연구 및 개발에 있어 측정 데이터 평가/분석

연구 및 개발에서 측정 데이터 분석 또는 평가는 어떤 의미가 있나요?

신속하고 효율적이며 지속 가능한 측정 데이터 평가는 모든 산업의 주요 과제입니다. 특히 혁신을 주도하는 자동차, 항공기 및 엔지니어링 산업과 같은 광범위한 테스트를 하는 연구 개발 부문이 그렇습니다. 특히 차량 개발 부문은 이 분야에서 새로운 방법을 모색하고 있습니다. 

센서 기술의 발전으로 측정 데이터를 디지털화하고 측정 체인을 구성하기 위한 새로운 방법 덕분에 복잡한 측정 기술과 관련된 문제를 점점 더 쉽고 빠르게 해결책을 찾을 수 수 있습니다. 현재 막대한 양의 유용한 측정 데이터가 발생되므로 개발 시간을 점점 더 단축하라는 압력 하에서 다시금 신속하고 효율적이며 지속 가능한 평가 및 분석이 요구됩니다. 

어떻게 증가하는 측정 데이터양을 활용할 수 있나요?

이러한 바탕 위에서 미래 지향적 혁신에 대한 새로운 실행 가능한 인사이트를 얻기 위해 어떻게 기업은 다양한 센서, 채널 또는 네트워크에서 생기는 수 많은 데이터를 최대한 유용하게 결합하고 평가할 수 있을까요?

이러한 사후 처리(Post Processing)는 결과를 저장하고 구성하여 다양한 계산, 분석 및 비교를 신속하게 준비할 수 있는 효율적인 측정 데이터 분석 소프트웨어 덕분에 가능합니다. 최대한 다양한 검색 옵션과 많은 상이한 데이터 형식의 허용으로 가능한 해석의 베이스를 확장합니다. 마찬가지로 명확한 시각화 또는 그래픽 처리도 중요한 기준입니다. 트렌드, 구조 및 특이치를 더 빨리 식별할 수 있고 관련 관계들에 대한 이해를 심화시킬 수 있습니다.

소위 데이터 마이닝(Data-Mining)은 한 단계 더 나아가 애플리케이션별 알고리즘의 통합을 통해, 즉 인공 지능(AI), 기본 상관관계 및 패턴을 자동으로 검색하는 분석 소프트웨어를 기반으로 합니다. 

다음 분야의 측정 데이터 평가의 관련성:

  • 제조
  • 연구 및 개발
  • 자동차 산업/차량 개발(테스트 벤치, 파워트레인 분석, 주행 역학 분석, 구조적 내구성, NVH)
  • 항공(터빈 개발 및 정비, 가속 신호 또는 진동 평가)
  • 공작기계 산업
  • 전자 제조업
  • 의료기기 제조
  • 광학 산업
  • 철도(테스트 운행, 진동, 음향)
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