高維度生產調參 AI、DOE分析平台
機器學習 (ML) 和人工智能 (AI) 是工程模擬界的熱門話題。這些技術在整個產品生命週期中都有應用。例如，設計工程師可以訓練 ML 模型以使用模擬數據找到最佳設計。ML 輔助模擬還可用於許多其他目的，例如製造過程控制、預測性維護、公差分析和計算風險分析。
但是，使用 ML 和 AI 進行模擬會帶來幾個主要挑戰。許多工程模擬是確定性的，但它們建模的潛在問題受到不確定性的影響，因此本質上是隨機的。儘管 AI 可能會產生最佳解決方案，但它可能對應於不切實際的場景，而不是包含現實世界不確定性的理想解決方案。
為了實現其真正的目標，人工智能系統必須通過將不確定性納入其決策規則，在感興趣的結果的隨機性方面進行訓練。其他挑戰包括如何理解機器學習和人工智能模型本身的不確定性，以及如何為稀疏或小數據集或具有許多輸入的數據集構建此類模型。
SmartUQ是功能強大的預測分析和不確定性量化（UQ）軟體工具，將真實世界的變異性和機率行為納入工程和系統分析中。
從工程與製造行業的《財富》 500強公司到初創企業和諮詢公司，SmartUQ軟體可幫助我們的客戶解決汽車，航空航太與國防，渦輪機械，重型設備，醫療設備，半導體，能源，石油和天然氣，以及加熱，通風和空調。SmartUQ軟體替我們的客戶節省了數百萬美元和數千小時的工作時間。
易於使用的軟體、即使是初學者也能馬上使用
它不僅可以單獨使用，還可以與您的工具結合使用
分析軟體僅在與其他系統兼容時才變得強大。透過使用SmartUQ API，可以將SmartUQ工具無縫整合到工作流程中，從而最大程度地利用GUI的優勢並顯著減少分析時間。SmartUQ還具有與CAE工具的內置整合。
可根據您的工作內容進行建模
使用現有的數據集或模擬結果，您可以重複運行，構建和比較預測模型，直到獲得所需的精度為止。
解決複雜分析問題
敏感性分析
- 支援高維數據
- 減少計算量
- 瞭解輸入之間交互的影響
實驗/測試評估
- 改進不確定性估計
- 選擇最佳測試點
- 識別高影響力的輸入
不確定性分析
- 不確定性的傳播
- 穩健的設計過程
加快模擬工作
- 快速尋找高效的設計空間
- 減少執行次數
實際系統應用
- 控制系統
- 虛擬感測器
- 預測與診斷
- 掌握嘈雜的數據
製造分析
- 預測6 sigma（處理能力）
- 管理層壓成型方法（例如3D列印機）中的不確定性
- 減少零件之間的差異
不確定性量化和預測分析
不確定性量化的基石之一是通過預測分析來構建準確的預測模型，但是我們的一些客戶在不確定性量化工作流之外將SmartUQ的預測模型用作獨立工具。SmartUQ的預測模型可以使用來自模擬模型，製造，操作和感測器以及數位分身模型的數據集構建。SmartUQ的預測模型的某些應用包括開發虛擬感測器或執行根本原因分析。
各行各業應用不確定性量化分析
航空與國防
汽車與重型車輛行業
馬達與渦輪發動機
醫療器材業
半導體業
製藥業
SmartUQ超越了不確定性傳播
除了傳播輸入不確定性之外，不確定性量化還提供了更全面的框架，其中包括幾種關鍵分析技術：
經過訓練可模仿複雜的工程模擬。
參數影響結果的能力對其進行排名。
處理模擬模型與物理測試之間的分歧和不確定性。
確定有缺陷的數學方程(ODE/PDE)邊界條件輸入，材料，製程，環境，和稀疏模型輸入的基礎分佈。
現代工程的預測分析
預測分析包含一組高級分析技術，這些技術用於開發用於即時分析和預測未來事件的預測模型。經過訓練的SmartUQ預測模型可以使用所有類型的數據集，例如模擬建模，製造以及操作和感測器數據，可以快速執行複雜的分析，例如預測維護或風險分析，從而為您的團隊帶來競爭優勢。以下是SmartUQ的行業規模預測分析的一些應用程式：
SmartUQ決策
無論數據來自何處（模擬，物理測試，感測器或數位分身），總會有不確定性因素。不要依賴確定性的點估計，該點可能超出預期範圍並且會造成高昂的後果。
透過使用不確定性量化來考慮所有可能的結果，您可以優化決策過程，從而降低風險並提高對結果的信心。
瞭解SmartUQ如何優化所有數據類型的決策，包括：
借助Analytics進行加速：從有限數據中最大化洞察力
時間和資源總是有限的，有時重要的決策只能基於少數幾個數據點來做出。SmartUQ可以幫助您從最少的點中獲取最多的資訊：
在利用現有數據的同時優化新數據的採樣。
在利用現有數據的同時建立平衡的空間填充樣本。
直接採樣僅在必要時精煉數據集。
透過準確的模擬探索整個設計空間。
透過減少設計和測試反覆運算來節省時間和資源。
將Analytics（分析）提升到新的水準
我們提供廣泛的功能，包括：
實驗設計
模擬
統計校正
敏感性分析
不確定性的傳播
統計優化
逆向分析
利用分析來獲得更深刻的見解並更快地創建更好的產品。
統計校準：物理數據中的紮實模擬
建立模型時必須進行校正，以提高模擬的保真度或預測能力。SmartUQ具有專用於工具的模型校正工具，包括專用的混合實驗設計生成器和自動統計校正。
透過快速找到最適合的參數並自信地評估模型差異來改善模型驗證。
不確定性無處不在
不確定性是每個系統的一部分。它來自於測量精度，材料特性，使用場景，建模近似和未知的未來事件。模型邊界條件，初始條件和參數的不確定性使您更難以自信地回答最重要的問題：它將滿足所有要求並且是否最佳化？
應用焦點領域
數位分身
不確定性下的決策
負載預測
工程模擬
人工智能