Ett gap växer mellan vad som behövs från PCB-designers och vad som är möjligt. AI stänger detta gap eftersom det kan öka ingenjörernas förmåga att påskynda design och föra produkter till marknaden snabbare.
Genom att utnyttja artificiell intelligens ger nästa generation av elektronisk systemdesign designstöd som ökar produktiviteten, överbryggar kapacitetsluckor inom PCB-designteam och gör det möjligt för dem att hantera komplexa utmaningar effektivt.
AI PCB-design fyller luckor och minskar behovet av resurser samtidigt som kapaciteten ökar.
Den ökande efterfrågan på komplexa funktioner och sammankopplade tekniker inom modern elektronik bidrar till en ökning av systemdesignaktivitet, vilket får ingenjörer att förnya sig.
Komplexiteten inom system upplever en explosion, driven av konvergensen av olika tekniker, efterfrågan på mångfacetterade funktioner och strävan efter sammankopplade lösningar.
Upptrappningen av kostnader och scheman inom projekt når oöverträffade höjder, påverkad av störningar i leveranskedjan, ökade materialpriser, brist på arbetskraft och ökad efterfrågan på specialiserad expertis.
Det finns en växande klyfta mellan efterfrågan i branschen och den tillgängliga kompetenspoolen för elektroniksystemdesign.
När dessa erfarna experter på design av elektroniska system lämnar, tar de med sig värdefull kunskap, expertis och institutionellt minne, vilket skapar ett kompetensgap som utgör betydande utmaningar för organisationer.
Våra AI PCB-designlösningar använder tre AI-inlärningsmodeller för att lösa specifika utmaningar och öka produktiviteten.
Identifiera viktiga datainsikter, trender och relationer som inte är praktiska med traditionella metoder.
Använd prediktiva modeller för att minska beräkningskraven och påskynda beslutsfattandet.
Utnyttja AI-modeller för att generera nytt innehåll, påskynda designskapande och systemoptimering.
Definiera tillgänglig processorkraft och målantal utvärderingar. Definiera sedan designvariabler och optimeringsmål och AI-motorn utforskar designutrymmet optimalt och rekommenderar det bästa alternativet. Det skapar också surrogatmodeller för att påskynda framtida analyser. Läs mer om HyperLynx Design Space Exploration.
En maskininlärningsmodell som analyserar användarens kommandoanvändning under PCB-designprocessen och förutspår nästa kommando som sannolikt kommer att behövas baserat på det senaste kommandot som användes. Kan utnyttja frömodellen eller ett företags designteamsexpert kan träna en ny modell. Denna funktion är tillgänglig i alla nästa generations elektroniska systemdesignprodukter.
Fråga komponentegenskaper och ställ frågor om naturligt språk för att få kontextuellt relevanta svar. Användarvänligt chatbot-gränssnitt och snabbmallar hjälper dig att fatta kritiska komponentval snabbare. Denna funktion är tillgänglig i alla nästa generations elektroniska systemdesignprodukter.
Våra nästa generations elektroniska systemdesignprodukter använder AI för att förbättra ingenjörernas kapacitet, effektivisera och optimera deras arbetsflöden.
