ATCx AI for Engineers 2024

2024년 6월 20일
글로벌 온라인 이벤트

  • Days
  • Hours
  • Minutes
  • Seconds
6월 20, 2024 00:00:00

설계, 시뮬레이션 및 제조를 위한 AI 기반 엔지니어링

엔지니어링 분야에서 인공지능(AI)의 잠재력을 최대한 활용할 준비가 되셨나요?

ATCx 엔지니어를 위한 AI 컨퍼런스 이번 글로벌 온라인 이벤트에서는 설계, 시뮬레이션, 제조 엔지니어가 모여 제품 개발에서 인공지능(AI)의 혁신적 힘을 탐구합니다. 혁신을 가속화하며 더 안전하고, 더 연결되고, 더 지속 가능한 미래를 달성하기 위한 최신 AI 기반 도구와 전략에 대해 알아봅니다.

이번 행사는 한국어 실시간 통역이 지원되며, 아시아태평양 지역 시간에 맞춰 진행될 예정입니다.

AI 기반 엔지니어링을 위한 100가지 사용 사례 공개

엔지니어링의 미래는 AI를 기반으로 합니다. 24시간이 걸리던 시뮬레이션을 이제 몇 초 만에 완료할 수 있으므로 짧은 시간 내에 챌린지의 ‘테스트 가능’ 범위를 획기적으로 확장할 수 있습니다. 방법을 알고 싶으신가요?

이 이벤트에 참여하여 AI 기반 엔지니어링의 실제 사용 사례 100가지 중 첫 번째 사례에 대해 자세히 알아보세요. 개념에서 현실로, 설계에서 시뮬레이션, 제조에 이르는 프로세스를 AI가 어떻게 혁신하여 최고의 효율성, 정확성, 혁신을 달성하는지 알아보세요.

모든 것을 해결할 수 있습니다: 무엇이든 물어보고, 무엇이든 해결하세요.

왜 참석해야 하나요?

이 행사에서는 엔지니어링 분야의 생성형 AI(GenAI)와 설계, 시뮬레이션, 제조 환경에서의 AI 통합의 주요 측면에 초점을 맞춘 3개의 전용 트랙이 마련됩니다.

메인 세션: 혁신적 엔지니어링을 위한 생성형 AI

발표 트랙:

  • 디자인 트랙: 혁신을 위한 AI 기반 디자인
  • 시뮬레이션 트랙: 인사이트를 가속화하는 AI 기반 시뮬레이션
  • 제조 트랙: 스마트 제조를 위한 AI

이 발표 트랙에서는 엔지니어들이 제품 구상부터 제조에 이르는 전체 제품 개발 수명 주기에서 AI를 활용하는 방법을 포괄적으로 이해하는 방법에 대해 소개합니다.

관심있으신 분들은 ‘신청하기’ 버튼을 눌러 신청해주세요.

