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一個人正在在前面有電路板的計算機上工作。

人工智能與 PCB 設計的交點

PCB 設計師所需的內容與可能性之間的差距正在增加。AI 正在縮小這個差距,因為它可以增強工程師的能力,以加速設計並更快地將產品推出市場。

視頻

人工智能印刷電路板設計

利用人工智能,下一代電子系統設計提供設計支持,可提高生產力,彌合 PCB 設計團隊內的容量差距,並使他們能夠有效應對複雜的挑戰。

為什麼我們需要 AI 進行電子系統設計?

AI PCB 設計填補空隙並減少對資源需求,同時增加容量。

系統設計活動正在增加

現代電子產品中對複雜功能和互聯技術的需求日益增加,正在導致系統設計活動的激增,促使工程師進行創新。

系統複雜性正在爆炸

系統中的複雜性正在爆炸,由於多元化技術的融合、對多方面功能的需求以及互聯解決方案的追求。

成本和時間表正在飆升

項目內的成本和時間表的升級正在達到前所未有的高度,受到供應鏈中斷、材料價格上漲、勞動力短缺以及對專業專業知識的需求的增加影響。

大學沒有足夠的工程師畢業

行業需求與可用的電子系統設計人才庫之間存在越來越大的差距。

現有人才慢慢離開勞動力

這些經驗豐富的電子系統設計專家離開時,他們將隨身攜帶寶貴的知識、專業知識和機構記憶,創造了技能差距,對組織帶來重大挑戰。

我們的 AI 解決方案提供什麼?

我們的 AI PCB 設計解決方案採用三種 AI 學習模型來解決特定挑戰並提高生產力。

分析人工智能

識別與傳統方法不實用的關鍵數據見解,趨勢和關係。

預測人工智能

使用預測模型來降低計算需求並加速決策。

生成人工智能

利用 AI 模型產生新內容,加速設計創建和系統優化。

使用案例

分析 AI:設計太空探索

定義可用的處理能力和評估目標數目。然後定義設計變數和最佳化目標,AI 引擎將最佳化探索設計空間並建議最佳選擇。它還創建代替模型,以加速未來的分析。進一步了解 HyperLynx Design Space Exploration

使用案例

預測人工智能:UI 命令預測

即時機器學習模型,可分析使用者在 PCB 設計過程中的指令使用情況,並根據最後一次使用的命令預測可能需要的下一個命令。可以利用種子模型,或者公司的設計團隊專家可以培訓一個新模型。此功能適用於所有下一代電子系統設計產品。

使用案例

生成人工智慧:互動式資料表

查詢元件特性並提出自然語言問題以獲得與情境相關的答案。用戶友好的聊天機器人界面和提示範本可幫助您更快地做出關鍵元件選擇決策。此功能適用於所有下一代電子系統設計產品。

資源

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