Der vokser et hul mellem det, der er brug for fra PCB-designere, og hvad der er muligt. AI lukker dette hul, fordi det kan øge ingeniørernes evner til at fremskynde design og bringe produkter hurtigere på markedet.
Ved at udnytte kunstig intelligens giver den næste generation af elektroniske systemdesign designsupport, der øger produktiviteten, bygger bro over kapacitetshuller inden for PCB-designteams og giver dem mulighed for effektivt at tackle komplekse udfordringer.
AI PCB-design udfylder huller og reducerer behovet for ressourcer, samtidig med at kapaciteten øges.
Den stigende efterspørgsel efter komplekse funktionaliteter og sammenkoblede teknologier inden for moderne elektronik bidrager til en stigning i systemdesignaktivitet, hvilket får ingeniører til at innovere.
Kompleksiteten inden for systemer oplever en eksplosion, drevet af konvergensen af forskellige teknologier, efterspørgslen efter mangesidede funktionaliteter og jagten på sammenkoblede løsninger.
Eskalering af omkostninger og tidsplaner inden for projekter når hidtil usete højder, påvirket af forstyrrelser i forsyningskæden, øgede materialepriser, mangel på arbejdskraft og øget efterspørgsel efter specialiseret ekspertise.
Der er en voksende kløft mellem industriens efterspørgsel og den tilgængelige talentpulje for elektroniksystemdesign.
Når disse erfarne elektroniske systemdesigneksperter rejser, tager de værdifuld viden, ekspertise og institutionel hukommelse med sig, hvilket skaber et færdighedskløft, der udgør betydelige udfordringer for organisationer.
Vores AI PCB-designløsninger anvender tre AI-læringsmodeller til at løse specifikke udfordringer og øge produktiviteten.
Identificer nøgledataindsigt, tendenser og relationer, der ikke er praktiske med traditionelle metoder.
Brug prædiktive modeller til at reducere beregningskrav og fremskynde beslutningstagning.
Udnyt AI-modeller til at generere nyt indhold, fremskynde oprettelse af design og systemoptimering.
Definer tilgængelig processorkraft og målantal evalueringer. Definer derefter designvariabler og optimeringsmål, og AI-motoren udforsker designrummet optimalt og anbefaler den bedste løsning. Det skaber også surrogatmodeller for at fremskynde fremtidige analyser. Få mere at vide om HyperLynx Design Space Exploration.
En on-the-fly maskinlæringsmodel, der analyserer brugerens kommandobrug under PCB-designprocessen og forudsiger den næste kommando, der sandsynligvis vil være nødvendig baseret på den sidst anvendte kommando. Kan udnytte frømodellen, eller en virksomheds designteamekspert kan træne en ny model. Denne funktion er tilgængelig i alle næste generations elektroniske systemdesignprodukter.
Forespørg komponentkarakteristika og still spørgsmål om naturligt sprog for at få kontekstuelt relevante svar. Brugervenlig chatbot-grænseflade og hurtige skabeloner hjælper dig med at træffe beslutninger om valg af kritiske komponenter hurtigere. Denne funktion er tilgængelig i alle næste generations elektroniske systemdesignprodukter.
Vores næste generations elektroniske systemdesignprodukter bruger AI til at forbedre ingeniørernes evner, strømline og optimere deres arbejdsgange.
