AI og ML med Simcenter

Produktdesign spænder nu over flere discipliner og genererer utallige varianter til simulering. Manuel evaluering er for langsom.

At køre high-fidelity-simuleringer på tværs af strukturelle, NVH-, stød-, væske- og termiske domæner bruger betydelig tid og ressourcer, multipliceret på tværs af hver designutteration.

Højtydende computerressourcer og kørsel af gentagne fysiske prototypeiterationer forbruger en uforholdsmæssig stor del af ingeniørbudgetterne, hvilket resulterer i omkostninger, der forværres med hver designcyklus.

Store mængder simulerings- og testdata forbliver låst i afdelingssiloer og mangler den kuratering, sporbarhed og semantiske kontekst, der kræves til genbrug i hele virksomheden og AI-beredskab.

Omsætningen af AI-modeller og forudsigelig indsigt fra forskning til produktionstekniske arbejdsgange bremses af værktøjsfriktion, integrationshuller og lav anvendelse - hvilket efterlader værdi på bordet længe efter, at modellerne er bygget.

Rutinemæssig datastyring, netopsætning og rapportgenerering forbruger størstedelen af ingeniørtimerne, mens dårlig tværfunktionel synlighed skaber friktion mellem simulerings-, test- og produktteams, når det betyder mest.