가상, 증강현실

매일 수집되는 500GB의 데이터를 관리 하였지만, 특정 결과를 올바르게 찾을 수 없기 때문에 반복적으로 테스트를 수행했습니다. 우리는 기존의 분석 루틴을 수동 프로세스에 적용 하였습니다. 연구팀은 완전 자동화된 분석 루틴을 기반으로 하는 현재 솔루션보다 20 배 이상 오래 걸렸다 고 추정했습니다. 이 과정을 통해 차량 테스트시 수집 한 데이터의 10 % 만 분석했습니다. 테스트 데이터의 일부분만 이해하면 핵심 정보를 놓치게 될 위험이 있으며 우리 차량을 테스트 할 때, 우리는 다양한 데이터 수집장치로부터 다양한 방식으로 데이터를 수집합니다.

테스트 구동 중에 센서에서 정보를 캡처하는 데이터 로거를 통하거나 노트북 PC를 CAN, MOST, FlexRay 또는 ECU 프로토콜(CCP, XCP, ETK)을 수집하기 위해 차량에 직접 연결하여 캡처 한 모든 데이터가 자동으로 적절한 메타 데이터가 있는지 확인하는 데이터 분석 프로세스. 여러 소스의 메타 데이터를 상호 참조하고 누락 된 매개 변수 (예 : 평균 온도, 속도, MPG 등)를 계산합니다.

이 솔루션을 개발하고 구현 한 지 1 년 이내에 우리는 데이터를 최대 95 %까지 분석하고 테스트를 재실행 할 필요가 없기 때문에 테스트 비용과 연간 테스트 수를 줄였습니다.

제품

ThingWorx는 완전한 어플리케이션 설계, 런타임, 환경을 제공하는 모델 기반의 IoT 어플리케이션 개발 플랫폼입니다. ThingWorx는 연결, 분석, 협업, 시각화(증강 현실 포함)를 위한 구성요소를 제공합니다.

직접 네트워크 연결, MQTT및 AMQP, 타사 디바이스 클라우드, PTC Kepware 소프트웨어를 통한 OPCUA 연결의 여러 가지 디바이스 연결 방식을 지원합니다.

NI RIO제품과 LabVIEW TCP/IP 통신을 이용하여 Thingworx와 접속, Vuforia를 이용해 시각화하는 시스템 입니다.

ㆍ 고급 컴포넌트 개발을 실현하고 데이터 모델의 재사용 지원
ㆍ Drag & Drop 방식으로 개발하여 Hand Coding 대비 10배이상 개발생산성 실현
ㆍ 다양한 loT 프로토콜，산업계 표준 지원
ㆍ 확장 컴포넌트 을 통한 다양한 UI 지원
ㆍ 클라우드，On-Premise, 하이브리드등의 다양한 구축환경 지원
ㆍ 클라우드 회사의 각사 패키지 소프트와 의 연결지원

AR(증강현실) 콘텐츠 제작기술을 활용하여 산업내 정보(정보/콘텐츠/문서) 을 연결하여 다양한 산업군에서 신속한 의사결정을 위한 가시성 및 이해력 향상을 위한 기업용 AR 개발