IA e ML com Simcenter

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

Executar simulações de alta fidelidade nos domínios estrutural, NVH, de impacto, fluido e térmico consome tempo e recursos significativos, multiplicados por cada iteração de projeto.

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

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

A tradução de modelos de IA e insights preditivos da pesquisa em fluxos de trabalho de engenharia de produção é retardada pelo atrito da ferramenta, lacunas de integração e baixa adoção - deixando valor na mesa muito depois de os modelos serem construídos.

A gestão de dados de rotina, a configuração da malha e a geração de relatórios consomem a maior parte das horas de engenharia enquanto a fraca visibilidade multifuncional cria atrito entre as equipas de simulação, teste e produto quando é mais importante.