디지털 엔지니어링

데이터 기반 커넥티드 자동화 엔지니어링

데이터 소스, 커넥티드 도구 세트, 원활한 협업을 통해 새로운 인사이트를 발견합니다. 최신 사용 사례를 도입하고, 데이터 표준을 관리하며, 다양한 해석 체계를 통합 환경으로 연결합니다. 세계 곳곳에 분산된 가치사슬 전반의 데이터 및 컴퓨팅 파이프라인을 자동화하여 신제품 혁신의 속도를 높일 수 있습니다.

협업

팀과 조직 간의 자원 액세스 공유 및 협업

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데이터 관리

R&D의 속도와 품질을 높이는 데이터 보강, 거버넌스 및 해석

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Computational Pipelines

구성 가능한 컴퓨팅 및 데이터 흐름을 통한 R&D 프로세스 자동화

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디지털 엔지니어링 협업

연결된 시뮬레이션 협업 및
데이터 공유

분산된 팀과 가치 사슬 파트너를 연결하여 현대적인 제품 R&D를 위해 협업하세요. 컴퓨팅 및 데이터 리소스에 대한 공유 액세스 및 컨텍스트를 통해 조직 전체의 분석 사일로를 통합합니다. 제품 모델에 대해 직접 협업하여 복잡한 다분야 프로젝트에서 데이터 품질과 프로세스 효율성을 개선합니다.

지식 관리

필요한 상황과
맥락에 맞는 파일 액세스

데이터를 작업별, 또는 파일 속성별로 정렬해 클라우드 기반 데이터와 워크로드를 통합해 생산성, 협업성, 효율성을 높일 수 있습니다. 파일을 특정 기준으로 정렬하고 검색할 수 있어 워크스페이스 사용자와 다중 작업 워크플로우 간의 데이터 공유가 효율화됩니다. 파일, 작업, 디렉터리에 대한 정책 기반 보존 및 삭제로 조직 전체의 스토리지 비용과 작업 무결성을 관리합니다. 데이터 소스들을 빈틈없이 연결해 조직, 프로젝트, 사용자 단위에서 안전하고 통제된 액세스를 제공합니다.

연산 파이프라인

엔드-투-엔드 워크플로우와
파이프라인 자동화

이벤트 기반 자동화로 복잡한 다단계 워크플로우와 연산 파이프라인을 효율화합니다. Rescale의 Job Lifecycle Automation을 이용하면 R&D 워크플로우를 프로그램과 같이 오케스트레이션할 수 있으며, 세분화된 컨트롤로 작업을 최적화해 병렬 실행과 라이선스 활용이 가능합니다. 양방향 파일 시스템 통합으로 입출력 파일의 업로드·다운로드 및 Workflow Builder 자동화가 가능하므로 여러 작업을 체인으로 연결할 수 있습니다.

AI 지원 R&D

첨단 AI 기반
R&D로 향하는 관문

최신 AI 및 ML 기능의 통합으로 R&D 발견과 신제품 개발의 속도를 높입니다. 보다 넓은 설계 공간을 활용하고, 데이터 복잡도와 컴퓨팅 요구사양을 끌어올려 혁신적 아이디어를 더 빠르게 제품화합니다. Rescale의 AI 기반 워크로드 최적화 및 자동화 연산 파이프라인을 바탕으로 ML 모델을 더욱 효율적으로 훈련시키고 검증합니다. 디지털 트윈, 물리 정보 신경망, 생성형 디자인 등의 각종 첨단 기술로 엔지니어링 역량을 강화합니다.

생태계 통합

혁신을 이어주는
개방형 플랫폼

Rescale™의 개방성과 확장성으로 워크플로우를 일원화하고 커스텀 환경을 구축하며, 수천 종의 R&D 도구를 유기적으로 통합합니다. 제품 수명주기 관리(PLM)를 포함한 기존 플랫폼의 통합으로 디지털 스레드 방식의 접근을 실현하고, 데이터 웨어하우스나 레이크, 또는 네트워크 파일 시스템 등 위치에 관계없이 자유롭게 데이터를 연결합니다. Rescale Compass Service를 사용하면 다양한 시스템을 연결해 인사이트를 확보하고 Rescale 워크플로우를 가속화할 수 있습니다.

고객 하이라이트

Rescale 기반의 HPC 역량 강화로 전산 엔지니어링의 미래를 견인하는 엑스포넌트

Exponent(엑스포넌트)는 세계 유수의 혁신 기업들을 대상으로 다양한 종류의 엔지니어링 및 공학 컨설팅 서비스를 제공합니다. HPC를 필요로 하는 고객사와 프로젝트, 컨설턴트의 수가 늘어남에 따라 엑스포넌트는 Rescale을 통해 사용이 쉽고 확장성이 높은 솔루션을 구축, 프로젝트 효율성을 높이고 고객 성과를 향상시켰습니다. Rescale 도입으로 엑스포넌트는 다음과 같은 목표를 달성했습니다:

  • 10배 빨라진 엔지니어링 연산 해석 속도
  • 더 높아진 작업 복잡도를 충족할 수 있도록 시뮬레이션 해상도 10배 증가

관련 자료

AI 물리학 엔드투엔드 워크플로 데모

AI 지원 엔지니어링 워크플로 개요 Rescale 1단계 – 기존 시뮬레이션 데이터 생성 또는 사용에서 NVIDIA가 제공하는 AI 물리학에 대해 자세히 알아보세요. 일괄 또는 대규모 DOE에서 여러 CFD 시뮬레이션을 실행합니다. 이 경우 Siemens STAR-CCM+를 사용하여 후방 차량 날개 설계 연구를 수행합니다. 2단계 – 물리학 기반 대리 모델 훈련

사용자 정의 필드에 대한 메타데이터 캡처 자동화

Rescale Metadata Management는 사용자 정의 필드를 작업 공간에 템플릿화하고 배포하는 것을 지원합니다. 사용자 정의 필드는 시뮬레이션 데이터 거버넌스를 허용합니다. Rescale은 시뮬레이션의 후처리 단계로 Python 스크립트를 실행하여 사용자 정의 필드 채우기 자동화를 지원합니다. 자동화를 통해 사용자 정의 필드에 오류가 생기지 않고 시뮬레이션 실무자의 시간과 노력이 절약되어 생산성이 향상되고 출시 시간이 단축됩니다.