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Ansys TwinAI
AI 기반 디지털 트윈 소프트웨어

Ansys TwinAI는 물리 모델의 정확성과 AI 기술을 기반으로 실제 데이터에서 얻은 통찰력을 통합하는 디지털 트윈 솔루션입니다.

하이브리드 디지털 트윈 모델 구축, 검증, 배포 및 확장

Ansys TwinAI는 AI 증강 시뮬레이션 기반 디지털 트윈 플랫폼이며 시뮬레이션 엔진, 운영 체제, 데이터 스트림을 위한 클라우드 인프라 환경에서 디지털 트윈 모델을 검증합니다.  이를 통해 생성한 디지털 트윈을 시뮬레이션하고, 하이브리드 분석으로 디지털 트윈의 정확성을 높이며, 배포 프로세스를 단순화 및 효율화하는 다양한 기능에 액세스할 수 있습니다.


주요 사양 요약

Ansys TwinAI는 물리 모델의 정확성과 첨단 AI 기술을 기반으로 실제 데이터에서 얻은 통찰력을 통합하는 디지털 트윈 솔루션입니다. Ansys TwinAI는 탁월한 정확성과 속도를 제공하며 디지털 트윈의 잠재력을 최대한 발휘합니다.  

  • 빠른 트윈을 위한 AI
  • Hybrid Analytics
  • 차수 감소 모델링(ROM)
  • IIoT 플랫폼에 디지털 트윈 배포
  • FMI/FMU Composer
  • IIoT 플랫폼을 통한 손쉬운 배포 확장
  • 유연한 라이선싱

2026년 3월

새로운 기능

최신 릴리스에서 모델링 인텔리전스, 머신러닝, 차수 축소 모델링, 워크플로우 효율성 및 co-simulation 기능에 대한 대대적인 혁신이 이루어져 정확성, 생산성 및 시스템 수준 디지털 트윈 개발이 크게 개선됩니다.

Ansys Digital Twin 2026 R1
하이브리드 분석을 통한 디지털 트윈의 잠재력 발휘

Fusion은 레이아웃과 유용성이 개선된 확 달라진 UI를 도입하고 Temporal Fusion Transformer 및 Neural ODE 방법을 통해 강력한 새로운 머신러닝 기능을 추가했으며 모델링 및 해석 워크플로우를 간소화하는 추가적인 여러 Ansys TwinAI 개선 사항을 제공합니다.

Ansys Digital Twin 2026 R1 ROM wizard
Ansys TwinAI의 새 ROM Wizard

이번 릴리스에서는 Ansys TwinAI에 새로운 ROM Wizard가 추가되었고, Static ROM Builder의 검증 지표가 향상되었으며, Twin Builder에 더욱 풍부한 비선형 모델링을 위한 Hammerstein LPV ROM이 도입되었고, MotorCAD Thermal ROM의 정확도가 개선되었습니다.

Ansys Digital Twin 2026 R1 Copilot
Twin Builder 생산성 및 co-simulation 개선 사항

이번 업데이트에서는 Twin Builder에 Ansys Engineering Copilot이 도입되고, FMU co-simulation 지원이 확장되었으며, 엔트로피 열 모델링을 통해 Battery Wizard의 정확도가 향상되었고, 여러 워크플로우 개선 사항이 추가되었으며, 고성능 시스템 수준 co-simulation을 위한 새로운 Ansys CoSim 제품이 제공됩니다.

Battery management systems for electric vehicles

배터리 관리 시스템

Ansys는 배터리 관리 시스템(BMS) 설계 및 개발을 위한 통합 솔루션을 제공하므로 리스크 없이 가상 테스트를 할 수 있습니다.

Electrified powertrain system integration

차량 파워트레인 시뮬레이션 소프트웨어

매우 복잡한 전기 자동차 및 하이브리드 전기 자동차 파워트레인과 하위 시스템 및 구성 요소를 Ansys 시뮬레이션 소프트웨어와 통합할 수 있습니다.