발표자

마이크 괄티에리
마이크 괄티에리 포레스터 부사장, 수석 애널리스트
스타로스 스테파니스
스타로스 스테파니스 딜로이트 제품 엔지니어링 및 개발 책임자
사이먼 백하우스
사이먼 백하우스 IRnow 디렉터
크리스 블레지엔
크리스 블레지엔 맥킨지 디자인 수석 전문가 및 디자인 디렉터, 엔지니어링
지베시 프라순
지베시 프라순 히어로 모토코프 데이터 솔루션 엔지니어-디지털 엔지니어링
라비 쿤주
라비 쿤주 알테어 최고 제품 및 전략 책임자
팟마 코세르
팟마 코세르 알테어 엔지니어링 데이터 과학 부문 부사장
매트 스몰카
매트 스몰카 로터스 수석 엔지니어, 고급 시뮬레이션
카를로 페스텔리
카를로 페스텔리 워틸라 R&D 관리자, 소음 및 진동
요코미조 타로
요코미조 타로 르네사스 전자 데이터 솔루션 고성능 컴퓨팅 제품 그룹 수석 디지털 엔지니어
주세페 굴로
주세페 굴로 CNH 산업 FEA 설계 분석 엔지니어
사쿠라이 카즈키
사쿠라이 카즈키 다이킨
마틴 오르테가
마틴 오르테가 마베 디자인 리더
페데리코 다미코
페데리코 다미코 레오나르도 기업 디지털 엔지니어링 전문가
잉고 미에르스와
잉고 미에르스와 알테어 데이터 솔루션 제품 개발 담당 부사장
션 마틴
션 마틴 알테어 소프트웨어 엔지니어링 부문 부사장
제프 글루익
제프 글루익 알테어 데이터 솔루션 부사장, GSI 채널 관리 컨설팅 담당
라루 브라운
라루 브라운 알테어 제품 관리 담당 부사장
앤드류 볼드윈
앤드류 볼드윈 알테어 데이터 분석 및 AI 담당 부사장
 케샤브 순다레쉬
케샤브 순다레쉬 알테어 제품 관리 글로벌 디렉터 디지털 트윈 및 MBSE
스리다르 라비코티
스리다르 라비코티 알테어 제품 관리 담당 이사
우즈왈 파트나익
우즈왈 파트나익 알테어 제품 전략 및 가격 담당 디렉터
크리스티안 케러
크리스티안 케러 알테어 비즈니스 개발 이사 - 시스템 통합 및 디지털 트윈
  그레고리 웨스트
그레고리 웨스트 알테어 리드 솔루션 전문가
디라즈 베물라
디라즈 베물라 알테어 비즈니스 개발 관리자, 디지털 트윈
산딥 야다브
산딥 야다브 알테어 지역 기술 관리자, 데이터 분석
슈밤카르 쿨카르니
슈밤카르 쿨카르니 알테어 제품 전문가
션 랭
션 랭 알테어 외부 영업 담당자
마이크 괄티에리
마이크 괄티에리 포레스터 부사장, 수석 애널리스트
스타로스 스테파니스
스타로스 스테파니스 딜로이트 제품 엔지니어링 및 개발 책임자
사이먼 백하우스
사이먼 백하우스 IRnow 디렉터
크리스 블레지엔
크리스 블레지엔 맥킨지 디자인 수석 전문가 및 디자인 디렉터, 엔지니어링
지베시 프라순
지베시 프라순 히어로 모토코프 데이터 솔루션 엔지니어-디지털 엔지니어링
라비 쿤주
라비 쿤주 알테어 최고 제품 및 전략 책임자
팟마 코세르
팟마 코세르 알테어 엔지니어링 데이터 과학 부문 부사장
매트 스몰카
매트 스몰카 로터스 수석 엔지니어, 고급 시뮬레이션
카를로 페스텔리
카를로 페스텔리 워틸라 R&D 관리자, 소음 및 진동
요코미조 타로
요코미조 타로 르네사스 전자 데이터 솔루션 고성능 컴퓨팅 제품 그룹 수석 디지털 엔지니어
주세페 굴로
주세페 굴로 CNH 산업 FEA 설계 분석 엔지니어
사쿠라이 카즈키
사쿠라이 카즈키 다이킨
마틴 오르테가
마틴 오르테가 마베 디자인 리더
페데리코 다미코
페데리코 다미코 레오나르도 기업 디지털 엔지니어링 전문가
잉고 미에르스와
잉고 미에르스와 알테어 데이터 솔루션 제품 개발 담당 부사장
션 마틴
션 마틴 알테어 소프트웨어 엔지니어링 부문 부사장
제프 글루익
제프 글루익 알테어 데이터 솔루션 부사장, GSI 채널 관리 컨설팅 담당
라루 브라운
라루 브라운 알테어 제품 관리 담당 부사장
앤드류 볼드윈
앤드류 볼드윈 알테어 데이터 분석 및 AI 담당 부사장
 케샤브 순다레쉬
케샤브 순다레쉬 알테어 제품 관리 글로벌 디렉터 디지털 트윈 및 MBSE
스리다르 라비코티
스리다르 라비코티 알테어 제품 관리 담당 이사
우즈왈 파트나익
우즈왈 파트나익 알테어 제품 전략 및 가격 담당 디렉터
크리스티안 케러
크리스티안 케러 알테어 비즈니스 개발 이사 - 시스템 통합 및 디지털 트윈
  그레고리 웨스트
그레고리 웨스트 알테어 리드 솔루션 전문가
디라즈 베물라
디라즈 베물라 알테어 비즈니스 개발 관리자, 디지털 트윈
산딥 야다브
산딥 야다브 알테어 지역 기술 관리자, 데이터 분석
슈밤카르 쿨카르니
슈밤카르 쿨카르니 알테어 제품 전문가
션 랭
션 랭 알테어 외부 영업 담당자

아젠다

2024년 6월 20일 목요일
메인 세션: 혁신적 엔지니어링을 위한 생성형 AI
4:00 PM (한국시간)
-한국어 동시통역 제공

생성현 AI가 엔지니어링 라이프사이클을 통합하고 개선하는 방법에 대한 비전 엔지니어가 다방면의 엔지니어링 과제를 해결하는 데 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위한 콜-투-액션

  • 단일화된 AI 인터그레이션: 생성형 AI가 설계, 시뮬레이션, 제조를 결합하여 엔지니어링 워크플로우를 간소화하는 방법을 살펴보세요.
  • 지속 가능한 수명 주기 관리: AI가 제품 출시부터 수명 종료까지 지속 가능성을 위해 제품 수명 주기를 최적화하는 방법을 알아보세요.
  • 자세히 보기

환영 기조연설: 미래를 설계하세요: AI 기반 오디세이가 지금 여기에서 시작됩니다!

