CADFEM Conference 2024: Empowering Digital Engineering

CADFEM zählt zu den Pionieren der Anwendung Numerischer Simulation in der Produktentwicklung. Wir sind einer der größten europäischen Anbieter für Computer-Aided Engineering, langjähriger Vertriebspartner des führenden Softwareherstellers ANSYS, Inc. und ANSYS Elite Channel Partner mit 130 ANSYS Spezialisten. Simulation macht heute sehr viel möglich. Weil Software allein aber noch keinen Simulationserfolg garantiert, bieten wir alles, auf was es ankommt, aus einer Hand: Software und IT-Lösungen. Beratung, Support, Engineering. Know-how-Transfer. Unsere Software Rocky dem ermöglicht exakte Vorhersagen des Verhaltens von Partikeln durch Analyse von Medienströmungen, Energieabsorptionsraten. Überall wo große Mengen an Teilchen und Körpern, unabhängig von ihrer Größe, Form, Material und Adhäsionskraft in Schütt-, Misch-, Rutsch- oder Fließvorgängen in Bewegung gesetzt werden, kann ROCKY helfen, Prozesse zu verstehen und gezielt zu verbessern.

Künstliche Intelligenz (KI) ein Schlüssel für enorme Effizienzsprünge. Numerische Simulationen und Engineering-Prozesse sind folglich bereit für ihren Einsatz. Um Kunden beim Schritt in die KI-Welt zielgerichtet zu unterstützen, hat der Simulationsspezialist CADFEM mit PI Probaligence einen Partner mit herausragenden Lösungen und Expertisen ins Boot geholt. Der Megatrend Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde. Riesige Informationsmengen werden in künstlichen neuronalen Netzen durch Hochleistungsrechner und Cloud Computing verarbeitet, um etwa Texte und Bilder zu interpretieren oder zu erzeugen. Andere KI-Ansätze haben sich auf Designoptimierung, Versuchsplanung oder die Offenlegung wichtiger Zusammenhänge spezialisiert. Dazu gehört das Maschinelle Lernen (Machine Learning, ML): Dieser KI-Ansatz lernt durch Training an Versuchs-, Simulations- und weiteren Engineering-Daten. Dadurch bietet ML ein gewaltiges Potenzial, um einen vorhandenen Datenpool zur massiven Beschleunigung und Verbesserung von Entwicklungs- und Entscheidungsprozessen zu nutzen. Maschinelles Lernen (ML): Die KI fürs Engineering Ziel