研究開発エンジニアリング向けに再スケーリング
研究開発エンジニアリングがより迅速に進む場所
HPC、AI、モデリング、シミュレーションを一つのワークフローに統合することで、チームはインフラストラクチャではなく、エンジニアリング上の意思決定に時間を費やすことができます。あらゆるプログラムにおいて、回答までの時間を短縮できます。
研究開発エンジニアが直面する課題
研究開発費の増加
研究開発費の増加、競争圧力、そして限られたコンピューティングリソース。
導入および有効化の遅延
新技術の導入の遅れや、リモートでの共同作業チームの実現の難しさ。
厳しい締め切り
分析とデータが分断されていることが原因で、納期が厳しくなり、対応に時間がかかる。
最大のモデリングおよびシミュレーション問題をより迅速に解決
AIファーストのデジタルエンジニアリングがビジネスに及ぼす影響
生産性を高めるための時間を取り戻そう
定型的なモデリングおよびシミュレーション作業を自動化することで、意思決定に集中できるようにする。
発見のための新たな洞察を表面化
AIはシミュレーションデータを活用して、より迅速な設計と性能最適化を実現する。
摩擦なく導入する
複雑なIT設定や継続的な管理を必要としない、クラウドおよびAIネイティブな基盤の導入。
AIファーストの研究開発を支えるプラットフォーム
フルスタック、摩擦なし
すべてのエンジニアリングチームに、自動化されたワークフロー、メタデータの取得、AI支援分析など、高度なコンピューティング技術の包括的なスタックへのアクセスを提供し、エンジニアの既存のワークフローを強化します。
専門家の指導による主体的な行動
AIエージェントが定型業務を処理することで、専門家は意思決定に集中できます。人間が関与する制御システムにより、複雑なプロセスやベストプラクティスがすべてのプログラムで一貫して適用されることが保証されます。
AI物理学でイノベーションを推進する
お客様のデータセットに基づいて構築されたカスタムAIモデルをトレーニングおよび展開することで、従来型のシミュレーションのわずかなコストで、より多くの製品設計を検討できます。
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研究開発エンジニアリングリソース
AIファースト・エンジニアリングガイド
先進的なチームが、シミュレーションデータ、AI Physicsワークフロー、エージェント型自動化を連携させ、開発サイクルを加速し、エンジニアリングの生産性を向上させる方法をご紹介します。さらに、各社がAIファーストのエンジニアリングへどのように移行しているのかをご覧いただけます。
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NAFEMS会議2025規模変更スポンサープレゼンテーション
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エネルギー革新を推進：SLBの先進CAEシミュレーション技術の革新的な活用
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