Искусственный интеллект и машинное обучение с Simcenter

Проекты изделий теперь охватывают несколько областей и генерируют бесчисленное множество вариантов для моделирования. Ручная оценка выполняется слишком медленно.

Выполнение высокоточного моделирования в структурной, газовой, ударной, жидкостной и тепловой областях требует значительных затрат времени и ресурсов, умножаемых на каждую итерацию проектирования.

Высокопроизводительные вычислительные ресурсы и повторяющиеся итерации физических прототипов потребляют непропорционально большую долю инженерных бюджетов, в результате чего затраты возрастают с каждым циклом проектирования.

Огромные объемы данных моделирования и тестирования по-прежнему хранятся в разрозненных отделах и лишены возможности их обработки, отслеживания и семантического контекста, необходимых для повторного использования на предприятии и обеспечения готовности ИИ к использованию искусственного интеллекта.

Внедрение моделей искусственного интеллекта и прогнозной информации, полученной в результате исследований, в рабочие процессы производственного проектирования замедляется из-за сложностей с инструментами, пробелов в интеграции и низкого уровня внедрения, что оставляет ценность на потом еще долго после создания моделей.

На рутинное управление данными, настройку сетки и генерацию отчетов уходит большинство часов проектирования, а плохая межфункциональная видимость создает трения между группами по моделированию, тестированию и разработке продуктов, когда это наиболее важно.