라비 쿤주 I 알테어 최고 제품 및 전략 책임자

엔터프라이즈 AI 플랫폼 선택 시 고려해야 할 10가지 사항

마이크 구알티에리 I 포레스터 부사장, 수석 애널리스트

AI 애플리케이션은 최첨단 기술을 활용하여 고객과 차별화하고자 하는 기업뿐만 아니라 모든 기업에게 필수적인 요소입니다. 기업의 AI 야망을 지원하는 기술팀은 애플리케이션 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 동료 및 비즈니스와의 협업이 증가하는 것은 말할 것도 없고 혁신과 개발 속도를 따라잡는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이러한 문제를 극복하기 위해 오늘날 기업 개발의 복잡하고 다양한 이해관계자가 참여하는 전체 라이프사이클을 지원하기 위해 노코드/로코드 AI 플랫폼으로 눈을 돌리고 있습니다. 이 프레젠테이션에서는 마이크 구알티에리 부사장 겸 수석 애널리스트가 엔터프라이즈 AI의 현황과 AI 플랫폼에 투자할 때 고려해야 ... 자세히 보기

기업 내 생성형 AI 현황: Now Decides Next

스타브로스 스테파니스 I 딜로이트 컨설팅 대표 파트너
제프 글루익 I 알테어 전략적 관계 담당 수석 부사장

이 최근 설문조사에는 조직 내에서 제너레이티브 AI를 시범 운영하거나 구현하는 데 관여하는 2,835명의 비즈니스 및 기술 리더의 의견이 요약되어 있습니다. 딜로이트 컨설팅의 수석 파트너인 스타브로스 스테파니스와 전략적 관계 담당 수석 부사장인 제프 글루엑이 설문조사에서 얻은 인사이트를 자세히 설명합니다. 빠르게 진화하는 환경을 명확하게 파악하고, 축적된 지식에서 얻은 실용적인 지침을 얻고, 제품 개발 비즈니스의 미래에 제너레이티브 AI를 통합하기 위한 미래 지향적인 접근 방식을 수용하는 전략을 살펴보세요.

데이터와 지식 그래프 통합하기 왜, 무엇을, 어떻게?

션 마틴 I 알테어 소프트웨어 엔지니어링 부문 부사장
그레고리 웨스트 I 수석 솔루션 전문가 I 알테어

20분 분량의 이 프레젠테이션에서는 데이터를 지식 그래프와 통합하는 근거를 살펴보고, 기본 개념을 개괄하며, Anzo를 사용하여 실제 구현하는 방법을 시연합니다. 이 기술의 혁신적 잠재력에 대해 알아보세요.

패널 토론: AI를 통한 엔지니어링 혁신: 업계 리더의 인사이트와 혁신

진행: 션 랭 I 외부 영업 담당자 I 알테어
매트 스몰카 I 수석 엔지니어, 고급 시뮬레이션 | 로터스
크리스 블레지엔 | 엔지니어링 수석 전문가 겸 디자인 디렉터 | 맥킨지 디자인
팟마 코세르 I 엔지니어링 데이터 사이언스 부문 부사장 | 알테어

인공 지능 및 엔지니어링 분야의 주요 전문가들이 참여하는 통찰력 있는 패널 토론에 참여하세요. 이들은 AI 리더가 되기까지의 여정을 공유하고, 엔지니어링 업계에서 AI의 혁신적 잠재력에 대해 논의하며, 프로젝트에서 AI를 구현한 실제 사례를 소개합니다. 패널리스트들은 AI를 통합할 때 직면하는 가장 큰 도전과제를 다루고 이를 극복하기 위한 전략을 공유할 예정입니다. 또한 엔지니어와 엔지니어링 리더가 AI 기술을 효과적으로 활용하기 위해 개발해야 하는 새로운 기술을 강조하고 최신 AI 개발에 대한 정보를 얻는 방법에 대한 조언을 제공할 예정입니다.

디자인 트랙: 혁신을 위한 AI 기반 디자인
4:00 PM (한국시간) - 한국어 동시통역 제공
-

이 트랙에서는 AI가 디자인 프로세스를 혁신하는 방법에 대해 집중적으로 다룹니다. 세션에서는 다음 주제를 다룹니다

  • AI 알고리즘을 사용한 제너레이티브 디자인
  • 성능 및 제조 가능성을 위한 AI 기반 최적화
  • 더 빠른 반복을 위한 디자인 도구와 AI의 통합
  • AI 기반 수명 주기 분석을 사용하여 지속 가능성을 위한 설계
  • 자세히 보기

소개

케샤브 순다레쉬 I 제품 관리 글로벌 디렉터 디지털 트윈 및 MBSE | 알테어

구조 역학 분야의 실시간 데이터 기반 디지털 트윈

카를로 페스텔리 I R&D 매니저, 소음 및 진동 I 워틸라

최신 시뮬레이션 도구와 강력한 계산 하드웨어는 오늘날 기계 설계에 있어 완전히 새로운 사고 방식을 가능하게 합니다. 다양한 센서를 통해 기계에서 더 많은 정보를 수집하고 이를 정밀한 예측 모델에 제공하면 기계의 성능과 이를 활용한 비즈니스 방식에 전례 없는 가능성을 열어줄 수 있습니다.

제품 생산 관리 데이터에서 머신러닝을 활용한 미래 예측

타로 요코미조 수석 디지털 엔지니어, 고성능 컴퓨팅 제품 그룹 I 르네사스 일렉트로닉스

지난 팬데믹 기간 동안 반도체 산업을 포함한 대부분의 글로벌 제조 기업은 생산 및 배송에 막대한 영향을 받았습니다. 팬데믹 이전에는 BI 대시보드를 통해 제품 생산 및 배송을 모니터링하여 현재와 미래의 상태를 파악하지 못하는 것은 단순한 문제였을 수 있습니다. 이러한 상황을 극복하기 위해 르네사스는 AI/머신러닝 기술을 활용한 모니터링과 미래 예측을 포함한 제품 생산 및 배송 관리 플랫폼을 더 이상 단순히 있으면 좋은 솔루션이 아닌, 제품 생산 및 배송 관리 플랫폼으로 만들었습니다.

