數位工程

數位工程是一個策略框架，旨在通過連接工程學科和簡化複雜的工作流程來加速創新。它通過提供對多學科工具的統一存取，支持模擬驅動的開發，包括 差價合約， 機械， 系統模擬，以及 姆達奧，可從個別桌面部署到企業雲環境。透過整合 AI 驅動的功能和強大的 HPC 資源，數位工程可讓組織根據需求擴充其計算能力。這種方法由雲端權利和整合式 AI 聊天支持，可以消除探索新領域的障礙，並確保模擬驅動的見解指導產品生命週期的每個階段。

數位工程解決方案利用雲端原生 SaaS 架構，實現無縫資源擴充 Simcenter X。這個平台使工程團隊能夠根據需求動態調整其建模和計算能力，確保複雜的多學科任務以最大的營運效率執行。通過 阿爾塔伊爾一號 閘道，使用者可透過彈性的雲端權利存取擴充的求解器容量和高效能運算 (HPC) 資源。這種方法可確保計算能力始終與不斷變化的專案需求精確地相符，從而有效地將模擬效能與本機硬體限制分離。

模擬流程與資料管理 (SPDM) 是一種數位架構，用於管理和協調模擬資料和流程，確保它們可追溯、可重複使用，並與更廣泛的產品開發生命週期一致。

透過以受管理環境取代已中斷連線的倉庫， Teamcenter Simulation 透過在 1D、3D 和實體測試領域建立全面的數位線程，確保資料一致性。透過自動建立工程資料和模擬模型之間的關係，可提供完整的可追溯性，並消除管理共用檔案系統中資料的風險。透過模板化和自動化工作流程提高生產力，這些工作流程可減少手動、容易出錯的工作，並促進快速重複使用經過驗證的模型。

此外，集中式儀表板和自動提取的 KPI 捕獲工程知識，使利益相關者能夠及時做出資料驅動的決策，同時通過整合西門子和第三方工具的開放平台促進無縫合作。

數位工程解決方案結合了全面的 AI 功能套件，包括幾何深度學習，以比傳統求解器更快地提供物理預測，以及減少訂單建模，以將模擬資料轉換為即時預測洞察。在 MDAO 中，AI 預測模型被利用來大幅加速設計探索、瀏覽廣闊的設計空間，並發現最佳效能配置。整合式 AI 聊天輔助程式，透過直接在環境中提供隨選技術支援和工作流程最佳化，進一步提升生產力。通過與 Teamcenter Simulation，團隊確保用於機器學習的數據集以完整的可追溯性和數據完整性進行管理。

雲端權利提供集中式架構，用於管理軟體授權和運算資源透過 Siemens Xcelerator 管理員控制台。此模型允許組織根據實時項目需求在全球工程團隊之間動態分配命名使用者授權、浮動令牌和基於時間的積分。透過對資源使用和權限提供透明的監控，雲端架構權利可簡化管治、最佳化軟體支出，並確保團隊始終擁有必要的工具和 HPC 能力來達到其模擬目標。