IA e ML com o Simcenter

Os designs de produtos agora abrangem várias disciplinas e geram inúmeras variantes para simular. A avaliação manual é muito lenta.

A execução de simulações de alta fidelidade nos domínios estrutural, NVH, impacto, fluido e térmico consome tempo e recursos significativos, multiplicados em cada iteração do projeto.

Os recursos de computação de alto desempenho e a execução de iterações repetidas de protótipos físicos consomem uma parcela desproporcional dos orçamentos de engenharia, resultando em custos que aumentam a cada ciclo de projeto.

Grandes quantidades de dados de simulação e teste permanecem bloqueadas em silos departamentais, sem a curadoria, a rastreabilidade e o contexto semântico necessários para a reutilização em toda a empresa e a prontidão da IA.

A tradução de modelos de IA e insights preditivos da pesquisa em fluxos de trabalho de engenharia de produção é retardada pelo atrito das ferramentas, pelas lacunas de integração e pela baixa adoção, deixando valor na mesa muito depois da criação dos modelos.

O gerenciamento de dados de rotina, a configuração de malha e a geração de relatórios consomem a maioria das horas de engenharia, enquanto a baixa visibilidade interfuncional cria atrito entre as equipes de simulação, teste e produto quando é mais importante.