작동 메커니즘의 기능적 통합

크리스티안 케러 I 비즈니스 개발 이사 - 시스템 통합 및 디지털 트윈 I 알테어

인공 지능을 사용하여 가상 시뮬레이션의 효율성과 정확성 높이기

주세페 굴로 I FEA 설계 분석 엔지니어 I CNH 인더스트리얼

인공지능의 사용은 가상 시뮬레이션을 변화시키고 있으며, 이 프레젠테이션에서는 포함하기 훨씬 어려웠던 효과까지 고려하여 시뮬레이션의 속도를 높이고 기능을 향상시킬 수 있는 방법을 보여줄 것입니다.

손상 평가 및 예측 유지보수를 위한 디지털 트윈

디라즈 베물라 I 비즈니스 개발 관리자, 디지털 트윈 I 알테어

기존에는 유지 관리 일정이 사후 대응적으로 이루어져 불필요한 비용과 예기치 않은 다운타임이 발생했습니다. 예측 유지 관리 전략은 기업이 유지 관리 일정을 보다 능동적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 전략에는 시스템 상태에 대한 인사이트를 적시에 제공할 수 있는 디지털 트윈이 매우 중요합니다. 이 세션에서는 다음에 대해 이야기할 것입니다:

  • 손상 예측 기능을 갖춘 디지털 트윈 생성.
  • 내구성을 위한 디지털 트윈의 실제 사용 사례와 그 가치를 알아보세요.
  • 기존 제품 설계/테스트 워크플로에 디지털 트윈 전략을 통합합니다.
시뮬레이션 트랙: 인사이트를 가속화하는 AI 기반 시뮬레이션
4:00 PM (한국시간) - 한국어 동시통역 제공
-

이 트랙에서는 AI가 시뮬레이션 환경을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴봅니다. 세션에서 다룰 내용입니다

  • AI와 기존 시뮬레이션 툴의 통합으로 정확성과 효율성 향상
  • 예측 유지보수 및 장애 예방을 위한 머신 러닝
  • 초기 단계 설계 검증을 위한 AI 기반 가상 프로토타이핑
  • AI 기반 데이터 분석을 통한 실시간 시뮬레이션
  • 자세히 보기

소개

팟마 코세르 I 엔지니어링 데이터 사이언스 부문 부사장 I 알테어

더 빠른 디자인 탐색을 위한 PhysicAI의 적용

지베시 프라순 엔지니어 I 히어로 모토코프

공기 탄성 결합 연구를 가속화하는 AI 기반 ROM

페데리코 다미코 I 디지털 엔지니어링 전문가 I 레오나르도 기업

디지털 트윈이 제공하는 이점으로 인해 디지털 트윈은 모든 기업의 귀중한 자산이 되고 있습니다. 데이터는 디지털 트윈을 실현하기 위한 핵심 요소입니다. 이 데이터는 프로젝트의 단계에 따라 시뮬레이션 데이터 또는 실험 데이터로 사용할 수 있으며, 초기 단계(예: PDR)에서는 시뮬레이션 데이터만 사용할 수 있습니다. 이 프레젠테이션에서는 레오나르도가 외부(공기역학적) 하중으로 인한 루트 섹션 하중을 예측하는 공동 시뮬레이션 환경을 구축하여 FEM 및 CFD 디지털 트윈을 구축하는 미션을 어떻게 수행하고 있는지 보여드립니다. 여기에는 각 분야별로 하나씩 두 개의 ROM을 생성하여 비행 범위의 모든 지점을 커버하는 것이 ... 자세히 보기

Knowledge Studio를 사용하여 에어컨 컴프레서의 오일 순환율 예측 모델 구축

사쿠라이 카즈키 | 다이킨

인공 지능을 통한 지속 가능성 개발

마틴 오르테가 I 설계 리더 | 마베

경계를 허물다: 알테어 원과 함께하는 AI와 제품 혁신의 교차점

스리다르 라비코티 I 제품 관리 이사 | 알테어

physicsAI - 설계 평가를 위한 AI

슈밤카르 쿨카르니 I 제품 전문가 | 알테어

이 세션에서는 구조, 충돌 및 CFD 애플리케이션을 포함한 다양한 영역에서 Altair physicAI가 어떻게 강력한 결과를 제공했는지에 대해 간략하게 설명합니다. 물리 AI는 일반적으로 폐기되는 과거 시뮬레이션 데이터를 사용하여 학습할 수 있으며, 기존 물리 AI 모델로부터 학습할 수도 있어 데이터 생성에 소요되는 솔버 시간을 단축할 수 있습니다. 훈련이 완료되면 물리 AI 모델을 단일 파일로 쉽게 공유할 수 있으며, 이를 배포하여 새로운 CAD 또는 메시 모델에서 기존 FEM 솔버보다 약 10~100배 빠른 정확도로 예측을 수행할 수 있습니다. HyperStudy, Radioss, 기타 상용 솔버와 같은 ... 자세히 보기

