SCSK의 엔지니어링 지원,
개발 및 경쟁력 강화
우리는 적극적으로 연구 및 생산 기술 CAE, 기계 학습을 사용한 자동화 및 슬롯 추천, 자동화 및 슬롯 추천에 이르기까지 새로운 재료 및 자재 분석에서부터 광범위한 분야, 객체 및 처리 프로세스에서 고급 지식, 기술 기능 및 솔루션을 보유하고 있습니다.
Cae Work를위한 불충분 한 직장 남자-시간
근무 시간, 인력 부족 및 하드웨어 자원 부족으로 인해 리드 타임이 지연되고 경쟁력이 감소하고 있습니다.
자동화 및 슬롯 추천에 문제가 있습니다
CAE를 사용하여 "자동화"및 "슬롯 추천"를 적용하고 "AI 머신 러닝"및 "대리 모델"의 비즈니스 응용 프로그램 및 효과를 계산하는 방법을 모르겠습니다.
제품 비용 표준 없음
회사 내에 명확한 제품 비용 표준이 없기 때문에
데이터 관리 없음
"나는 최신 데이터를 알지 못한다"및 "나는 과거 디자인 데이터를 찾을 수 없다"와 같은 끊임없이 검색 할 사람이 지속되어 엔지니어들의 귀중한 시간을 빼앗아 갈 수 있습니다.
슬롯 추천에 필요한 정보가 필요한 사람들의 경우
적절한 시간에 그것을 얻을 수있는 세상을 달성
우리는 적극적으로 연구 및 생산 기술 CAE, 기계 학습을 사용한 자동화 및 슬롯 추천, 자동화 및 슬롯 추천에 이르기까지 새로운 재료 및 자재 분석에서부터 광범위한 분야, 객체 및 처리 프로세스에서 고급 지식, 기술 기능 및 솔루션을 보유하고 있습니다.
설계 프로세스를 자동화하고 슬롯 추천하고 모델 워크 플로우를 통합 및 배포하는 것을 목표로하는 엔터프라이즈를위한 데이터 사용 플랫폼. 디자이너와 엔지니어는 슬롯 추천 기술, 머신 러닝 모델 및 시뮬레이션 모델을 통합하고 No 코드 앱을 사용하여 복잡한 영역의 복잡한 문제를 해결하는 데 도움이됩니다.
설계 슬롯 추천 및 자동화 달성
Q
품질
다목적 최적화 알고리즘을 사용하여 전체 설계 공간을 효율적으로 탐색하고 최적의 설계를 발견합니다. 데이터를 분석하여 설계 매개 변수 간의 상관 관계와 영향을 명확히하여 품질 개선을 초래합니다.
C
비용
대리 모델을 사용하여 계산 비용을 줄이면서 설계를 정확하게 유지합니다. 제조 공정 및 재료 선택을 최적화하고 비용 효율성을 향상시킵니다.
d
배달
AI 기반 고급 슬롯 추천 기능은 교차 조직 및 복잡한 영역의 대규모 슬롯 추천를 위해 계산이 적은 최적의 솔루션을 도출합니다. 또한 구축 된 워크 플로우는 조직 간의 의사 결정을 가속화 할 수있는 코드 앱으로 배포 할 수 있습니다.
딥 러닝을 사용하는 AI 모델 개발 플랫폼은 3DCAE 결과 데이터를 배운 3D 대리 모델을 구축하고 Generation AI를 사용하여 새로운 모양을 생성하는 것과 같은 고급 기능을 허용합니다. 이를 통해 비즈니스 문제에 맞게 제품 개발 프로세스를 최적화하는 데 도움이됩니다.
기계 학습을 통한 설계 혁신 가속화
Q
품질
설계 및 설계 고려의 초기 단계에서, 품질 결함과 그 원인은 대리 모델을 사용하여 성능 평가를 수행하여 일찍 발견됩니다.
C
비용
대리 모델을 사용하면 하나의 라이센스만으로 짧은 시간에 다양한 설계 변경의 성능을 평가할 수 있습니다.
d
배달
대리 모델을 쉽게 사용할 수있는 디자이너 인터페이스 개발을 통해 디자이너는 실시간으로 성능을 고려할 수 있습니다. 이는 계산 시간뿐만 아니라 설계와 분석 간의 협업을 포함하여 개발 프로세스 전반에 걸쳐 시간을 줄입니다.
엔지니어링 체인 중 하나는 제조 비용입니다. 회사의 인식을 업스트림에서 다운 스트림으로 조정하기가 어려울뿐만 아니라 공급 업체 요소도 관련이 있습니다. 대부분의 경우, 다양한 회사가 비용 표준없이 반응합니다. Apriori는 3D 모델의 생산 비용 계산을 허용하는 디지털 공장 건설을 제공하여 조직의 비용 영역에서 DX에 기여합니다.
비용 영역의 DX
Q
품질
광범위한 소규모 생산 시대에는 비용 정보를 관리하고 업데이트하기가 훨씬 어려워지고 있습니다. 부품 수가 클수록 품질과 비용 사이의 균형을보기가 더 어려워집니다. 각 부품의 비용 정보는 시각화되며 설계 변경 및 조건으로 인해 비용 절감 고려 사항을 즉시 식별합니다.
C
비용
설계 효율성을 향상시키기 위해 각 프로세스의 노동 부서는 주류가되었습니다. 디자이너가 더 이상 일련의 제조를 경험하지 않기 때문에 비용 수치는 희미 해지고 있습니다. 설계자는 직접 및 오버 헤드 비용의 기원을 이해하고 비용 증가 또는 감소의 요소를 이해하며 지속 가능한 제조 시스템을 구축합니다.
d
배달
다양한 작업이 간소화되었지만 제품 추정 방법이 원시적으로 구현되지만 리드 타임에는 변경이 없습니다. 각 제품에 대해 합리적인 비용 표준을 갖추면 추정 시간을 줄이고 생성 당시 추가 혁신을 만듭니다.
빠른 환경 변화로 인해 우리의 제품과 서비스는 지속적으로 발전하고 있습니다. 마찬가지로, 제품 정보를 관리하는 PLM 시스템은 변경이 발생함에 따라 유연하게 응답해야합니다.
슬롯 사이트 추천
Q
품질
최근 제품의 복잡성이 증가함에 따라 데이터가 증가했으며 정보 관리가 중요해졌습니다. 따라서 업스트림과 다운 스트림 프로세스간에 정보 관련성을 갖고 설계 정보 간의 추적 성을 보장하는 것이 필수적입니다. WHO/시기/대응을 명확히함으로써, 우리는 고품질 제품을 설계하고 제조하는 것을 목표로합니다.
C
비용
제품 비용뿐만 아니라 노동 인건비의 비용 절감이 중요합니다.
D
배달
제품을 설계 할 때 공급망과의 참여는 불가피합니다.
조직 전체의 데이터를 연결하고 제품 개발 및 제조 환경을 하나로 통합합니다. 데이터 통합의 더 나은 이미지는 정보를 수집, 연결, 변환 및 새로운 정보를 수행하지 않고 새로운 정보를 수집하고, 필요한 형식으로 빠르고 쉽게 검색 할 수 있다는 것입니다. SCSK는 데이터를 연결하여 새로운 값을 만드는 다양한 IT 솔루션을 제공합니다.
![[슬롯 추천 추천 사용] 핵심 파트 1](img/seminar-list-pic08.jpg)
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