Raste jaz između onoga što je potrebno dizajnerima PCB-a i onoga što je moguće. AI zatvara ovaj jaz jer može povećati sposobnosti inženjera da ubrzaju dizajn i brže dovedu proizvode na tržište.
Koristeći veštačku inteligenciju, sledeća generacija dizajna elektronskih sistema pruža podršku za dizajn koja povećava produktivnost, premošćujući praznine u kapacitetima unutar timova za dizajn PCB-a i omogućavajući im da se efikasno nose sa složenim izazovima.
Dizajn AI PCB-a popunjava praznine i smanjuje potrebu za resursima uz povećanje kapaciteta.
Sve veća potražnja za složenim funkcionalnostima i međusobno povezanim tehnologijama u savremenoj elektronici doprinosi porastu aktivnosti dizajna sistema, podstičući inženjere na inovacije.
Složenost unutar sistema doživljava eksploziju, vođenu konvergencijom različitih tehnologija, potražnjom za višestrukim funkcionalnostima i potragom za međusobno povezanim rešenjima.
Eskalacija troškova i rasporeda u okviru projekata dostiže neviđene visine, pod uticajem poremećaja u lancu snabdevanja, povećanih cena materijala, nedostatka radne snage i povećane potražnje za specijalizovanom stručnošću.
Postoji sve veći jaz između potražnje u industriji i dostupnog fonda talenata za dizajn elektronskih sistema.
Kako ovi iskusni stručnjaci za dizajn elektronskih sistema odlaze, oni sa sobom nose dragoceno znanje, stručnost i institucionalno pamćenje, stvarajući jaz u veštinama koji predstavlja značajne izazove za organizacije.
Naša rešenja za dizajn AI PCB-a koriste tri modela učenja AI za rešavanje specifičnih izazova i povećanje produktivnosti.
Identifikujte ključne uvide u podatke, trendove i odnose koji nisu praktični sa tradicionalnim metodama.
Koristite prediktivne modele da biste smanjili računske zahteve i ubrzali donošenje odluka.
Iskoristite AI modele za generisanje novog sadržaja, ubrzavajući stvaranje dizajna i optimizaciju sistema.
Definišite raspoloživu procesorsku snagu i ciljni broj evaluacija. Zatim definišite promenljive dizajna i ciljeve optimizacije, a AI motor optimalno istražuje prostor dizajna i preporučuje najbolju opciju. Takođe stvara surogat modele za ubrzavanje budućih analiza. Saznajte više o HyperLynx Design Space Exploration.
Model mašinskog učenja u letu koji analizira upotrebu komandi korisnika tokom procesa dizajniranja PCB-a i predviđa sledeću komandu koja će verovatno biti potrebna na osnovu poslednje korišćene komande. Može da iskoristi model semena ili stručnjak za dizajnerski tim kompanije može da obuči novi model. Ova funkcija je dostupna u svim proizvodima za dizajn elektronskih sistema sledeće generacije.
Upitajte karakteristike komponenti i postavljajte pitanja prirodnog jezika da biste dobili kontekstualno relevantne odgovore. Korisnički interfejs chatbota i brzi predlošci pomažu vam da brže donosite odluke o izboru kritičnih komponenti. Ova funkcija je dostupna u svim proizvodima za dizajn elektronskih sistema sledeće generacije.
Naši proizvodi za dizajn elektronskih sistema sledeće generacije koriste AI za poboljšanje mogućnosti inženjera, pojednostavljenje i optimizaciju njihovih radnih tokova.
