Le rôle de la collaboration et de l'intégration dans l'ingénierie des performances automobiles
La demande en véhicules électriques et traditionnels oblige les constructeurs automobiles à repenser leurs processus de développement. Suivre un calendrier de production plus chargé tout en restant rentable est un défi de taille ; il ne suffit pas de réduire les coûts pour que les entreprises puissent faire des bénéfices. Elles doivent améliorer et rationaliser leurs processus de développement pour optimiser les performances des véhicules et réduire les délais de développement.
Cette présentation résume les transformations que les constructeurs automobiles doivent entreprendre dans leur processus de développement pour améliorer l'ingénierie des performances des véhicules de nouvelle génération - Téléchargez-la maintenant pour en savoir plus !
Éviter les problèmes d'intégration
Les délais de développement des véhicules sont aujourd'hui beaucoup plus courts, et le fait de fonctionner en silo entraîne des modifications et des retards importants. Les équipes de conception peuvent s'éviter des modifications majeures en coopérant plus tôt et régulièrement tout au long d'un projet. La solution n'est pas de construire des prototypes physiques plus coûteux et peu efficaces. Bien au contraire, la simulation offre la possibilité de collaborer et d'intégrer l'ingénierie des performances des véhicules. Grâce à un jumeau numérique complet, les ingénieurs peuvent évaluer précisément les performances des composants lorsqu'ils sont intégrés à d'autres, ce qui leur permet de gagner du temps et de faire des économies.
Intégrer l'approche MBSE afin de créer un meilleur produit, plus rapidement tout en réduisant les coûts
Tout comme la simulation, l'ingénierie des systèmes basés sur des modèles (MBSE) est essentielle au développement des performances des véhicules de demain. Grâce à la conception modulaire, les ingénieurs peuvent réutiliser des éléments au lieu de repartir de zéro pour chaque nouveau projet, en combinant des modèles de conception individuels afin de créer une base pour chaque nouveau projet. Combinée à des simulations en amont, cette approche aide les équipes à prendre de bonnes décisions de conception le plus tôt possible, avec pour résultat un meilleur produit, réalisé plus rapidement et à un coût plus faible.
Optimiser les performances grâce à l'intelligence artificielle
L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage machine (ML) sont fortement utilisés dans le développement de la conduite autonome pour établir des algorithmes de perception et de contrôle ainsi que pour valider différents scénarios. Que ce soit dans le cadre de programmes d'électrification ou de véhicules à moteur traditionnels, les ingénieurs pourront adopter une approche axée sur les données pour accroître l'efficacité des tests et évaluer les performances sans avoir à créer des modèles de simulation complexes.
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