제조 트랙: 스마트 제조를 위한 AI
4:00 PM (한국시간) - 한국어 동시통역 제공
-

이 트랙에서는 AI가 제조 공정에 미치는 영향을 살펴봅니다. 세션에서 다룰 내용입니다:

  • AI 기반 생산 라인 및 리소스 할당 최적화
  • 품질 관리 및 결함 감지를 위한 AI 구현
  • AI 및 센서 데이터를 사용한 예측 유지보수
  • 실시간 생산 모니터링을 위한 디지털 트윈 및 AI
  • 자세히 보기

소개

우즈왈 파트나익 I 제품 전략 및 가격 담당 이사 I 알테어

리젝션 및 예기치 않은 다운타임을 줄이는 방법

사이먼 백하우스 I 이사 I IR나우

33개의 파라미터가 제품 품질에 영향을 미치는 복잡한 제조 공정에는 AI를 구현하기가 너무 어렵죠?

말레이시아 최고의 알루미늄 주조 공장에서 최초로 구현된 AI 지원 의사 결정 시스템을 직접 확인할 수 있습니다. 실시간 센서 데이터를 이해하여 리젝션과 예기치 않은 다운타임을 줄이는 데 중점을 둡니다. 수집된 과거 데이터를 기반으로 최적의 캐스팅 파라미터를 식별합니다. 그리고 여기서 멈추지 않습니다. 장기적으로 AI 지원 의사결정 시스템은 캐스팅 과정에서 직면하는 질문과 문제의 90%에 대한 답변을 제공합니다.

노 웨이 백 : 생성형 AI 시대의 머신 러닝

잉고 미에르스와 | 제품 개발 부문 수석 부사장 | 알테어

생성형 AI(Generative AI)는 과대하게 부풀려진 부분이 있습니다. 하지만 실제로 어떨까요? 많은 조직이 아직 해결 가능한 모든 새로운 사용 사례에 익숙해지고 있지만, 이 프레젠테이션에서는 잉고 미에르스와 박사가 초기 도입 단계를 넘어선 새로운 사용 사례에 대해 살펴봅니다. 그는 생성형 AI(Generative AI)가 많은 경우 우리가 알고 있는 데이터 사이언스의 종말을 가져올 수 있다고 주장합니다. 노 웨이 백 : 더 이상 필요하지 않은 모델은 교육하지 않습니다. 모델 마켓플레이스는 계속해서 폭발적으로 증가할 것입니다. 그리고 우리는 마침내 최적의 모델을 쫓는 것을 멈추고, 충분히 좋은 모델을 찾게 ... 자세히 보기

항공우주 제조를 위한 실시간 부품 및 생산 추적

라루 브라운 I 제품 관리 담당 부사장 | 알테어
앤드류 볼드윈 I 데이터 분석 및 AI 부문 부사장 I 알테어

항공우주 제조의 복잡한 세계에서 부품과 생산 어셈블리를 추적하는 것은 생산 속도를 높일 뿐만 아니라 잠재적인 병목 현상을 발견하는 데도 매우 중요합니다. 이 세션에서는 Altair RapidMiner와 Panopticon으로 제작 과정의 모든 단계를 실시간으로 모니터링하는 방법에 대해 자세히 알아보세요. 올바른 AI 도구가 어떻게 항공우주 제조 분야에서 운영 모니터링을 혁신하고 추적을 간소화하며 의사 결정을 개선할 수 있는지 알아보세요.

AI 기반의 스마트하고 안전하며 지속 가능한 제조

산딥 야다브 I 지역 기술 관리자, 데이터 분석 I 알테어

스마트 제조 관행에 AI를 도입함으로써 업계에 큰 변화를 일으키고 있습니다. AI는 효율성과 생산성을 높이고, 폐기물과 에너지 소비를 줄이며, 안전한 운영과 품질 관리 및 유지보수를 개선함으로써 지속 가능한 제조 관행을 위한 기반을 마련하고 있습니다. 제조업체는 AI를 운영에 통합함으로써 프로세스를 개선할 뿐만 아니라 수익을 창출하고 비용을 절감하며 위험을 방지하고 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 제조 관련 시스템과 긴밀하게 통합된 고급 셀프 서비스 분석에 액세스할 수 있어 엔지니어와 작업 현장 전문가가 데이터 준비, 예측 분석 및 AI를 쉽고 직관적이며 이해하기 쉽게 사용할 ... 자세히 보기

2024년 6월 20일 목요일
메인 세션: 혁신적 엔지니어링을 위한 생성형 AI
디자인 트랙: 혁신을 위한 AI 기반 디자인
시뮬레이션 트랙: 인사이트를 가속화하는 AI 기반 시뮬레이션
제조 트랙: 스마트 제조를 위한 AI
4:00 PM (한국시간)
-한국어 동시통역 제공

생성현 AI가 엔지니어링 라이프사이클을 통합하고 개선하는 방법에 대한 비전 엔지니어가 다방면의 엔지니어링 과제를 해결하는 데 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위한 콜-투-액션

  • 단일화된 AI 인터그레이션: 생성형 AI가 설계, 시뮬레이션, 제조를 결합하여 엔지니어링 워크플로우를 간소화하는 방법을 살펴보세요.
  • 지속 가능한 수명 주기 관리: AI가 제품 출시부터 수명 종료까지 지속 가능성을 위해 제품 수명 주기를 최적화하는 방법을 알아보세요.
  • 자세히 보기

환영 기조연설: 미래를 설계하세요: AI 기반 오디세이가 지금 여기에서 시작됩니다!

