길고 비용이 많이 드는 실험 테스트의 한계
전통적인 재료 테스트는 시간과 비용이 많이 소요되며, 제한된 조건에서만 데이터를 수집할 수 있습니다. 새로운 재료나 조건에 대한 정보가 필요할 때마다 추가 실험이 필요하며, 이는 개발 주기를 지연시키고 비용을 증가시킵니다.
Materials Enrich는 재료 모델링과 기계 학습을 결합하여 이러한 문제를 해결합니다. 기존 테스트 데이터를 활용하여 새로운 조건의 재료 특성을 예측하고, 물리적 테스트 없이도 신뢰할 수 있는 재료 데이터를 생성합니다. 이를 통해 개발 시간을 단축하고 비용을 절감하며, 혁신적인 재료 개발을 가속화할 수 있습니다.
기존 물리 테스트
- ✗긴 테스트 기간 (수주~수개월)
- ✗높은 비용 (장비, 재료, 인력)
- ✗제한된 조건에서만 데이터 수집
- ✗새로운 조건마다 추가 실험 필요
Materials Enrich
- ✓빠른 데이터 생성 (수분~수시간)
- ✓비용 절감 (물리적 테스트 최소화)
- ✓다양한 조건의 데이터 예측
- ✓AI와 물리학 기반 신뢰성 확보
성공적인 도입, LS디지탈이 책임집니다
전문 기술 지원
Materials Enrich 전문가가 도입부터 활용까지 전 과정을 지원합니다. 기술적 문제 해결과 최적화 컨설팅을 제공합니다.
맞춤형 교육
귀사의 업무 환경과 요구사항에 맞춘 실무 중심 교육을 제공합니다. 모든 수준의 엔지니어가 효과적으로 활용할 수 있도록 지원합니다.
신속한 한글 지원
한국어 기술 문서와 빠른 응답 시간을 보장합니다. 언어 장벽 없이 제품을 최대한 활용할 수 있습니다.
Materials Enrich가 귀사의 비즈니스에 제공하는 가치
혁신 가속화
증강 데이터베이스를 통해 새로운 재료 개발 속도를 획기적으로 향상시킵니다. 더 많은 조건을 빠르게 탐색하여 최적의 재료를 찾을 수 있습니다.
비용 및 낭비 감소
물리적 테스트를 최소화하여 재료비, 장비 사용료, 인건비를 대폭 절감합니다. 실패 위험을 줄이고 자원을 효율적으로 활용합니다.
생산성 향상
더 빠른 재료 정보 제공으로 의사결정 속도를 높이고, 개발 주기를 단축합니다. 엔지니어가 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있습니다.
AI와 물리학 기반의 강력한 재료 데이터 솔루션
지능형 데이터 보강 (Data Enrichment)
Materials Enrich는 기계 학습(ML) 기술을 재료 모델링과 결합하여 기존 테스트 데이터의 갭(Gap)을 기능적으로 채웁니다. 제한된 실험 데이터만으로도 다양한 조건에서의 재료 특성을 예측할 수 있습니다.
물리적 테스트 없이도 새로운 온도, 변형률, 하중 조건 등에서의 재료 거동을 신뢰성 있게 예측하여, 재료 데이터베이스를 빠르게 확장할 수 있습니다.
다양한 보강 기술 선택
프로젝트의 요구사항에 따라 세 가지 보강 기술 중 선택할 수 있습니다:
- •Pure AI: 순수 기계학습 기반으로 빠른 예측
- •Physics Informed AI: 물리 법칙을 결합한 높은 신뢰성
- •Digital Test: 가상 시뮬레이션 기반 검증
각 기술의 장단점을 이해하고 최적의 방법을 선택하여 정확도와 효율성의 균형을 맞출 수 있습니다.
간소화된 5단계 워크플로우
Materials Enrich는 복잡한 AI/ML 지식 없이도 누구나 사용할 수 있도록 워크플로우를 5단계로 간소화했습니다:
- 1정의: 보강할 재료 데이터 선택
- 2선택: 보강 기술 방법 선택
- 3갭 관리: 채울 데이터 갭 지정
- 4실행: 자동 데이터 보강 실행
- 5결과 확인: 보강된 데이터 검토 및 활용
고객이 증명하는 Materials Enrich의 가치
실제 고객사들이 경험한 혁신적인 변화를 확인하세요
글로벌 자동차 부품 제조사
개발 기간 60% 단축, 신소재 개발 가속화
더 많은 사례 보기"Materials Enrich 도입으로 신소재 개발 기간을 60% 단축했습니다. AI와 물리학을 결합한 접근 방식이 매우 인상적이었습니다."
도입 전 확인하세요
Materials Enrich는 Nexus 플랫폼을 통해 Materials Connect와 완벽하게 통합됩니다. 기존에 수집한 재료 데이터를 자동으로 불러와 보강 작업에 활용할 수 있으며, 보강된 데이터는 다시 Materials Connect로 저장되어 전사적으로 공유됩니다. 별도의 데이터 변환이나 수동 입력 없이 원활한 워크플로우를 구축할 수 있습니다.