前言

我們身處數位時代中，生活與工作逐漸地轉型為「數據驅動」，因此大數據分析和 AI 變得越來越重要。本文介紹了Altair AI 數據分析軟體：RapidMiner、Knowledge Studio、…等等，這些工具在不同領域的應用，尤其是如何利用它們來解決工程領域的實際問題。

Altair的整體平台架構

Altair平台整體由「模擬與設計平台（HyperWorks）」、「HPC與雲端處理平台（HPC Works）」以及「數據分析與AI平台（RapidMiner）」組成。平台整合使得數據分析除了應用於商業、金融及保險等相關產業，更擴展到工程領域，協助各種分析和問題解決。

Altair整合平台：模擬分析、高性能運算與AI大數據

主要的數據分析與AI工具

Altair的數據分析工具包括AI Studio（舊稱RapidMiner Studio）、Monarch、Knowledge Studio等。

Monarch : 主要用於資料整理及分析
Knowledge Studio : 以建立預測模型為主
AI Studio ( RapidMiner ) : 同樣是無程式碼且視覺化的工具，能同時執行資料整理和AI模型建立，這些工具都易學易用且能相容各種數據格式。

延伸閱讀：產品介紹：AI大數據分析、技術專欄：AI數據分析的解決方案

實例分享－AI和數據分析的工程應用

AI 在工程應用中展示了驚人的潛力，例如：「汽車零件沖壓、家電即時檢測、汽車維修...」透過數據資料分析協助設計或決策，都顯示出顯著的成效，通過降低成本、提高效率，讓企業獲得明顯的競爭優勢。
瑞其科技擁有卓越的AI數據分析專業能力，並擁有眾多成功案例，展現出AI與工程結合應用的強大實力。

**下方整理了常見應用案例，供大家參考：**
汽車零件沖壓製造使用AI模型自動選用加工方式，降低時間與成本。	車架強度與應力分析 CAE結合AI預測變形與應力關鍵因素。
汽車廠維修資料分析 AI聚群分析歸類資料，節省人力並找出保修關鍵因子。	馬達電機溫度預測以電訊號和量測值預測零件及機器溫度。
家電公司即時檢測 AI模型進行異常檢測與故障預測，優化後勤與維修。	工業產線設備故障預測 AI模型監測機械手臂與軸承，進行故障預測。
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結語

Altair花費了數年時間佈局Data Analysis產品，使得AI和大數據分析不再是金融和保險業的專利，而將廣泛應用於工程領域，幫助工程師們快速入門並有效解決問題。這些問題的特色通常是含有大量需要梳理的資料，過去可能需要投入相對大量的成本處理。而透過RapidMiner平台工具的圖形化、無程式碼特性大幅降低了使用門檻，幫助各個工程領域加快分析和產品開發，成為工程師手上的利器。

未來瑞其科技將分享更多的應用案例，讓大家更深入了解CAE技術如何聯手AI大數據，創造更多價值。