IA y ML con Simcenter

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

Ejecutar simulaciones de alta fidelidad en dominios estructurales, NVH, impacto, fluidos y térmicos consume mucho tiempo y recursos, multiplicados en cada iteración de diseño.

Los recursos informáticos de alto rendimiento y la ejecución repetida de iteraciones de prototipos físicos consumen una parte desproporcionada de los presupuestos de ingeniería, lo que resulta en costos que se combinan con cada ciclo de diseño.

Una gran cantidad de datos de simulación y prueba permanecen bloqueados en silos departamentales, careciendo de la curación, trazabilidad y contexto semántico necesarios para la reutilización en toda la empresa y la preparación de IA.

La traducción de modelos de IA y conocimientos predictivos 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, dejando el valor sobre la mesa mucho después de que se construyen los modelos.

La administración rutinaria de datos, la configuración de malla y la generación de informes consumen la mayoría de las horas de ingeniería, mientras que la visibilidad interfuncional deficiente crea fricción entre los equipos de simulación, prueba y producto cuando más importa.