Simcenter ile AI ve ML

Ürün tasarımları artık birden fazla disiplini kapsıyor ve simüle etmek için sayısız varyant üretiyor. Manuel değerlendirme çok yavaş.

Yapısal, NVH, darbe, akışkan ve termal alanlarda yüksek doğrulukta simülasyonlar çalıştırmak, her tasarım yinelemesinde çoğalarak önemli miktarda zaman ve kaynak tüketir.

Yüksek performanslı bilgi işlem kaynakları ve tekrarlanan fiziksel prototip yinelemelerini çalıştırmak, mühendislik bütçelerinin orantısız bir payını tüketir ve bu da her tasarım döngüsünde maliyetlerin artmasına neden olur.

Büyük miktarda simülasyon ve test verisi departman silolarında kilitli kalır ve kurumsal çapta yeniden kullanım ve yapay zekaya hazır olma için gereken küratörlük, izlenebilirlik ve anlamsal bağlamdan yoksun kalır.

Yapay zeka modellerini ve araştırmalardan elde edilen öngörüleri üretim mühendisliği iş akışlarına dönüştürmek, takım sürtünmesi, entegrasyon boşlukları ve düşük benimseme nedeniyle yavaşlar ve modeller oluşturulduktan çok sonra değer kalır.

Rutin veri yönetimi, ağ kurulumu ve rapor oluşturma mühendislik saatlerinin çoğunu tüketirken, işlevler arası zayıf görünürlük, en önemli olduğunda simülasyon, test ve ürün ekipleri arasında sürtünme yaratır.