La soluzione Total Digital Twin aperta, flessibile e adattabile di Altair

Altair ha annunciato il lancio di una soluzione per la creazione di digital twin, che permetterà alle aziende di applicare questa tecnologia in qualsiasi fase del ciclo di vita del prodotto, dall’ideazione alla messa in servizio.

Pubblicato il 30 Nov 2022

Grazie all' intelligenza artificiale i digital twins consentono di testare e prevedere prestazioni senza dover intervenire nel mondo reale.

Altair, azienda specializzata nella scienza computazionale e nell’intelligenza artificiale (AI), ha annunciato il lancio della sua ampia soluzione per la creazione di digital twin, che aiuterà le imprese a trasformare il modo in cui  progettano, sviluppano, implementano e migliorano prodotti e processi.

Combinando le principali capacità di Altair nel campo della simulazione, del calcolo ad alte prestazioni (HPC), dell’intelligenza artificiale, dell’analisi dei dati e dell’Internet of Things (IoT), le aziende possono applicare la tecnologia digital twin in qualsiasi fase del ciclo di vita del prodotto, dall’ideazione alla messa in servizio, nell’ambito di uno sforzo aziendale interfunzionale che favorisce la collaborazione ed elimina i silos dipartimentali.

Inoltre, la soluzione digital twin di Altair, aperta e vendor-agnostic, è la prima offerta che offre ai clienti la flessibilità di eseguire il software Altair ovunque – on premises, nel cloud, in modalità ibrida o tramite appliance plug-and-play – e la libertà di scegliere tra un set di strumenti completo attraverso un modello di licenza conveniente, basato su unità, denominato Altair Units.

Strumenti di digital twin per ogni fase del processo produttivo

Nella fase di pre-produzione, Altair offre set di strumenti per twin “as-specified”, che coprono i requisiti del sistema, lo sviluppo, la validazione, la previsione delle prestazioni nel mondo reale, lo sviluppo semplificato di prodotti meccatronici e altro ancora.

Ciò consente ai team di progettare, analizzare e ottimizzare sistemi e prestazioni senza costosi prototipi fisici. Inoltre, consente ai team di far convergere la simulazione multifisica con capacità avanzate di HPC, AI e analisi dei dati in un ambiente unico.

Nella fase di post-produzione, Altair dispone di strumenti per i twin “as-built” e “as-manufactured”. I twin “as-built” consentono ai team di valutare le dinamiche avanzate dei sistemi virtuali in scenari “what-if”, di implementare la modellazione di ordine ridotto (ROM), di individuare le criticità dei progetti e di risolvere le problematiche emerse dalle simulazioni rimanendo sempre in ambito digitale.

I twin “as-manufactured” consentono agli ingegneri di valutare il software, i processori e l’hardware in modo integrato, considerando oltre ai fattori tecnologici anche l’ergonomia o il funzionamento di pannelli di controllo e comando attraverso sistemi di realtà immersiva e virtuale.

Questi twin aiutano i team a simulare eventi realistici e inaspettati, a migliorare la lavorabilità e a produrre visualizzazioni ad alta fedeltà delle innovazioni in ambienti interattivi e realistici.

Infine, gli strumenti del digital twin di Altair per i twin “as-sustained” riguardano l’analisi predittiva e la manutenzione predittiva di prodotti durante il loro impiego giornaliero. I team possono sfruttare l’analisi dei flussi di dati in tempo reale e l’apprendimento automatico per determinare la vita utile residua (RUL) di un sistema, fare approfondimenti basati sul rilevamento di anomalie, perfezionare le prestazioni del sistema, creare routine di manutenzione ottimizzate e molto altro ancora.

Gli utenti possono avvalersi delle soluzioni complete end-to-end di Altair e del team di consulenza sul digital twin per accelerare l’adozione del digital twin in settori molto diversi tra loro come l’aerospaziale, le telecomunicazioni, le banche, i servizi finanziari, la produzione, l’energia e l’elettronica.

Le soluzioni Altair consentono alle organizzazioni di prevedere e ottimizzare le prestazioni delle batterie elettriche degli autobus, di migliorare l’efficienza delle turbine eoliche, di analizzare e ottimizzare le prestazioni di un sistema radar aereo, di analizzare il rischio di credito, di monitorare e rilevare le frodi finanziarie, di progettare la macchina per il caffè ideale, di effettuare l’ottimizzazione delle prestazioni e la manutenzione predittiva dei prodotti di consumo e altro ancora.

Valuta la qualità di questo articolo

C
Michelle Crisantemi

Giornalista bilingue laureata presso la Kingston University di Londra. Da sempre appassionata di politica internazionale, ho vissuto, lavorato e studiato in Spagna, Regno Unito e Belgio, dove ho avuto diverse esperienze nella gestione di redazioni multimediali e nella correzione di contenuti per il Web. Nel 2018 ho lavorato come addetta stampa presso il Parlamento europeo, occupandomi di diritti umani e affari esteri. Rientrata in Italia nel 2019, ora scrivo prevalentemente di tecnologia e innovazione.

email Seguimi su

Articoli correlati

Articolo 1 di 4