AI en ML met Simcenter

Productontwerpen omvatten nu meerdere disciplines en genereren talloze varianten om te simuleren. Handmatige evaluatie gaat te langzaam.

Het uitvoeren van high-fidelity-simulaties in structurele, NVH-, impact-, vloeistof- en thermische domeinen kost veel tijd en middelen, vermenigvuldigd bij elke ontwerpiteratie.

Hoogwaardige computerbronnen en het herhaaldelijk uitvoeren van fysieke prototypes nemen een onevenredig deel van de technische budgetten in beslag, wat leidt tot kosten die bij elke ontwerpcyclus toenemen.

Grote hoeveelheden simulatie- en testgegevens blijven opgeslagen in departementale silo's, zonder de curatie, traceerbaarheid en semantische context die nodig zijn voor hergebruik in de hele onderneming en gereedheid voor AI.

De vertaling van AI-modellen en voorspellende inzichten uit onderzoek naar workflows op het gebied van productietechniek wordt vertraagd door de wrijving tussen gereedschappen, hiaten in de integratie en een lage acceptatie, waardoor er nog lang nadat de modellen zijn gebouwd nog waarde op tafel blijft liggen.

Routinematig gegevensbeheer, mesh-configuratie en het genereren van rapporten nemen het grootste deel van de technische uren in beslag, terwijl slecht multifunctioneel zicht zorgt voor frictie tussen simulatie-, test- en productteams wanneer dat het belangrijkst is.