스마트 제조 솔루션으로 운영을 혁신하세요
알테어의 첨단 소프트웨어와 클라우드 기반 솔루션은 스마트 제조를 지원하기 위해 4차 산업의 핵심 테크놀로지인 산업용 사물 인터넷(IIoT)을 포함하여 원활하게 통합됩니다. 알테어는 이러한 최첨단 기술을 통합하여 조직이 완전히 연결되고 자동화되고 효율적인 스마트 제조 프로세스로 전환하는 데 도움을 제공합니다.
우리는 대량의 실시간 데이터 스트림 처리부터 생산 유연성 향상, 가동 중지 시간 최소화까지 현대 제조업에서 가장 중요한 과제를 해결합니다. 제조업체는 당사의 시뮬레이션과 데이터 과학 도구를 사용하여 자체 공정 및 기계의 디지털 트윈을 만들어 운영을 최적화하고 전반적인 효율성을 높일 수 있습니다.
고성능 컴퓨팅(HPC)과 인공지능(AI)을 활용하여 생산의 모든 단계에서 혁신을 추진하는 데 필요한 연산 능력과 지능적인 통찰력을 제공합니다. 예측 유지보수를 위한 고급 데이터 분석부터 폐기물을 줄이고 생산성을 높이는 AI 기반 의사 결정까지, 우리의 솔루션은 디지털 혁신과 스마트 제조를 지원합니다. 이는 생산 시설뿐만 아니라 전체 공급망에 걸쳐 이루어집니다.
Nokia가 IIoT 네트워크에서 5G를 활용한 방법을 알아보세요.
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기술적인 개념을 쉽게 따라할 수 있는 모듈로 단순화한 포괄적인 학습 이니셔티브인 Blueprint 시리즈를 통해 복잡한 개념을 쉽게 마스터하세요.
공정 최적화
제조 시뮬레이션은 전통적으로 제품 개발 단계에서 후반부에 적용되었지만 알테어는 빠르고 정확한 솔버와 직관적인 인터페이스를 통해 제조 시뮬레이션을 개념 설계의 초기 단계에 적용하는 SDfM(Simulation-Driven Design for Manufacturing)을 개척했습니다. 이 혁신을 통해 개념 설계에서 더 많은 제조 옵션과 제약 조건을 고려할 수 있으므로 엔지니어는 기관의 노하우에만 의존하지 않고도 설계를 더 잘 파악할 수 있습니다.
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제조 분석
IIoT(산업용 사물 인터넷)는 연결성을 높이고 데이터를 생성하며 잠재력을 발휘하고 있습니다. 알테어는 데이터를 최대한으로 활용하여 혁신을 촉진하고 새로운 기회를 창출하며 스마트 제조 혁신을 가속화하는 방법을 알고 있습니다.
디지털 트윈
디지털 트윈을 통해 기업은 성능을 최적화하고 서비스 수명에 대한 가시성을 확보하며 예측적 유지 보수를 수행할 시기와 위치를 파악하고 제품의 남은 유효 수명을 연장하는 방법을 알 수 있습니다. 알테어는 사용자가 원하는 디지털 트랜스포메이션 비전을 가능하게 하는 완전하고, 개방적이며, 유연한 접근 방식을 취합니다.
적층제조
오늘날 많은 기업들이 적층제조를 위한 구성요소의 설계와 최적화에 새로운 접근 방식을 취하고 있습니다. 알테어는 설계자가 기존 제조 방법의 제약을 받지 않고도 기능적 요구 사항을 충족하는 복잡하고 유기적인 모양을 만들어낼 수 있는 적층제조의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 강력하고 포괄적인 솔루션을 제공합니다.
엔지니어링 및 제조용 AI가 처음이십니까?
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Implement Effective Manufacturing Process Analytics
By extracting real value from their data, manufacturers can make accurate predictions about component life, replacement requirements, energy efficiency, utilization, and other factors that have direct impacts on production capacity, throughput, quality, sales, customer acceptance, and overall efficiency.
Low cost sensors and new wireless connectivity tools enable manufacturers to employ digital analytics more effectively than ever before. With the right tools, they can gather, cleanse, process, and visualize massive amounts of data from disparate sources that cover all phases of the product life cycle, from product design to warranty claims.
This guide explains some of the major challenges involved in applying data analytics to manufacturing processes and the benefits of developing optimized approaches to addressing those challenges.
Generative Design Competitive Ranking by ABI Research
This study assesses and compares nine suppliers of generative design software to offer an unbiased assessment and ranking Only platforms with a dedicated market focus on industrial and manufacturing were considered.
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Altair was ranked Overall Leader, Top Innovator, and Top Implementer.
Guide to Process Manufacturing
Any industry that produces bulk quantities of goods such as pharmaceuticals, food, chemicals, or cosmetics, is seeking to produce these products consistently while reducing cost factors like waste and down time. Due to the nature of process manufacturing, multiple ingredients are combined to be mixed, coated, or sorted, so understanding the behavior of these processes is of paramount importance for manufacturers. Through the use of simulation modeling and Smart Manufacturing principals, manufacturers are now able to optimize these processes, leading to greater productivity and profitability.
Research Report: Simulation-Driven Design for Manufacturing (SDfM) Experiences
Product engineers are under consistent pressure to reduce the costs, improve the quality and increase the throughput of manufacturing processes. This fast-paced environment is not well suited for trial-and-error manufacturing engineering.
How are engineers responding to these challenges? Is simulation and simulation-driven design for manufacturing (SDfM) well established across the industry? When simulation is deployed, does it deliver on the promises of reducing costs while improving throughput and quality? And what are the barriers to the adoption of simulation during the early stages of product development?
In this 2021 survey report conducted by Engineering.com, we discuss those questions and discover:
- Top design priorities
- Top benefits of SDfM
- Top barriers to expanding and adopting SDfM
- Risks to staying competitive in the market