라비 쿤주 I 알테어 최고 제품 및 전략 책임자

엔터프라이즈 AI 플랫폼 선택 시 고려해야 할 10가지 사항

마이크 구알티에리 I 포레스터 부사장, 수석 애널리스트

AI 애플리케이션은 최첨단 기술을 활용하여 고객과 차별화하고자 하는 기업뿐만 아니라 모든 기업에게 필수적인 요소입니다. 기업의 AI 야망을 지원하는 기술팀은 애플리케이션 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 동료 및 비즈니스와의 협업이 증가하는 것은 말할 것도 없고 혁신과 개발 속도를 따라잡는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이러한 문제를 극복하기 위해 오늘날 기업 개발의 복잡하고 다양한 이해관계자가 참여하는 전체 라이프사이클을 지원하기 위해 노코드/로코드 AI 플랫폼으로 눈을 돌리고 있습니다. 이 프레젠테이션에서는 마이크 구알티에리 부사장 겸 수석 애널리스트가 엔터프라이즈 AI의 현황과 AI 플랫폼에 투자할 때 고려해야 ... 자세히 보기

기업 내 생성형 AI 현황: Now Decides Next

스타브로스 스테파니스 I 딜로이트 컨설팅 대표 파트너
제프 글루익 I 알테어 전략적 관계 담당 수석 부사장

이 최근 설문조사에는 조직 내에서 제너레이티브 AI를 시범 운영하거나 구현하는 데 관여하는 2,835명의 비즈니스 및 기술 리더의 의견이 요약되어 있습니다. 딜로이트 컨설팅의 수석 파트너인 스타브로스 스테파니스와 전략적 관계 담당 수석 부사장인 제프 글루엑이 설문조사에서 얻은 인사이트를 자세히 설명합니다. 빠르게 진화하는 환경을 명확하게 파악하고, 축적된 지식에서 얻은 실용적인 지침을 얻고, 제품 개발 비즈니스의 미래에 제너레이티브 AI를 통합하기 위한 미래 지향적인 접근 방식을 수용하는 전략을 살펴보세요.

데이터와 지식 그래프 통합하기 왜, 무엇을, 어떻게?

션 마틴 I 알테어 소프트웨어 엔지니어링 부문 부사장
그레고리 웨스트 I 수석 솔루션 전문가 I 알테어

20분 분량의 이 프레젠테이션에서는 데이터를 지식 그래프와 통합하는 근거를 살펴보고, 기본 개념을 개괄하며, Anzo를 사용하여 실제 구현하는 방법을 시연합니다. 이 기술의 혁신적 잠재력에 대해 알아보세요.

패널 토론: AI를 통한 엔지니어링 혁신: 업계 리더의 인사이트와 혁신

진행: 션 랭 I 외부 영업 담당자 I 알테어
매트 스몰카 I 수석 엔지니어, 고급 시뮬레이션 | 로터스
크리스 블레지엔 | 엔지니어링 수석 전문가 겸 디자인 디렉터 | 맥킨지 디자인
팟마 코세르 I 엔지니어링 데이터 사이언스 부문 부사장 | 알테어

인공 지능 및 엔지니어링 분야의 주요 전문가들이 참여하는 통찰력 있는 패널 토론에 참여하세요. 이들은 AI 리더가 되기까지의 여정을 공유하고, 엔지니어링 업계에서 AI의 혁신적 잠재력에 대해 논의하며, 프로젝트에서 AI를 구현한 실제 사례를 소개합니다. 패널리스트들은 AI를 통합할 때 직면하는 가장 큰 도전과제를 다루고 이를 극복하기 위한 전략을 공유할 예정입니다. 또한 엔지니어와 엔지니어링 리더가 AI 기술을 효과적으로 활용하기 위해 개발해야 하는 새로운 기술을 강조하고 최신 AI 개발에 대한 정보를 얻는 방법에 대한 조언을 제공할 예정입니다.

4:00 PM (한국시간) - 한국어 동시통역 제공
-

이 트랙에서는 AI가 디자인 프로세스를 혁신하는 방법에 대해 집중적으로 다룹니다. 세션에서는 다음 주제를 다룹니다

  • AI 알고리즘을 사용한 제너레이티브 디자인
  • 성능 및 제조 가능성을 위한 AI 기반 최적화
  • 더 빠른 반복을 위한 디자인 도구와 AI의 통합
  • AI 기반 수명 주기 분석을 사용하여 지속 가능성을 위한 설계
  • 자세히 보기

소개

케샤브 순다레쉬 I 제품 관리 글로벌 디렉터 디지털 트윈 및 MBSE | 알테어

구조 역학 분야의 실시간 데이터 기반 디지털 트윈

카를로 페스텔리 I R&D 매니저, 소음 및 진동 I 워틸라

최신 시뮬레이션 도구와 강력한 계산 하드웨어는 오늘날 기계 설계에 있어 완전히 새로운 사고 방식을 가능하게 합니다. 다양한 센서를 통해 기계에서 더 많은 정보를 수집하고 이를 정밀한 예측 모델에 제공하면 기계의 성능과 이를 활용한 비즈니스 방식에 전례 없는 가능성을 열어줄 수 있습니다.