산업 플로우 네트워크

산업 플로우 네트워크

산업 플로우 네트워크에 Ansys Digital Twin을 활용하십시오. 모델 기반 설계, 시뮬레이션 및 실제 자산 성능을 통합하십시오.

Digital Twin

Ansys 하이브리드 디지털 트윈

물리와 데이터 모델링을 결합하여 실시간 모니터링, 예측 유지 관리 및 성능 최적화를 지원합니다. 

Digital twins lab simulation

Ansys TwinAI, 실제 데이터의 인사이트와 물리 모델 통합

Ansys TwinAI는 생성된 트윈을 가져오고, 필요한 경우 다른 OS에서 실행할 모델을 교차 컴파일하며, 트윈 시뮬레이션을 테스트하고 검증하여 배포하기 전에 실행 성능과 정확도가 예상대로인지 확인하는 그래픽 환경을 사용자에게 제공합니다.  

Ansys TwinAI

 

주요 특징

Ansys TwinAI에는 빠르고 정확하며 진화하는 트윈을 얻기 위한 광범위한 기능이 있습니다.

  • 차수 감소 모델(ROM) 생성 및 통합
  • Hybrid Analytics
  • FMI/FMU Composer
  • 통합 후처리 기능을 갖춘 시뮬레이션 엔진
  • Python 통합
  • 크로스 플랫폼 UI/컴파일
  • 스캐폴딩 코드 내보내기
  • IIoT 연결성  
  • 확장 가능한 라이선싱

 

상태 공간, 전기 회로 등가, 특이값 분해(SVD), 모달 응답을 비롯한 다양한 ROM 생성 기술로 선형 또는 비선형, 정상 상태 또는 과도 여부와 관계없이 다양한 분석 요구 사항을 지원할 수 있습니다.

확률적 방법과 불확실성 전파는 파라미터와 출력의 불확실성을 정량화하는 데 도움이 됩니다. 이 기능은 파라미터 교정을 위한 오프라인(Ansys TwinAI 기반) 및 온라인(IIoT 플랫폼 기반) 시나리오를 지원합니다. 퓨전 모델링 기능은 모델과 예측 간의 잔차를 정확하게 모델링하므로 사용자가 남아 있거나 누락된 물리 모델을 포착하여 디지털 트윈에 포함할 수 있습니다.

FMI(Functional Mock-up Interface) Composer를 사용하면 FMI 표준을 준수하는 모델 구성 요소를 생성하고 파라미터화하여 다양한 도구와 플랫폼에서 모델 교환을 간소화할 수 있습니다.

이 기능으로 기존 모델을 빠르게 가져오고, 검증을 위해 테스트 데이터를 통합하며, 후처리를 용이하게 할 수 있습니다.

사용자는 전처리, 후처리 및 사용자 지정 시뮬레이션과 같은 작업을 위한 사용자 지정 블록을 생성하여 유연성과 기능을 향상할 수 있습니다.

사용자가 특정 환경에 맞게 컴파일하여 내보내고 배포할 수도 있습니다. 이는 다양한 컴퓨팅 환경에서 작업하는 사용자에게 광범위한 접근성과 유연성을 보장합니다.

Ansys TwinAI에서 웹 앱을 내보내서 브라우저에서 시뮬레이션을 보고 상호 작용하여 빠른 웹 애플리케이션 프로토타입을 개발합니다. Ansys TwinAI에서 모든 API의 사용법을 보여주는 샘플 Python 클라이언트 애플리케이션이 포함된 배포 가능한 컨테이너를 쉽게 내보냅니다.

Microsoft® Azure® IoT, Microsoft Azure Digital Twins, PTC ThingWorx®, Automation Emulate 3D 및 Rockwell Studio 5000에 맞는 이식 가능하고 클라우드 배포 가능한 트윈을 생성하기 위해 데이터를 내보냅니다. Ansys DT SDK를 사용하면 거의 모든 플랫폼에서 디지털 트윈을 테스트하고 배포할 수 있어 플랫폼에 구애받지 않습니다.

