누릴 수 있습니다.

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