제품 생산 관리 데이터에서 머신러닝을 활용한 미래 예측

타로 요코미조 수석 디지털 엔지니어, 고성능 컴퓨팅 제품 그룹 I 르네사스 일렉트로닉스

지난 팬데믹 기간 동안 반도체 산업을 포함한 대부분의 글로벌 제조 기업은 생산 및 배송에 막대한 영향을 받았습니다. 팬데믹 이전에는 BI 대시보드를 통해 제품 생산 및 배송을 모니터링하여 현재와 미래의 상태를 파악하지 못하는 것은 단순한 문제였을 수 있습니다. 이러한 상황을 극복하기 위해 르네사스는 AI/머신러닝 기술을 활용한 모니터링과 미래 예측을 포함한 제품 생산 및 배송 관리 플랫폼을 더 이상 단순히 있으면 좋은 솔루션이 아닌, 제품 생산 및 배송 관리 플랫폼으로 만들었습니다.

작동 메커니즘의 기능적 통합

크리스티안 케러 I 비즈니스 개발 이사 - 시스템 통합 및 디지털 트윈 I 알테어

인공 지능을 사용하여 가상 시뮬레이션의 효율성과 정확성 높이기

주세페 굴로 I FEA 설계 분석 엔지니어 I CNH 인더스트리얼

인공지능의 사용은 가상 시뮬레이션을 변화시키고 있으며, 이 프레젠테이션에서는 포함하기 훨씬 어려웠던 효과까지 고려하여 시뮬레이션의 속도를 높이고 기능을 향상시킬 수 있는 방법을 보여줄 것입니다.

손상 평가 및 예측 유지보수를 위한 디지털 트윈

디라즈 베물라 I 비즈니스 개발 관리자, 디지털 트윈 I 알테어

기존에는 유지 관리 일정이 사후 대응적으로 이루어져 불필요한 비용과 예기치 않은 다운타임이 발생했습니다. 예측 유지 관리 전략은 기업이 유지 관리 일정을 보다 능동적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 전략에는 시스템 상태에 대한 인사이트를 적시에 제공할 수 있는 디지털 트윈이 매우 중요합니다. 이 세션에서는 다음에 대해 이야기할 것입니다:

  • 손상 예측 기능을 갖춘 디지털 트윈 생성.
  • 내구성을 위한 디지털 트윈의 실제 사용 사례와 그 가치를 알아보세요.
  • 기존 제품 설계/테스트 워크플로에 디지털 트윈 전략을 통합합니다.
4:00 PM (한국시간) - 한국어 동시통역 제공
-

이 트랙에서는 AI가 시뮬레이션 환경을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴봅니다. 세션에서 다룰 내용입니다

  • AI와 기존 시뮬레이션 툴의 통합으로 정확성과 효율성 향상
  • 예측 유지보수 및 장애 예방을 위한 머신 러닝
  • 초기 단계 설계 검증을 위한 AI 기반 가상 프로토타이핑
  • AI 기반 데이터 분석을 통한 실시간 시뮬레이션
  • 자세히 보기

소개

팟마 코세르 I 엔지니어링 데이터 사이언스 부문 부사장 I 알테어

더 빠른 디자인 탐색을 위한 PhysicAI의 적용

지베시 프라순 엔지니어 I 히어로 모토코프

공기 탄성 결합 연구를 가속화하는 AI 기반 ROM

페데리코 다미코 I 디지털 엔지니어링 전문가 I 레오나르도 기업

디지털 트윈이 제공하는 이점으로 인해 디지털 트윈은 모든 기업의 귀중한 자산이 되고 있습니다. 데이터는 디지털 트윈을 실현하기 위한 핵심 요소입니다. 이 데이터는 프로젝트의 단계에 따라 시뮬레이션 데이터 또는 실험 데이터로 사용할 수 있으며, 초기 단계(예: PDR)에서는 시뮬레이션 데이터만 사용할 수 있습니다. 이 프레젠테이션에서는 레오나르도가 외부(공기역학적) 하중으로 인한 루트 섹션 하중을 예측하는 공동 시뮬레이션 환경을 구축하여 FEM 및 CFD 디지털 트윈을 구축하는 미션을 어떻게 수행하고 있는지 보여드립니다. 여기에는 각 분야별로 하나씩 두 개의 ROM을 생성하여 비행 범위의 모든 지점을 커버하는 것이 ... 자세히 보기

