該書收錄全球100個AI實踐應用案例

Altair 近日正式發布全新電子書《全球100個AI應用案例》，書中收錄了全球 100 個 AI 驅動工程設計應用案例，展示人工智能技術（AI） 如何在各行業為產品開發生命周期帶來革新。

這本電子書兼具參考價值與實踐指南功能，為各行業組織提供已實戰驗證的 AI 應用場景及 AI 應用策略。書中分享了如何使用 AI 降低成本、縮短周期、加速創新的洞見，為企業開啟或拓展自身 AI 驅動工程設計項目提供切實可行的思路。

“在產品開發與工程設計領域，AI 已不再是可選項，而是必備項。Altair 已將 AI 無縫集成到我們的工具和工作流程中，直接為客戶賦予 AI 能力。

這本電子書中的真實應用案例，展示了我們的客戶如何運用 AI 提高生產力、解決當下棘手的挑戰并實現商業價值。我們很自豪能為企業提供便捷易用的工具，幫助企業將數據轉化為戰略優勢。”

—— Altair 首席技術官 

Sam Mahalingam

這 100 個應用案例涵蓋汽車、重型機械、醫療健康、能源、航空航天等多個行業。每個案例都清晰闡釋了 AI 創造的實際價值，包括預測電池壽命、優化氣動性能，實現實時數字孿生等。

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精彩案例摘取

1.汽車行業案例：如何利用機器學習ML提前檢測NVH性能問題

挑戰

及早解決 NVH 問題對于品牌形象至關重要，尤其是在車隊電氣化的情況下需要更快的 NVH 性能分析，以評估設計變量并確保結構可靠性。

解決方案

• 使用數據和機器學習創建用于了解設計變量對 NVH 性能影響的應用程序；
• 利用無代碼機器學習模型和接又分析 NVH 指標，比傳統方法快100倍。

價值

• 及早發現 NVH 問題，增強品牌聲譽并提高產品質量；
• 更快的 NVH 分析可以加快決策速度并縮短開發周期；
• 用戶友好的無代碼工具可提高工作流程效率并延長產品生命周期。

2.重工業案例： AI + 數字孿生精準護航設備健康，提前預防故障

挑戰

• 健康狀況 ( SoH )的預估很難做到準確；
• 使用傳感器數據 (如加速度和壓力)實時分析關鍵部件對于避免故障和減少停機時間至關重要。

解決方案

開發實時合規的虛擬傳感器，使用 Altair^? romAl? 和 Altair^? Twin Activate? 準確預測 SoH。這些虛擬傳感器可以部署在邊緣設備或云平臺上，以進行持續監控。

價值

• 更深入地了解各種操作條件下的系統損壞行為；
• 改進異常檢測和故障預測，支持采取主動措施防止故障；
• 實現更有效的預測性維護計劃，減少停機時間并提高整體運營效率。

3.材料與制造：AI 驅動大鑄件輕量化與多學科優化，增強性能

挑戰

• 復雜設計：大鑄件制造中的設計和分析復雜性；
• 數據過載：需要處理大量的仿真數據才能確定最佳解決方案；
• 可持續發展目標:需要開發具有卓越多學科性能(碰撞、NVH 等)的輕量化產品。

解決方案

• 多學科設計探索：采用多學科設計探索評估不同概念的設計需求與可制造性；
• AI / ML 聚類：利用 AI/ML 聚類技術識別海量數據中性能最優的設計方案；
• 結構優化：利用輕量化策略，最大限度地提高能量吸收并減少變形，以避免破裂。

價值

• 設計自由度：通過擴展的設計靈活性和材料特性，增強產品的輕量化潛能；
• 運營效率：減少與零件質量相關的損失，提高資源利用率；
• 加快產品上市時間：加快產品開發速度，推動產品更快進入市場。

點擊下方文字，可查看/下載完整版本的 100 個 AI 驅動工程設計應用案例。

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關于 Altair 澳汰爾

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