Skip to main content
Ez az oldal automatikus fordítással jelenik meg. Inkább megnézi angolul?

AI és ML a Simcenter segítségével

Fedezze fel a Simcenter mesterséges intelligencia technológiáját: gyorsítsa fel a tervezési betekintést több mint 1000-szer gyorsabban az AI segítségével, egyesítse az adatokat és a modelleket egy integrált központban, és automatizálja a szimulációs munkafolyamatokat a tervezőmérnököknek szabott agentikus mesterséges intelligenciával.

Felgyorsítsa a mérnöki munkát és indítsa el az innovációt az AI

A Simcenter mérnöki AI portfóliója segít a szervezeteknek a hagyományos szimulációs munkafolyamatokon túllépni a valós idejű, fizikával kapcsolatos intelligenciára. A csapatok felgyorsíthatják a fizikai alapú előrejelzéseket, feltárhatják a mérnöki adatok értékét, irányíthatják a mérnöki mesterséges intelligencia modelleket, és alkalmazhatják az AI ügynököket a szimulációs Az eredmény korábbi betekintések, gyorsabb innováció, alacsonyabb kockázat és jobb termelékenység.

A Simcenter stratégiája egy integrált mesterséges intelligenciára épül, amely összeköti a mérnöki magot a vállalati intelligenciával, három pillér köré épül: a mérnöki mesterséges intelligencia, a mérnöki intelligencia és az AI ügynökök.

100 mesterséges intelligencia alapú mérnöki felhasználási eset

Ismerje meg, hogyan erősíti az AI a mérnöki innovációt

Fedezze fel exkluzív e-könyvünket, és alakítsa át, hogyan küzd csapata az összetett mérnöki kihívásokkal.

Miért igényel a modern mérnöki munka integrált AI-t

A modern mérnöki munka soha nem látott mértéket és összetettséget ért el, így a hagyományos tervezési és szimulációs módszerek nem elegendőek ahhoz, hogy megfeleljenek a mai versenykörnyezet ütemének, pontosságának és termékkövetelményeinek.

Komplexitási robbanás

A terméktervek ma már több tudományterületet öltenek fel, és számtalan változatot generálnak a szimuláláshoz. A kézi értékelés túl lassú.

Számítási szűk keresztmetszetek

A nagy pontosságú szimulációk futtatása szerkezeti, NVH, ütés-, folyadék- és termikus területeken jelentős időt és erőforrásokat igényel, minden tervezési iterációban megszorozva.

Spirálozási költségek

A nagy teljesítményű számítástechnikai erőforrások és az ismételt fizikai prototípus-iterációk futtatása aránytalanul nagy részét fogyasztják a mérnöki költségvetésekből, ami minden tervezési ciklusban összeomló költségeket eredményez.

Szabályozatlan adatok és silók

Hatalmas mennyiségű szimulációs és tesztadat marad zárva az osztályi silókban, hiányzik a vállalati szintű újrafelhasználáshoz és az AI készenléthez szükséges kurációs, nyomonkövethetőség és szemantikai kontextus.

Lassú telepítés

Az AI-modellek és a kutatásokból származó prediktív betekintések átfordítását a termeléstechnikai munkafolyamatokba lassítja az eszközsúrlódás, az integrációs hiányosságok és az alacsony felhasználás, ami jóval a modellek felépítése után az asztalon marad az érték.

Működési költségek

A rutinszerű adatkezelés, a háló beállítása és a jelentések generálása a mérnöki órák többségét igényli, míg a gyenge funkciók közötti láthatóság súrlódást okoz a szimulációs, teszt- és termékcsoportok között, amikor ez a legfontosabb.

AI-alapú mérnöki szimuláció

Azok a mérnöki szervezetek, amelyek integrálták a mesterséges intelligenciát a szimulációs munkafolyamataikba, a tervezéstől a telepítésig, újradefiniálják az elérhető dolgokat, és már most is felülmúlják a versenyt. Az eredmények mérhetők.

15-60% A termék teljesítményének javítása

Az AI-kompatibilis szimuláció segít a mérnöki csapatoknak jobb teljesítményű termékeket szállítani a piacra.
McKinsey & Company és NAFEMS

↑ 50% A forgalomba hozatali idő csökkentése

A mérnöki szakaszban a szimuláció felgyorsítása érdekében mélytanulási helyettesítő modelleket telepítő szervezetek akár felére csökkentették a piacra jutás idejét.
McKinsey & Company és NAFEMS

30-50% A munkaerő termelékenységének növekedése

A generatív mesterséges intelligencia eszközök integrálása a mérnöki tervezési munkafolyamatokba mérhető lépésváltozást eredményez a szimulációs csapatok megvalósításában.
McKinsey & Company és NAFEMS

Ismerje meg, hogyan használják az ügyfelek a Simcenter szolgáltatást

A Hyundai Mobis promóciós képe egy futurisztikus járművel, amely elegáns dizájnnal és fejlett technológiával rendelkezik.

Hyundai Mobis

A Hyundai Mobis a Simcenter HEEDS HEEDS-t használta a sebességváltó mikrogeometriájának optimalizálására, a tervezési időt 14-ről 3 napra csökkentve és az elektromos járművek NVH teljesítményének növelését.

Tovább
További információk

További források

Blogok

Blog | A megoldón túl: Hogyan alakítja át a geometriai mély tanulás a CAE-t
Blog | Fizikával kapcsolatos 3D mérnöki tervezési koncepciók létrehozása
Blog | Következő kollégája ügynök: Az ügynök mesterséges intelligencia által támogatott mérnöki munka hajnala

e-könyvek

eBook | AI a mérnöki munkához: Az Ön ütemterve az induláshoz
eBook | A komplexitástól a versenyelőnyig: AI-alapú teljesítménytervezés

Fehér könyvek

Fehér könyv | AI helyettesítő modellezés ipari CAE számára
Fehér könyv | Produktivitás a gépi tanulással
Fehér könyv | Gyors tervezésoptimalizálás a Simcenter PhysicsAI segítségével

Webináriumok

Webinárium | Gyorsítsa fel a mérnöki tervezési döntéseket AI segítségével
Webinárium | A szimuláción túl: Intelligens tervezés mesterséges intelligenciával, ROM-okkal és digitális ikrekkel
Webinárium | Az innováció felgyorsítása: AI a fejlett multidiszciplináris tervezési optimalizáláshoz