Nachhaltigkeit, Wirtschaftlichkeit und Innovation sind entscheidende Themen in der Entwicklung der Produkte von morgen. Die Antwort auf diese Fragen des Engineerings bietet Ihnen M.TEC jetzt mit M.OPT – einer neuartigen Entwicklungs-Toolbox für Ihre Produktinnovationen!
Lernen Sie die neuen M.OPT-Entwicklungswerkzeuge auf der FAKUMA 2021 kennen!
Treffen Sie M.TEC in Halle B2 am Stand 2209
Die Komplexität im Produktentstehungsprozess nimmt zu, bekannte Entwicklungsmethoden stoßen zunehmend an ihre Grenzen. In der Produktentwicklung und Prozessentwicklung gilt dies beispielsweise für Themen wie:
- Abbildung der Physik eines Bauteils und seines Prozesses
- Vorhersagbarkeit physikalischer Wechselwirkungen
- Ausgeglichenheit von Produkteigenschaften bei gegenläufigen Entwicklungszielen
- Reduzierung des Ressourceneinsatzes (Material, Energie, Zeit)
- Umsetzung von Nachhaltigkeit
M.OPT – KI-basierte Optimierungsverfahren im Verbund
Die Antwort von M.TEC auf diese elementaren Fragen in der Produktentwicklung sind die neuen M.OPT-Entwicklungswerkzeuge: simulationsgestützte Entwicklungstools für komplexe Produkte und Prozesse. Die Tools der M.OPT-Familie können mehrere Entwicklungsziele parallel betrachten, was sie zu Multiphysik-Anwendungen macht.
Welche M.OPT-Tools gibt es?
Was bringt M.OPT an Nutzen?
- Maximale Produktqualität
- Höchste Prozesssicherheit
- Risikominimierung in der Entwicklung und beim Serienanlauf durch simulationsbasierte, durchgängige Betrachtung im gesamten Produktentstehungsprozesses
- Reduzierung der Time to market
- Reduzierung des Ressourceneinsatzes
Was können die Tools der M.OPT-Familie besser als andere Methoden?
- Komplexität beherrschen
- Physikalische Wechselwirkungen berücksichtigen
- Mathematisch-neutral das tatsächliche Optimum finden, unter den gegebenen Randbedingungen
Wie sieht ein Projektablauf aus?
Ein typischer Projektablauf lässt sich wie folgt skizzieren:
- Definition des Projektziels
- Festlegung variabler und fixer Parameter
- M.TEC führt den KI-basierten Optimierungsprozess durch
- Ergebnis: Das mathematische Optimum des Systems, beruhend auf Simulationsdaten, dynamisch durch KI betrachtet