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：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。
”工控設備 IC200ALG620 貨源充足