pSeven Enterprise

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pSeven Enterprise
#On‑premises #Private cloud 대규모 엔지니어링 프로세스 자동화를 위한 클라우드 기반 로우코드(low-code) 플랫폼
  • 브라우저 상에서 시뮬레이션 워크플로우를 자동화하고 최적 설계 도출
  • 조직 내 팀원 및 외부 파트너와 손쉽게 협업
  • 높은 연산 자원을 요구하는 Trade-off Simulation 연구 확장
  • 워크플로우 기반 Web App을 생성하고 공유

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대규모 엔지니어링 프로세스 자동화를 위한 모든 기능

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Capture and transfer knowledge

  • 복잡한 다학제 엔지니어링 프로세스를 대규모로 체계화
  • 로우코드(low-code) 접근 방식을 통해 지식을 공유, 재사용 및 유지 관리

Automate repetitive tasks

  • 엔지니어링 프로세스를 대규모로 표준화 및 체계화
  • 표준화 및 활용 확산을 통해 제품 출시 기간(Time-to-Market) 단축

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로우코드 워크플로우 자동화를 통한 복잡한 엔지니어링 프로세스 체계화

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pSeven Enterprise는 강력한 Workflow Engine과 low-code 접근 방식을 기반으로, 복잡한 엔지니어링 프로세스까지 체계화하고, 로직을 정의하며, 엔지니어링 데이터를 수집, 분석, 재사용할 수 있도록 지원합니다.

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실시간 협업 엔지니어링 및 워크플로우 공동 작성

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pSeven Enterprise는 클라우드 환경에서 워크플로우에 동시 접근 및 공동 작성할 수 있는 Multi-user Platform입니다.

부서 또는 팀 단위로 워크플로우, 결과, 파일을 공유하고 편집할 수 있는 공유 워크스페이스를 제공하며, 모든 작업은 사용자 역할(Role)에 따라 브라우저상에서 실시간으로 이루어집니다.

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언제 어디서나 접속 가능한 서버 기반 워크플로우 실행

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pSeven Enterprise는 사내(On-premises) 또는 Private Cloud 환경에서 동작하며, 어디서든 브라우저나 디바이스를 통해 접근할 수 있습니다.

서버 사이드 웹 애플리케이션 구조로, 리소스를 많이 소모하는 연구도 Resource Manager를 통해 다수 동시에 실행할 수 있으며, 오프라인 상태에서도 워크플로우를 중단 없이 운영할 수 있습니다.

실행 중인 프로세스는 언제 어디서나 모니터링, 관리 및 결과 분석이 가능합니다.

개별 블록 단위 실행은 리눅스 서버 및 원격 윈도우 머신에서도 가능합니다.

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워크플로우 기반 웹 앱으로 시뮬레이션 방법론 공유

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pSeven Enterprise의 워크플로우는 자동 생성 또는 사용자 정의 GUI를 통해 손쉽게 웹 애플리케이션 형태로 배포 및 공유할 수 있습니다.

이렇게 생성된 Web App은 불필요한 복잡성을 숨기고, 경험이 적은 사용자도 손쉽게 Best Practice를 활용할 수 있도록 돕는 엔지니어링 계산기 역할을 합니다.

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향상된 시뮬레이션 워크플로우 실행으로 PLM / SPDM 시스템 강화

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pSeven Enterprise는 복잡한 시뮬레이션 워크플로우를 클라우드에서 자동화 및 실행하도록 설계된 Collaborative Engineering Platform입니다.

다양한 사전 정의된 Runtime Environment에서 서버 사이드로 워크플로우가 실행되며, 유연한 리소스 확장 관리를 지원합니다.

이를 통해 pSeven Enterprise는 PLM / SPDM 시스템 내 시뮬레이션 워크플로우 관리에 있어 신뢰할 수 있는 기반 역할을 수행합니다.

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pSeven Enterprise로 다양한 설계 대안을 탐색하고 최적 설계를 도출하세요

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pSeven Enterprise는 다양한 Design of Experiments(DoE) 기법을 활용하여 모델 거동을 효율적으로 탐색하고, 다목적 최적화 문제를 해결하며, 빠른 분석 모델부터 고비용 시뮬레이션까지 모두 지원하는 Uncertainty Quantification(UQ) 연구를 수행할 수 있도록 다양한 도구를 제공합니다.

Predictive Model*을 생성함으로써, 기존 테스트, 실험, 시뮬레이션 데이터를 활용해 새로운 설계의 응답 값을 예측하고, 복잡한 시뮬레이션을 수십~수천 배 이상 빠르게 수행하며, 핵심 지식을 포착할 수 있습니다.

(* Predictive Model은 Machine Learning Model, Response Surface Model(RSM), Reduced Order Model(ROM), Approximation Model, Surrogate Model, Metamodel 등으로도 불립니다.)

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Use Cases

pSeven Enterprise를 활용한 다양한 활용 사례를 확인할 수 있습니다.

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AI/ML
Optimization
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