企業チーム向けのPCB設計
Xpedition
次世代のXpeditionは、業界をリードする直感的でモダンなユーザーエクスペリエンスを導入し、ユーザーの生産性を高め、設計プロセスを加速する適応的でアジャイルな環境を作り出します。
AIとPCB設計の交差点
PCB設計者に必要なものと可能なことの間にギャップが広がっています。AIは、エンジニアが設計を加速し、製品をより早く市場に投入する能力を高めることができるため、このギャップを埋めています。
ビデオ
AIを取り入れたPCB設計
人工知能を活用した次世代の電子システム設計は、生産性を高め、PCB設計チーム内のキャパシティギャップを埋め、複雑な課題に効果的に取り組むことができるようにする設計サポートを提供します。
電子システム設計にAIが必要なのはなぜですか？
AI PCB設計は、容量を増やしながらギャップを埋め、リソースの必要性を減らします。
システム設計活動は増加しています
現代の電子機器における複雑な機能や相互接続された技術に対する需要の高まりは、システム設計活動の急増の一因となっており、エンジニアの革新を促しています。
システムの複雑さは爆発的に高まっています
多様なテクノロジーの統合、多面的な機能の需要、相互接続されたソリューションの追求により、システム内の複雑さが爆発的に高まっています。
費用とスケジュールは急上昇しています
サプライチェーンの混乱、材料価格の上昇、労働力不足、専門知識への需要の高まりの影響で、プロジェクト内のコストとスケジュールの高まりはかつてないほど高まっています。
大学はエンジニアを十分に卒業させていません
業界の需要と利用可能な電子システム設計の人材プールの間には、ますますギャップが広がっています。
既存の人材は徐々に労働力を失いつつあります
これらの経験豊富な電子システム設計の専門家が退職すると、貴重な知識、専門知識、制度上の記憶を持ち帰るため、組織に重大な課題をもたらすスキルギャップが生じます。
私たちのAIソリューションは何をもたらしますか？
当社のAI PCB設計ソリューションでは、3つのAI学習モデルを採用して特定の課題を解決し、生産性を高めています。
分析用人工知能
従来の方法では実用的でない重要なデータ洞察、傾向、関係を特定してください。
予測型人工知能
予測モデルを使用して、計算要件を軽減し、意思決定を迅速化します。
ジェネレーティブAI
AIモデルを活用して新しいコンテンツを生成し、デザイン作成とシステム最適化を加速します。
ユースケース
分析AI：デザイン空間の探査
利用可能な処理能力と目標評価回数を定義してください。次に、設計変数と最適化目標を定義すると、AIエンジンが設計空間を最適に探索し、最適なオプションを推奨します。また、将来の分析を迅速に行うための代理モデルも作成します。についてもっと学んでください HyperLynx Design Space Exploration。
ユースケース
予測AI：UIコマンド予測
PCB設計プロセス中のユーザーのコマンドの使用状況を分析し、最後に使用されたコマンドに基づいて次に必要になりそうなコマンドを予測する、オンザフライの機械学習モデル。シードモデルを活用することも、会社の設計チームの専門家が新しいモデルをトレーニングすることもできます。この機能は、すべての次世代電子システム設計製品で利用可能です。
ユースケース
ジェネレーティブAI：インタラクティブなデータシート
コンポーネントの特性を照会し、自然言語で質問をして、状況に応じた回答を得ます。ユーザーフレンドリーなチャットボットインターフェースとプロンプトテンプレートは、重要な部品選択の決定をより迅速に行うのに役立ちます。この機能は、すべての次世代電子システム設計製品で利用可能です。
AI PCB設計製品
当社の次世代電子システム設計製品は、AIを使用してエンジニアの能力を高め、ワークフローを合理化および最適化します。
