·    西門子的 HEEDS AI Simulation Predictor 解決方案能夠幫助企業發揮數字孿生優勢，通過內置準確性意識的人工智能技術，實現產品優化

·    基于歷史仿真研究中積累的知識和經驗，更快地交付創新的高性能設計

·    Simcenter Reduced Order Modeling 解決方案利用高精度仿真或測試數據，訓練并驗證 AI/ML 模型，使其能夠在幾分之一秒內做出預測

西門子數字化工業軟件日前推出兩款創新的解決方案—— HEEDS? AI Simulation Predictor 軟件和 Simcenter? Reduced Order Modeling 軟件，旨在幫助工程師克服當今制造業所面臨的復雜挑戰，能夠快速、精準、高效地實現可預測性。

工程團隊現在可以借助西門子的 HEEDS AI Simulation Predictor 解決方案，挖掘人工智能驅動預測性建模的潛能，與西門子 Xcelerator 的其他工業軟件一同探索工業設計的新機遇。

HEEDS AI Simulation Predictor 解決方案優勢：

精準優化產品：HEEDS AI Simulation      Predictor 解決方案利用內置準確性意識的人工智能技術，幫助企業充分發揮數字孿生能力，對產品進行精準微調和優化。

實現更快、更具創新性的設計：通過挖掘歷史仿真累積的知識，幫助工程團隊快速實現設計創新，大幅縮短上市時間。

解決“人工智能漂移”（AI drift）挑戰

AI drift 是 AI 仿真所面臨的嚴苛挑戰之一，當面對未知的設計空間時，模型會出現推斷不準確的情況。為了解決這一難題，HEEDS AI Simulation Predictor 軟件引入了具備準確性意識的人工智能，能夠主動對預測進行自我驗證，幫助工程師在實際工程應用情景下開展準確可靠的仿真。

西門子能源工程與平臺設計部門團隊負責人 Behnam Nouri 表示：“在 HEEDS AI Simulation Predictor 軟件的幫助下，西門子能源實現了燃氣輪機各零部件的大幅改進，并有效改善熱機械疲勞預測，我們現在能夠在 24 個小時內處理約 2 萬個設計構件，將零部件使用壽命提高 20%。這樣我們就能夠完整描述現有設計空間的局限性，創造更高效的渦輪發動機。HEEDS AI Simulation Predictor 技術現在已經幫我們成功節約了超過 15,000 小時的計算時間。”

西門子同期推出的 Simcenter Reduced Order Modeling 是一款利用高精度仿真和測試數據對 AI/ML 模型進行訓練和驗證的解決方案。基于經過訓練和驗證的模型，工程師可以在幾分之一秒的時間內執行預測。

Simcenter Reduced Order Modeling 解決方案優勢：

速度和精準性：Simcenter Reduced      Order Modeling 軟件通過使用高精度數據，幫助工程師快速獲得預測并制定關鍵決策，相對傳統方法僅需要很少的時間。

預測性能：通過基于綜合數據集對 AI/ML 模型進行訓練，使工程師能夠獲得穩健、可靠且值得信賴的洞察力，助其消除普遍的 AI      drift 問題。

Plastic Omnium 仿真工程師 Jurgen Dedeurwaerder 表示：“Simcenter Reduced Order Modeling 解決方案能夠幫助我們提高仿真模型的速度，使得詳細燃料電池裝置模型比實時運行得更快，同時保持與完整系統模型相同的準確性水平。我們現在可以提高模型在環控制器開發和測試等環節的速度，將整個開發周期縮短約 25%。與此同時，該解決方案還為我們提供了一種可靠的、受 IP 保護且具有成本效益的方式，將模型分發給內部及客戶的其他團隊，助其增強產品和流程，向終端用戶交付質量更好的產品。”

西門子數字化工業軟件仿真和測試解決方案高級副總裁 Jean Claude Ercolanelli 表示：“HEEDS AI Simulation Predictor 和 Simcenter Reduced Order Modeling 實現了仿真技術領域真正意義上的突破，使我們的客戶能夠充分發揮 AI 仿真的效用，提高其設計空間探索的速度、準確性和穩健性。現在，客戶不僅可以在新項目上應用這些創新技術，同時還能利用數十年來積累的歷史仿真數據，就現有項目提出全新洞見。”