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    西門子推出 HEEDS AI Simulation Predictor 和 Simcenter Reduced Order Modeling 解決方案
    ?西門子數(shù)字化工業(yè)軟件日前推出兩款創(chuàng)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(yè)所面臨的復雜挑戰(zhàn),能夠快速、精準、高效地實現(xiàn)可預測性。

    ·    西門子的 HEEDS AI Simulation Predictor 解決方案能夠幫助企業(yè)發(fā)揮數(shù)字孿生優(yōu)勢,通過內(nèi)置準確性意識的人工智能技術(shù),實現(xiàn)產(chǎn)品優(yōu)化

    ·    基于歷史仿真研究中積累的知識和經(jīng)驗,更快地交付創(chuàng)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(shù)據(jù),訓練并驗證 AI/ML 模型,使其能夠在幾分之一秒內(nèi)做出預測

     

    西門子數(shù)字化工業(yè)軟件日前推出兩款創(chuàng)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(yè)所面臨的復雜挑戰(zhàn),能夠快速、精準、高效地實現(xiàn)可預測性。

     

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

     

    HEEDS AI Simulation Predictor 解決方案優(yōu)勢:


    精準優(yōu)化產(chǎn)品:HEEDS AI Simulation      Predictor 解決方案利用內(nèi)置準確性意識的人工智能技術(shù),幫助企業(yè)充分發(fā)揮數(shù)字孿生能力,對產(chǎn)品進行精準微調(diào)和優(yōu)化。


    實現(xiàn)更快、更具創(chuàng)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(xiàn)設計創(chuàng)新,大幅縮短上市時間。

     

    解決“人工智能漂移”(AI drift)挑戰(zhàn)


    AI drift 是 AI 仿真所面臨的嚴苛挑戰(zhàn)之一,當面對未知的設計空間時,模型會出現(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)在能夠在 24 個小時內(nèi)處理約 2 萬個設計構(gòu)件,將零部件使用壽命提高 20%。這樣我們就能夠完整描述現(xiàn)有設計空間的局限性,創(chuàng)造更高效的渦輪發(fā)動機。HEEDS AI Simulation Predictor 技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)幫我們成功節(jié)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(shù)據(jù)對 AI/ML 模型進行訓練和驗證的解決方案。基于經(jīng)過訓練和驗證的模型,工程師可以在幾分之一秒的時間內(nèi)執(zhí)行預測。

     

    Simcenter Reduced Order Modeling 解決方案優(yōu)勢:


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


    預測性能:通過基于綜合數(shù)據(jù)集對 AI/ML 模型進行訓練,使工程師能夠獲得穩(wěn)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(tǒng)模型相同的準確性水平。我們現(xiàn)在可以提高模型在環(huán)控制器開發(fā)和測試等環(huán)節(jié)的速度,將整個開發(fā)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(fā)給內(nèi)部及客戶的其他團隊,助其增強產(chǎn)品和流程,向終端用戶交付質(zhì)量更好的產(chǎn)品。”

     

    西門子數(shù)字化工業(yè)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(xiàn)了仿真技術(shù)領(lǐng)域真正意義上的突破,使我們的客戶能夠充分發(fā)揮 AI 仿真的效用,提高其設計空間探索的速度、準確性和穩(wěn)健性。現(xiàn)在,客戶不僅可以在新項目上應用這些創(chuàng)新技術(shù),同時還能利用數(shù)十年來積累的歷史仿真數(shù)據(jù),就現(xiàn)有項目提出全新洞見。”


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