Raste jaz između onoga što je potrebno dizajnerima PCB-a i onoga što je moguće. AI zatvara ovaj jaz jer može povećati sposobnosti inženjera da ubrzaju dizajn i brže dovedu proizvode na tržište.
Koristeći umjetnu inteligenciju, sljedeća generacija dizajna elektroničkih sustava pruža dizajnersku podršku koja povećava produktivnost, premošćujući praznine u kapacitetima unutar dizajnerskih timova PCB-a i omogućujući im da se učinkovito nose sa složenim izazovima.
Dizajn AI PCB-a popunjava praznine i smanjuje potrebu za resursima uz povećanje kapaciteta.
Sve veća potražnja za složenim funkcionalnostima i međusobno povezanim tehnologijama u modernoj elektronici doprinosi porastu aktivnosti projektiranja sustava, potičući inženjere na inovacije.
Složenost unutar sustava doživljava eksploziju, vođenu konvergencijom različitih tehnologija, potražnjom za višestrukim funkcionalnostima i potragom za međusobno povezanim rješenjima.
Eskalacija troškova i rasporeda unutar projekata doseže neviđene visine, pod utjecajem poremećaja lanca opskrbe, povećanih cijena materijala, nedostatka radne snage i povećane potražnje za specijaliziranom stručnošću.
Postoji sve veći jaz između potražnje u industriji i dostupnog fonda talenata za dizajn elektroničkih sustava.
Kako ovi iskusni stručnjaci za dizajn elektroničkih sustava odlaze, oni sa sobom nose vrijedno znanje, stručnost i institucionalno pamćenje, stvarajući jaz u vještinama koji predstavlja značajne izazove za organizacije.
Naša rješenja za dizajn AI PCB-a koriste tri modela učenja AI za rješavanje specifičnih izazova i povećanje produktivnosti.
Identificirajte ključne uvide u podatke, trendove i odnose koji nisu praktični s tradicionalnim metodama.
Koristite prediktivne modele kako biste smanjili računske zahtjeve i ubrzali donošenje odluka.
Iskoristite AI modele za generiranje novog sadržaja, ubrzavajući stvaranje dizajna i optimizaciju sustava.
Definirajte raspoloživu procesnu snagu i ciljni broj evaluacija. Zatim definirajte varijable dizajna i ciljeve optimizacije, a AI motor optimalno istražuje prostor dizajna i preporučuje najbolju opciju. Također stvara surogat modele za ubrzavanje budućih analiza. Saznajte više o HyperLynx Design Space Exploration.
Model strojnog učenja u letu koji analizira upotrebu naredbi korisnika tijekom procesa dizajniranja PCB-a i predviđa sljedeću naredbu koja će vjerojatno biti potrebna na temelju posljednje korištene naredbe. Može iskoristiti model sjemena ili stručnjak za dizajnerski tim tvrtke može obučiti novi model. Ova je značajka dostupna u svim proizvodima za dizajn elektroničkih sustava sljedeće generacije.
Upitajte karakteristike komponenti i postavljajte pitanja prirodnog jezika kako biste dobili kontekstualno relevantne odgovore. Korisničko sučelje chatbota i brzi predlošci pomažu vam da brže donosite odluke o odabiru kritičnih komponenti. Ova je značajka dostupna u svim proizvodima za dizajn elektroničkih sustava sljedeće generacije.
Naši proizvodi za dizajn elektroničkih sustava sljedeće generacije koriste umjetnu inteligenciju kako bi poboljšali mogućnosti inženjera, pojednostavili i optimizirali njihove tijekove rada.
