Inteligencia artificial y aprendizaje automático con Simcenter

Los diseños de productos ahora abarcan varias disciplinas y generan innumerables variantes para simular. La evaluación manual es demasiado lenta.

Realizar simulaciones de alta fidelidad en los ámbitos estructural, NVH, de impacto, fluido y térmico consume mucho tiempo y recursos, que se multiplican en cada iteración del diseño.

Los recursos informáticos de alto rendimiento y la ejecución repetida de prototipos físicos consumen una parte desproporcionada de los presupuestos de ingeniería, lo que genera costes que aumentan con cada ciclo de diseño.

Grandes cantidades de datos de simulación y pruebas permanecen encerrados en silos departamentales y carecen de la selección, la trazabilidad y el contexto semántico necesarios para la reutilización en toda la empresa y la preparación para la IA.

La traducción de los modelos de IA y la información predictiva de la investigación a los flujos de trabajo de ingeniería de producción se ve ralentizada por la fricción de las herramientas, las brechas de integración y la baja adopción, lo que deja valor sobre la mesa mucho después de crear los modelos.

La gestión rutinaria de datos, la configuración de mallas y la generación de informes consumen la mayoría de las horas de ingeniería, mientras que la mala visibilidad interfuncional crea fricciones entre los equipos de simulación, pruebas y productos cuando más importa.