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击中CAE的隐性成本(而非隐性成本)

当今的工程师使用计算机辅助工程(CAE)软件来解决与产品批量生产相关的一系列工程问题。

当今的工程师使用计算机辅助工程(CAE)软件来解决与产品批量生产相关的一系列工程问题。

许多人直接了解高级CAE多物理场求解器的单个许可证每年可以轻松运行成千上万甚至十万美元。除了许可证之外,用于运行复杂的CAE软件的HPC系统的成本也很高。

最近引入了按需,可扩展的,基于云和基于SaaS的CAE商业模型,以使工程师能够使用高级CAE软件,而无须打乱许可证,共享工具或等待访问通常受限的本地HPC。

这些新模型将迎来新的创新浪潮,类似于工程界从制图员过渡后所经历的’从CAD到2D到3D CAE的表格。允许工程师利用云中几乎无限的HPC资源将永远改变CAE工作流程。

工程师针对较新的云CAE模型评估其当前的旧CAE系统时,应检查与旧CAE相关的所有成本,包括隐性成本。

R&D Costs

在组织内部进行工程设计的作用是将创新转化为可盈利的产品,同时最大限度地减少R&D费用。考虑这些成本的一种方法是投入到项目或产品的工程师工时之和,加上原型的成本,再加上工程工具的成本,包括CAE软件,HPC硬件,台式设备等。

在这些成本中,用于项目的工程师工时和物理原型制作通常超过工程工具;但是,选择后者会增加前者的成本,无论是向上还是向下。

例如,如果工程公司使用无法及时有效地分析和优化工程设计的CAE软件包,工程师将等待CAE结果和最终无效的数据。工程师通常是收入最高的员工,因此当他们花更多的时间等待CAE结果时,而不是实际地做出由数据驱动的明智的设计决策,企业就会遭受财务损失。

当工程师被迫采取行动时,问题变得更加复杂。“通过原型学习”通过物理发现设计问题–而不是通过较便宜的模拟–原型制作。考虑MEMS传感器行业。什么时候设计问题’•在初始阶段检测到t,但仅在传感器管芯组装和封装之后才检测到,这增加了另一轮测试,这可能会花费数百万美元和数月的时间。

产品风险

产品风险是与新产品发布及其产品/市场适应性相关的风险总和。新产品将按预期运行吗?它是否会在诸如成本,功耗,性能等关键指标上击败竞争产品?这些风险中的许多风险只有在产品投放市场后才变得明显。

如果CAE工具没有’提供优化产品所需的丰富设计见解’的设计会增加市场失灵的风险。当工程师受其工具的约束时,例如由于计算限制而使用2D而不是3D模型时,’就像用吸管注视着宇宙。过时的CAE工具可能会花费大量时间等待设计优化研究结果。

这尤其适用于价值200亿美元的无线组件市场,该市场希望从4G过渡到更加严格的5G规格。工程师们正努力将使射频前端工作的数十个或数百个微型射频组件小型化,以便可以将流式4K视频提供给未来的5G智能手机。

过去,RF工程师依靠经验方法,基本的2D CAE方法和昂贵的物理原型来优化诸如RF前端的SAW和FBAR滤波器之类的东西。在我们的3D CAE世界中,仅赢取了基于2D数据的设计决策’产生最佳设计。传统的2D CAE实践是不可持续的,许多无线公司将失去市场份额,而采用更好的CAE,探索更大的3D设计并找到最佳设计以满足客户需求的较小公司。

上市时间

商业历史充斥着产品的到来太迟,并导致大规模的上市公司倒闭的例子。

利用CAE进行编纂的工程产品设计流程已使许多公司完善了创新引擎,并且出现了令人眼花pace乱的新技术。结果,不仅可能进行进一步优化,而且需要保持竞争力。在无人驾驶汽车市场等行业中,这从来没有像现在这样真实。

无人驾驶汽车领域的技术进步需要大量的CAE仿真和HPC核心时间。设计构成下一代无人驾驶汽车的数千种电子设备的工程师根本不会’不能从原型中学到很多东西。此外,将为无人驾驶汽车提供动力的传感器,系统和算法将在数百万虚拟乘客英里的情况下进行测试,这样,当完全无人驾驶的汽车第一次驱动真正的人时,它们将可以完美地工作。

结论

为了满足世界变化技术的需求,工程师需要获得尽可能多的计算能力。当工程师受到其CAE工具的束缚时,创新将受苦,而创新则将遭受苦难。评估当前的CAE工具时,工程师应评估所有成本,而不仅仅是与工具本身直接相关的成本。

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