AIファーストエンジニアリングを実現するための実践的な道筋とは？
オンデマンドセミナー
一流のエンジニアリングチームが、複雑さを増すことなく既存のワークフローにAIをどのように取り入れているかを学びましょう。
- 方法を参照してください エージェント型デジタルエンジニアリング 接続されたワークフロー全体にわたって、診断、入力検証、トラブルシューティング、およびレポート作成を自動化できます。
- 方法を調べる AIの物理学 シミュレーションデータから訓練済み代理モデル、そしてエンジニアが既に利用しているツールでの推論に至るまでの実践的な道筋を提供する。
- 方法を理解する コンピューター経済学 エンジニアリングおよびITリーダーがスループットを向上させ、コストを管理し、大規模なインフラストラクチャの使用状況を可視化するのに役立ちます。
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このウェビナーで解決できる主な課題e
手作業によるワークフローと断片化されたツールがチームの作業効率を低下させる
シミュレーションと結果の間に手順が多すぎる
シミュレーションデータはAIに対応していない
貴重なデータは存在するが、それをモデルに変換するのは依然として非常に難しい。
コストと規模の制約がチームの成長を阻害する
クラウド支出、可視性の制限、単発的なワークフローが成長を阻害する
私たちと一緒に、刺激的な活用事例を探ってみましょう。
高度なモデリングと
- AIとエージェント支援シミュレーション
- ワークフローのオーケストレーションと自動化
- コストパフォーマンスの最適化
- シミュレーションデータの取得と管理
- ソフトウェアアクセスとライセンスの最適化
Agentic Digital Engineering
- 要件定義からシミュレーション計画まで
- 故障診断とトラブルシューティング
- 自動ベンチマークと構成チューニング
- エンジニアリング知識ベース
- AI/ML対応シミュレーションデータ基盤
AI Physics
- AIを活用した設計空間探索
- デザイナー向け組み込みAI物理エンジン（Blender、Alias対応）
- AIデジタルツインとライフサイクルインテリジェンス
- マルチフィジックスおよびハイブリッドワークフロー
誰が参加すべきか、そしてなぜそれが重要なのか
エンジニアリング、製品開発、研究開発の各分野のリーダーたちが、最新のシミュレーション、AI、クラウドインフラストラクチャを活用して、どのように測定可能な成果を上げているかをご覧ください。
副社長および上級エンジニアリングリーダー
ワークフローを変更することなく、クラウドコンピューティングの総コストを40%削減。
製品開発リーダーおよびAI/MLリーダー
費用対効果が30倍向上。研究期間が数ヶ月から数日に短縮。
CAE、エンジニアリング手法、および研究開発のリーダー
開発サイクルごとに評価される設計候補が4倍に増加