Knowledge Studio를 사용하여 에어컨 컴프레서의 오일 순환율 예측 모델 구축

사쿠라이 카즈키 | 다이킨

인공 지능을 통한 지속 가능성 개발

마틴 오르테가 I 설계 리더 | 마베

경계를 허물다: 알테어 원과 함께하는 AI와 제품 혁신의 교차점

스리다르 라비코티 I 제품 관리 이사 | 알테어

physicsAI - 설계 평가를 위한 AI

슈밤카르 쿨카르니 I 제품 전문가 | 알테어

이 세션에서는 구조, 충돌 및 CFD 애플리케이션을 포함한 다양한 영역에서 Altair physicAI가 어떻게 강력한 결과를 제공했는지에 대해 간략하게 설명합니다. 물리 AI는 일반적으로 폐기되는 과거 시뮬레이션 데이터를 사용하여 학습할 수 있으며, 기존 물리 AI 모델로부터 학습할 수도 있어 데이터 생성에 소요되는 솔버 시간을 단축할 수 있습니다. 훈련이 완료되면 물리 AI 모델을 단일 파일로 쉽게 공유할 수 있으며, 이를 배포하여 새로운 CAD 또는 메시 모델에서 기존 FEM 솔버보다 약 10~100배 빠른 정확도로 예측을 수행할 수 있습니다. HyperStudy, Radioss, 기타 상용 솔버와 같은 ... 자세히 보기

4:00 PM (한국시간) - 한국어 동시통역 제공
-

이 트랙에서는 AI가 제조 공정에 미치는 영향을 살펴봅니다. 세션에서 다룰 내용입니다:

  • AI 기반 생산 라인 및 리소스 할당 최적화
  • 품질 관리 및 결함 감지를 위한 AI 구현
  • AI 및 센서 데이터를 사용한 예측 유지보수
  • 실시간 생산 모니터링을 위한 디지털 트윈 및 AI
  • 자세히 보기

소개

우즈왈 파트나익 I 제품 전략 및 가격 담당 이사 I 알테어

리젝션 및 예기치 않은 다운타임을 줄이는 방법

사이먼 백하우스 I 이사 I IR나우

33개의 파라미터가 제품 품질에 영향을 미치는 복잡한 제조 공정에는 AI를 구현하기가 너무 어렵죠?

말레이시아 최고의 알루미늄 주조 공장에서 최초로 구현된 AI 지원 의사 결정 시스템을 직접 확인할 수 있습니다. 실시간 센서 데이터를 이해하여 리젝션과 예기치 않은 다운타임을 줄이는 데 중점을 둡니다. 수집된 과거 데이터를 기반으로 최적의 캐스팅 파라미터를 식별합니다. 그리고 여기서 멈추지 않습니다. 장기적으로 AI 지원 의사결정 시스템은 캐스팅 과정에서 직면하는 질문과 문제의 90%에 대한 답변을 제공합니다.

노 웨이 백 : 생성형 AI 시대의 머신 러닝

잉고 미에르스와 | 제품 개발 부문 수석 부사장 | 알테어

생성형 AI(Generative AI)는 과대하게 부풀려진 부분이 있습니다. 하지만 실제로 어떨까요? 많은 조직이 아직 해결 가능한 모든 새로운 사용 사례에 익숙해지고 있지만, 이 프레젠테이션에서는 잉고 미에르스와 박사가 초기 도입 단계를 넘어선 새로운 사용 사례에 대해 살펴봅니다. 그는 생성형 AI(Generative AI)가 많은 경우 우리가 알고 있는 데이터 사이언스의 종말을 가져올 수 있다고 주장합니다. 노 웨이 백 : 더 이상 필요하지 않은 모델은 교육하지 않습니다. 모델 마켓플레이스는 계속해서 폭발적으로 증가할 것입니다. 그리고 우리는 마침내 최적의 모델을 쫓는 것을 멈추고, 충분히 좋은 모델을 찾게 ... 자세히 보기

항공우주 제조를 위한 실시간 부품 및 생산 추적

라루 브라운 I 제품 관리 담당 부사장 | 알테어
앤드류 볼드윈 I 데이터 분석 및 AI 부문 부사장 I 알테어

항공우주 제조의 복잡한 세계에서 부품과 생산 어셈블리를 추적하는 것은 생산 속도를 높일 뿐만 아니라 잠재적인 병목 현상을 발견하는 데도 매우 중요합니다. 이 세션에서는 Altair RapidMiner와 Panopticon으로 제작 과정의 모든 단계를 실시간으로 모니터링하는 방법에 대해 자세히 알아보세요. 올바른 AI 도구가 어떻게 항공우주 제조 분야에서 운영 모니터링을 혁신하고 추적을 간소화하며 의사 결정을 개선할 수 있는지 알아보세요.

AI 기반의 스마트하고 안전하며 지속 가능한 제조

산딥 야다브 I 지역 기술 관리자, 데이터 분석 I 알테어

스마트 제조 관행에 AI를 도입함으로써 업계에 큰 변화를 일으키고 있습니다. AI는 효율성과 생산성을 높이고, 폐기물과 에너지 소비를 줄이며, 안전한 운영과 품질 관리 및 유지보수를 개선함으로써 지속 가능한 제조 관행을 위한 기반을 마련하고 있습니다. 제조업체는 AI를 운영에 통합함으로써 프로세스를 개선할 뿐만 아니라 수익을 창출하고 비용을 절감하며 위험을 방지하고 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 제조 관련 시스템과 긴밀하게 통합된 고급 셀프 서비스 분석에 액세스할 수 있어 엔지니어와 작업 현장 전문가가 데이터 준비, 예측 분석 및 AI를 쉽고 직관적이며 이해하기 쉽게 사용할 ... 자세히 보기