라이선스가 필요 없는 SDK를 사용하면 클라우드와 에지의 프로덕션 환경에서 다양한 소프트웨어와 플랫폼을 원활하게 통합할 수 있습니다. REST API와 SDK를 사용하면 다른 소프트웨어 구성 요소, 타사 서비스 및 IIoT 플랫폼을 원활하게 통합하여 확장성과 상호 운용성을 보장할 수 있습니다. 종속성을 갖춘 컨테이너는 여러 플랫폼과 운영 체제에 배포할 수 있는 균일하고 이식 가능한 환경이며 손쉬운 배포와 확장성을 제공합니다.

TwinAI 리소스 및 이벤트

주요 이벤트 및 웨비나

Ansys Digital Twin 2026 R1 Twin AI
Ansys TwinAI: 물리 정확성과 데이터 기반 통찰력의 결합

Ansys TwinAI는 물리 모델의 정확성과 AI/ML 기술을 기반으로 실제 데이터에서 얻은 통찰력을 통합하는 솔루션입니다.

Ansys Digital Twin 2026 R1 LS Dyna ROMS
차수 축소 모델링 및 Hybrid Analytics를 통한 Ansys LS-DYNA 시뮬레이션 가속화

Twin Builder ROM을 포함한 Ansys 툴이 LS-DYNA 충돌 시뮬레이션을 간소화하고, 워크플로우 효율성을 개선하고, 견고한 고성능 시스템의 개발을 가속화하는 방법을 알아보십시오.

Ansys Digital Twin 2026 R1 Defense
방위용 디지털 트윈 웨비나 시리즈

2부로 구성된 이 웨비나 시리즈에서는 디지털 트윈 기술이 어떻게 의사 결정을 개선하고, 성능을 높여 주며, 방위 및 항공 우주 운영의 임무 신뢰성을 높이는지 살펴봅니다.

동영상

블로그

Honeywell Digital Twin Builder

Honeywell, 시뮬레이션을 사용하여 기가팩토리 생산 최적화

“Ansys Digital Twin 기술은 제조 시 발생하는 폐기물을 지속적으로 줄이는 데 상당한 효과가 있습니다. 품질 관리에서 단 1%의 손실이 발생하더라도 연간 GWh당 100만 달러의 스크랩 비용이 발생할 수 있습니다. 디지털 트윈은 이러한 손실을 최소화하는 데 도움이 됩니다.”

- Fredrik Westerberg, Honeywell 기가팩토리 전략 계획 책임자

백서

디지털 트윈의 역할

현대 설계 및 엔지니어링에서 디지털 트윈의 역할

이 백서에서는 디지털 트윈이 오늘날의 엔지니어링 및 개발 워크플로우 전반에서 설계, 테스트 및 시스템 성능을 어떻게 재구성하고 있는지 살펴봅니다.

전자책

디지털 트윈 알아보기

디지털 트윈 알아보기: 완벽 가이드

AI/ML, 시뮬레이션 및 축소 차수 모델링이 결합되어 하이브리드 디지털 트윈을 구현하고, Ansys 솔루션 전반에 걸쳐 더 빠른 학습, 더 높은 정확도 및 더 심층적인 실질적 통찰력을 제공하는 방법을 알아보십시오.

누구나 활용 가능한 Ansys 소프트웨어

Ansys는 모든 사용자가 당사 제품에 액세스할 수 있다는 것을 가장 중요하게 생각합니다. 따라서 US Access Board(508조), Web Content Accessibility Guidelines(WCAG) 및 Voluntary Product Accessibility Template(VPAT)의 현재 형식에 근거한 접근성 요구 사항을 준수하기 위해 노력하고 있습니다.