M.OPT – Multi-Physik-Optimierung

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!

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
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Stefan Vogler
Stefan Vogler
Teamleiter Simulation & Berechnung
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