Simcenter 的工程人工智能产品组合可帮助组织从传统的仿真工作流程转向实时的物理感知情报。团队可以加速基于物理的预测，释放工程数据的价值，管理工程人工智能模型，并在仿真工作流程中应用人工智能代理。结果是更早的见解、更快的创新、更低的风险和更高的生产力。
Simcenter 的战略建立在将工程核心与企业智能连接起来的集成人工智能堆栈之上，围绕三大支柱构建：工程人工智能、工程情报和人工智能代理。
利用基于物理的人工智能和代理模型来加快设计洞察，探索更多设计变体，并将仿真周期从数小时缩短到几秒。
将您的仿真数据、工程知识和组织知识产权转化为实时、受管控的情报层，从而为每个项目增添价值。
在仿真工作流程中部署 AI 代理——协调执行、自动执行重复开销，并在整个工程数字主线中持续提高效率。
现代工程已达到前所未有的规模和复杂性，这使得传统的设计和仿真方法不足以满足当今竞争格局的速度、精度和产品需求。
现在，产品设计跨越多个学科，并生成了无数的变体进行模拟。手动评估太慢。
在结构、NVH、冲击、流体和热域上进行高保真仿真会消耗大量的时间和资源，并且在每次设计迭代中都会消耗成倍的时间。
高性能计算资源和重复运行物理原型迭代会消耗不成比例的工程预算，从而增加每个设计周期的成本。
大量的仿真和测试数据仍处于部门孤岛中，缺乏企业范围内重复使用和人工智能就绪所需的管理、可追溯性和语义上下文。
由于工具摩擦、集成差距和低采用率，将人工智能模型和从研究中获得的预测见解转化为生产工程工作流程的速度变慢，在模型构建后很长一段时间内，价值就悬而未决。
常规数据管理、网格设置和报告生成消耗了大部分的工程时间，而跨职能可见性差在最重要的时候会造成模拟、测试和产品团队之间的摩擦。
在从设计探索到部署的仿真工作流程中集成了人工智能的工程组织正在重新定义可以实现的目标，并且已经超越了竞争对手。结果是可衡量的。
基于人工智能的仿真正在帮助工程团队向市场交付性能更好的产品。
麦肯锡公司和 NAFEMS
在工程阶段部署深度学习代理模型以加速仿真的组织已经将上市时间缩短了多达一半。
麦肯锡公司和 NAFEMS
将生成式 AI 工具集成到工程设计工作流程中，可以显著改变仿真团队所能完成的工作。
麦肯锡公司和 NAFEMS
