엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어는 기존에 신제품 설계에 사용되었지만 고급 내장 센서가 등장함에 따라 이제 엔지니어들은 이 데이터를 사용하여 디지털 트윈을 만들 수 있습니다. 디지털 트윈을 실시간 시스템 분석에 사용하여 예측 유지 관리를 예약하고 성능 최적화를 구현할 수 있습니다. Ansys의 하이브리드 분석 기능을 통해 엔지니어는 ML(기계 학습) 기반 분석과 물리 기반 접근 방식을 결합하여 예측 분석을 사용하여 탁월한 수준의 정확도를 달성할 수 있습니다.
Ansys Twin Builder를 사용하여 하이브리드 디지털 트윈 구축, 검증 및 배포
Ansys Digital Twin
Ansys Twin Builder를 사용하면 실제 시스템의 완전한 가상 프로토타입을 구현할 수 있습니다. 이를 배포하여 제품 및 자산의 전체 수명 주기를 관리할 수 있습니다. 이 디지털 트윈 시뮬레이션 패러다임은 시간이 지남에 따라 효율을 급격히 높일 수 있게 해주며, 실제 테스트 및 대응을 통해 더욱 정확해진 예측 방법론을 중심으로 유지 관리를 예약할 수 있게 해줍니다. 엔지니어는 이 정보에 액세스하여 기존 자산에서 추가적인 가치를 발견할 수 있습니다. 즉, 예기치 않은 가동 중단 시간을 방지하고 운영 비용을 절감하는 동시에 최적의 효율로 작업할 수 있습니다. 이 모든 것은 상호 호환되는 IoT(사물 인터넷) 플랫폼을 통해 가능합니다.
In 2023 R1, Ansys Twin Builder continues to innovate and provide our customers with the right technology, increasing their digital twin prediction.
Ansys Twin Builder는 시뮬레이션 기반 시스템과 디지털 트윈을 구축, 검증 및 배포하기 위한 강력한 솔루션입니다.
“디지털 트윈”이라는 용어가 유행하고 있지만 대부분의 기업은 여전히 이 앞선 기술을 활용하지 못하고 있습니다.
디지털 트윈은 서비스 중인 물리적 자산의 연결된 가상 복제본입니다. 자산에 장착된 센서가 데이터를 수집하여 시뮬레이션 모델로 전송하므로 디지털 트윈이 제품의 실제 경험을 릴레이할 수 있습니다.
Hear from Tata Steel Nederland experts, who will uncover how they are digitalizing the thermal process management for their iron & steelmaking plants. Using simulation-based digital twins and AI/ML techniques, they can now pursue their initiatives in energy consumption optimization.
Get introduced to the latest PyAnsys package, “PyTwin,” giving easy access to the power of Ansys Digital Twins Runtimes through Python APIs.
Build, Validate and Deploy Simulation-Based Digital Twins
During these 60-minute sessions, our experts will demonstrate the power of Ansys Twin Builder to Build, Validate and Deploy Simulation-Based Digital Twins in various Industries and Applications.
Learn about the ANSYS Twin Builder Fluid Power Library for industrial applications from drills and gearboxes to automotive suspension systems and aircraft landing gear.
Digital twins — virtual representations of a physical product — can unlock value across the entire product lifecycle from design through operation and service.
Today, physics simulation-based digital twins are already representing the real world with a high degree of accuracy. In this webinar, our panel of experts will discuss how to bring together the best of AI and physics to create hybrid digital twins.
