ADVENTURECluster 온라인 슬롯 회의 2025
20251105(수)

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강의 외에도 우리는 온라인 슬롯가 서로, 그리고 우리 회사 및 개발자 구성원과의 상호 작용을 심화할 수 있는 친목 모임도 준비했습니다 우리와 함께 해주세요
이 사용자 회의는 ADVENTURECluster 제품 사용자와 이를 고려 중인 고객을 대상으로 하는 이벤트입니다 행사는 대면으로 진행됩니다만, 신청자가 많을 경우에는 동일 시설 내 위성 행사장으로 안내해 드리니 주의하시기 바랍니다
이 행사는 IT를 활용한 제조 산업의 R&D DX 혁신을 위한 SCSK의 솔루션을 한자리에 모으는 올해 최대 규모의 종합 행사입니다
슬롯 무료체험 SCSK 디지털 엔지니어링 포럼
이번 이벤트 외에도 데이터 관리, AI, 재료, 비용, 생산 기술 및 제조 등 제조 산업의 연구 개발 프로세스를 혁신하는 다양한 솔루션
같은 장소에서 행사가 진행됩니다 각 이벤트의 자세한 내용은 종합페이지에서 확인하시기 바랍니다
슬롯 무료체험 SCSK 디지털 엔지니어링 포럼 2025 | Scsk Co,
*포럼 내의 모든 행사는 동일한 장소와 날짜에서 개최됩니다
*여러 이벤트에 참여하려면 각 이벤트마다 신청해야 합니다
*이벤트 간 이동이 가능합니다 참가할 모든 이벤트에 등록하시기 바랍니다
세미나 개요
친목 모임 17:10-18:40 (대형 홀 A+B)
(위성: 6층 대회의실 A)
〒105-0013
도쿄도 미나토구 하마마쓰초 2-3-1
닛폰 생명 보험 하마마츠초 클레어 타워
● 다이몬역 B5출구와 직접 연결(건물과 직결, 사무실 입구쪽으로 에스컬레이터를 이용해주세요)
●하마마쓰초역 북쪽 출구에서 2분
(260명 + 위성 60명)
프로그램
개회 인사말
대통령
다카구치 히데키
[기조연설] 고체 변형 및 마찰 현상 해석 방법이 낮은 하중 표면 모델을 이용한 혁신적인 개발의 전환점에 도달

하시구치 코이치
탄소성 변형 및 고체의 마찰 현상에 대한 기존 모델은 항복 표면 내부를 탄성 영역으로 가정하므로 항복 응력보다 작은 응력이 작용하더라도 소성 변형 및 소성 슬립의 축적을 표현할 수 없어 반복 하중을 받는 장비의 위험한 설계를 초래합니다 반면, 발표자가 제안한 하중 표면 모델은 항복 응력 이하의 반복 응력에 의해 발생하는 소성 변형률 및 소성 슬립의 축적을 정확하게 나타냅니다 본 강의에서는 경하면 모델의 기본 개념과 특정 공식의 주요 내용을 분석하고, 분석 사례를 소개합니다

[온라인 슬롯 예] 강재의 탄소성 반응을 기반으로 한 피로 성능 평가
기술본부 기술연구소
미스터 시바타 호마레
기계 및 구조물 손상의 약 80%가 피로로 인해 발생한다고 알려져 있지만, 새로운 구조물의 피로 성능에 대한 품질 요구사항이 높아지고 있으며 합리적이고 정확도가 높은 피로 수명 평가 방법의 확립이 필요합니다
이 사례 연구에서는 ADVENTURECluster를 사용하여 탄소성 순환 응답을 기반으로 한 피로 성능 평가 방법 개발을 소개합니다

점심시간
[온라인 슬롯 예] ADVENTURECluster를 사용한 체결 풀림 이론 재현

CAE 디지털 발전 추진부
미스터 스기야스 타카유키


[사용 사례] 모터 생산 중 코어 적층 두께 예측 기술 개발
디지털공학부 공학AI/시스템추진과장
미스터 후쿠마 기
설계에서 요구하는 ASSY 상태의 치수를 구현하기 위해서는 프로토타입을 반복적으로 제작하고 적층할 레이어 수를 결정해야 하는데 낭비가 많다는 문제가 있습니다
따라서 코일 성형 과정 중 고정자 코어 적층 두께의 변화를 예측하기 위해 비선형 구조 해석 솔버 ADVENTURECluster를 사용하여 프로토타입 수를 줄이는 예를 소개하겠습니다
휴식
[온라인 슬롯 예] 구동축 강도의 이론적 예측 정확도 향상
추진실험분석부서장
미스터 후나하시 가즈요시
[온라인 슬롯 사례] 표면부터 내부까지 전체 공간을 커버하는 실제 제품의 잔류 응력 평가
기술개발부 전무이사
미스터 하시모토 다다시
[온라인 슬롯 사례] 능동 학습을 활용한 기계 학습과 최적화 계산을 결합하여 구조 분석의 시간 효율성 향상
통합제어시스템개발본부 MBD 혁신부 선임 전문가
미스터 카와구치 미키스케
결과적으로 개발 과정에서 종종 병목 현상이 발생하는 문제가 발생합니다
따라서 이번 프레젠테이션에서는 대규모 구조 해석 솔버 ADVENTURECluster를 사용하여 배기관의 고온 부분을 대상으로 하겠습니다
얻은 진동 응력 해석 결과와 열 응력 해석 결과를 학습 데이터로 활용하여 기계 학습을 이용한 최적화 계산 사례를 보고합니다
Active Learning을 활용하여 학습 데이터 수집 시간 효율성을 향상시켰으며, 기존 학습 기간보다 짧은 시간에 최적의 솔루션을 출력하는데 성공했습니다
휴식
SCSK에서 제공하는 비즈니스 지원 서비스 소개
제품 기술부 1부
키쿠치 아츠시
ADVENTURECluster 향후 계획 및 최신 버전 2025 소개
ADVC 사업부 사업 관리자
미스터 오야마 토모노부
ADVC 사업부 Pre-Post 개발부장
미스터 츠네카와 나오키
ADVC 부문 솔버 개발 부서 관리자
미스터 시바타 요시노리
ADVC 부문 솔버 개발부
미스터 후쿠다 노리노리
이 세션에서는 최신 버전 2025에 포함된 주목할만한 새로운 기능과 개발 계획 및 향후 계획에 대해 설명합니다
마무리말
부관리자, 제품 기술 부서
이마이 마사노리
사교 모임
- ※세미나 제목과 프로그램 내용은 예고 없이 변경될 수 있습니다 미리 양해해 주셔서 감사합니다
- ※나열된 제품/서비스 이름, 회사 이름, 로고 등은 해당 회사의 상표 또는 등록 상표입니다
- ※동종 업계의 다른 회사의 지원서는 거절될 수 있습니다 이해해 주셔서 감사합니다
연락처 정보
SCSK 주식회사
디지털엔지니어링사업본부
세미나 사무국
전화:03-5859-3012
이메일:eng-sales@scskjp
