Con l'arrivo delle auto ibride ed elettriche, i produttori di componenti e veicoli all'avanguardia devono affrontare le sfide dello sviluppo dei prodotti, come mantenere lo stesso ritmo di produzione a un prezzo competitivo.
Le aziende di maggior successo stanno adottando la metodologia MBSE (Model-Based Systems Engineering), che consente loro di rimanere competitive, agili ed efficienti in termini di costi, affrontando al contempo le sfide legate a qualità, aumento delle normative e sostenibilità. Sebbene l'approccio MBSE migliori significativamente l'efficienza, presenta alcune sfide. Questi problemi devono essere affrontati con i giusti strumenti.
Scarica il white paper per scoprire come creare progetti migliori e migliorare le prestazioni dei sistemi di azionamento elettrico con la soluzione MBSE di Siemens.
Il concetto di MBSE viene introdotto in questo white paper evidenziando ciò che avviene nello sviluppo di un sistema di azionamento elettrico (e-drive). Quando si sviluppa un sistema di trazione elettrica, è possibile utilizzare l'MBSE per creare un modello che racchiuda tutti gli aspetti del sistema, dai requisiti iniziali al prodotto finale. Il modello può rappresentare i componenti del sistema per includere il motore elettrico, l'inverter, il cambio e il sistema di raffreddamento.
L'obiettivo dell’approccio MBSE è quello di fornire una migliore collaborazione e comunicazione tra tutti coloro che sono coinvolti nello sviluppo di un sistema e-drive.
Scarica il white paper per scoprire come l'utilizzo di MBSE per sviluppare un sistema di azionamento elettrico può portare a un processo di sviluppo più snello ed efficace.
Simcenter Amesim e Simcenter Studio fanno parte del portafoglio Siemens Xcelerator. Combinando la potenza di queste piattaforme di simulazione, gli ingegneri possono esplorare un'ampia gamma di architetture di e-drive e identificare il design ottimale per il sistema. Il risultato è un processo semplificato ed efficiente per l'esplorazione delle opzioni di architettura dell'e-drive, che consente di ridurre i tempi e i costi di sviluppo garantendo al contempo un livello di prestazioni ed efficienza ottimale.
Per sfruttare appieno i vantaggi dell'MBSE nel processo di sviluppo del veicolo, è essenziale investire tempo nelle prime fasi di un progetto per sfruttare i progressi dell'intelligenza artificiale. In questo modo, viene stabilita l'architettura corretta per ridurre al minimo la rielaborazione della modellazione nelle fasi successive del progetto.