본 가이드는 AI의 복잡성을 명확히 설명하고, 조직 내에서 AI를 도입하는 데 필요한 지식과 인사이트를 제공합니다. 또한, 프로세스를 탐색하고 성과를 측정할 수 있는 실질적인 단계를 제시합니다. 또한 엔지니어링 분야에서 AI의 미래를 탐구하며, 알테어의 솔루션이 실제 고객 프로젝트에 어떻게 적용되었는지를 보여줍니다.

무엇보다도, AI가 데이터 기반 엔지니어링에서 어떻게 새로운 가능성을 열어주는지 배우게 될 것입니다.

100가지 기업 사용 사례를 통해 AI가 엔지니어링 환경을 어떻게 재정의하고 있는지 살펴보세요! 앞으로 살펴볼 사용 사례들은 복잡한 엔지니어링 과제를 해결할 뿐만 아니라 미래를 위한 새로운 기준을 제시하고 있습니다.

• 임베디드 AI로 설계 및 개발을 가속화하여 효율성을 높이고 출시 기간을 단축하세요.
  
• 최적화된 데이터 관리와 HPC를 통해 인간과 AI의 관계를 강화하는 AI 기반 솔루션으로 복잡한 엔지니어링 과제를 해결하세요.
  
• 고급 데이터 분석을 활용하여 모든 기술 수준의 엔지니어가 프로세스와 지속 가능성을 개선할 수 있도록 지원하는 AI 지원으로 운영 효율성을 높이고 혁신을 추진하세요.

Mabe는 냉장고의 압축기 및 공기 순환 팬 작동 빈도를 최적화하여 에너지를 절약하는 동시에 문이 얼마나 자주 열리고 얼마나 오랫동안 열려 있는지에 따라 음식을 신선하게 유지하는 방법에 대한 새로운 통찰력을 얻기 위해 현장의 과거 데이터를 활용하기를 원했습니다.

Altair와 Mabe는 함께 Altair AI Studio에 데이터를 추출, 클렌징, 준비 및 변환하여 요일에 기반한 소비자 행동을 예측하는 AI 워크플로우를 구축했습니다. Mabe의 엔지니어링 팀은 Altair AI Hub을 사용하여 워크플로우를 배포했습니다.

전반적으로 Altair 워크플로우는 Mabe가 냉장고의 성능과 효율성을 최적화하기 위해 소비자 행동을 예측하는 데 도움이 되며, 궁극적으로 고객이 더 오랫동안 음식을 신선하게 유지하도록 돕습니다.