Razlika med tem, kar potrebujejo oblikovalci PCB, in tistim, kar je mogoče, narašča. AI zapira to vrzel, ker lahko poveča sposobnosti inženirjev, da pospešijo oblikovanje in hitreje prinašajo izdelke na trg.
Naslednja generacija zasnove elektronskih sistemov z uporabo umetne inteligence zagotavlja podporo za oblikovanje, ki povečuje produktivnost, premosti vrzeli v zmogljivosti znotraj oblikovalskih skupin PCB in jim omogoča učinkovito spopadanje s kompleksnimi izzivi.
Zasnova PCB AI zapolnjuje vrzeli in zmanjšuje potrebo po virih, hkrati pa povečuje zmogljivost.
Vse večje povpraševanje po kompleksnih funkcionalnostih in medsebojno povezanih tehnologijah v sodobni elektroniki prispeva k povečanju dejavnosti oblikovanja sistemov, kar inženirje spodbuja k inovacijam.
Kompleksnost znotraj sistemov doživlja eksplozijo, ki jo poganjajo konvergenca različnih tehnologij, povpraševanje po večplastnih funkcionalnostih in iskanje medsebojno povezanih rešitev.
Povečanje stroškov in urnikov znotraj projektov doseže višine brez primere, na katere vplivajo motnje dobavne verige, povečane cene materiala, pomanjkanje delovne sile in povečano povpraševanje po specializiranem strokovnem znanju.
Obstaja vse večja vrzel med povpraševanjem v industriji in razpoložljivim zbirkom talentov za oblikovanje elektronskih sistemov.
Ko ti izkušeni strokovnjaki za oblikovanje elektronskih sistemov odidejo, s seboj vzamejo dragoceno znanje, strokovno znanje in institucionalni spomin, kar ustvarja vrzel v spretnostih, ki predstavlja velike izzive za organizacije.
Naše rešitve za oblikovanje PCB AI uporabljajo tri modele učenja AI za reševanje posebnih izzivov in povečanje produktivnosti.
Prepoznajte ključne vpoglede v podatke, trende in odnose, ki niso praktični s tradicionalnimi metodami.
Uporabite napovedne modele za zmanjšanje računalniških zahtev in pospešitev odločanja.
Izkoristite modele umetne inteligence za ustvarjanje nove vsebine, pospeševanje ustvarjanja zasnove in optimizacijo sistema.
Določite razpoložljivo procesno moč in ciljno število ocen. Nato določite spremenljivke oblikovanja in cilje optimizacije, motor AI pa optimalno raziskuje oblikovalski prostor in priporoči najboljšo možnost. Ustvarja tudi nadomestne modele za pospešitev prihodnjih analiz. Preberite več o HyperLynx Design Space Exploration.
Model strojnega učenja v letu, ki analizira uporabo uporabnikovih ukazov med postopkom načrtovanja PCB in napoveduje naslednji ukaz, ki bo verjetno potreben na podlagi zadnjega uporabljenega ukaza. Lahko izkoristi semenski model ali pa strokovnjak oblikovalske ekipe podjetja usposobi nov model. Ta funkcija je na voljo v vseh izdelkih za oblikovanje elektronskih sistemov naslednje generacije.
Poizvedite značilnosti komponent in postavite vprašanja v naravnem jeziku, da dobite kontekstualno ustrezne odgovore. Uporabniku prijazen vmesnik za klepetalnice in hitre predloge vam pomagajo hitreje sprejemati odločitve o izbiri kritičnih Ta funkcija je na voljo v vseh izdelkih za oblikovanje elektronskih sistemov naslednje generacije.
Naši izdelki za oblikovanje elektronskih sistemov naslednje generacije uporabljajo umetno inteligenco za izboljšanje zmogljivosti inženirjev, racionalizacijo in optimizacijo njihovih delovnih tokov.
