该书收录全球100个AI实践应用案例（请关注公众号 Altair澳汰尔 下载）
Altair 近日正式发布全新电子书《全球100个AI应用案例》，书中收录了全球 100 个 AI 驱动工程设计应用案例，展示人工智能技术（AI） 如何在各行业为产品开发生命周期带来革新。 这本电子书兼具参考价值与实践指南功能，为各行业组织提供已实战验证的 AI 应用场景及 AI 应用策略。书中分享了如何使用 AI 降低成本、缩短周期、加速创新的洞见，为企业开启或拓展自身 AI 驱动工程设计项目提供切实可行的思路。
在产品开发与工程设计领域，AI 已不再是可选项，而是必备项。Altair 已将 AI 无缝集成到我们的工具和工作流程中，直接为客户赋予 AI 能力。 这本电子书中的真实应用案例，展示了我们的客户如何运用 AI 提高生产力、解决当下棘手的挑战并实现商业价值。我们很自豪能为企业提供便捷易用的工具，帮助企业将数据转化为战略优势。 —— Altair 首席技术官 Sam Mahalingam 这 100 个应用案例涵盖汽车、重型机械、医疗健康、能源、航空航天等多个行业。每个案例都清晰阐释了 AI 创造的实际价值，包括预测电池寿命、优化气动性能，实现实时数字孪生等。
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A 精彩案例摘取
汽车行业案例：如何利用机器学习ML 提前检测NVH性能问题 挑战 及早解决 NVH 问题对于品牌形象至关重要，尤其是在车队电气化的情况下需要更快的 NVH 性能分析，以评估设计变量并确保结构可靠性。 解决方案 使用数据和机器学习创建用于了解设计变量对 NVH 性能影响的应用程序； 利用无代码机器学习模型和接又分析 NVH 指标，比传统方法快100倍。 价值 及早发现 NVH 问题，增强品牌声誉并提高产品质量； 更快的 NVH 分析可以加快决策速度并缩短开发周期； 用户友好的无代码工具可提高工作流程效率并延长产品生命周期。
重工业案例： AI 数字孪生精准护航 设备健康，提前预防故障 挑战 健康状况 ( SoH )的预估很难做到准确； 使用传感器数据 (如加速度和压力)实时分析关键部件对于避免故障和减少停机时间至关重要。 解决方案 开发实时合规的虚拟传感器，使用 Altair® romAl™ 和 Altair® Twin Activate™ 准确预测 SoH。这些虚拟传感器可以部署在边缘设备或云平台上，以进行持续监控。 价值 更深入地了解各种操作条件下的系统损坏行为； 改进异常检测和故障预测，支持采取主动措施防止故障； 实现更有效的预测性维护计划，减少停机时间并提高整体运营效率。
材料与制造：AI 驱动大铸件轻量化与 多学科优化，增强性能 挑战 复杂设计：大铸件制造中的设计和分析复杂性； 数据过载：需要处理大量的仿真数据才能确定最佳解决方案； 可持续发展目标:需要开发具有卓越多学科性能(碰撞、NVH 等)的轻量化产品。 解决方案 多学科设计探索：采用多学科设计探索评估不同概念的设计需求与可制造性； AI / ML 聚类：利用 AI/ML 聚类技术识别海量数据中性能最优的设计方案； 结构优化：利用轻量化策略，最大限度地提高能量吸收并减少变形，以避免破裂。 价值 设计自由度：通过扩展的设计灵活性和材料特性，增强产品的轻量化潜能； 运营效率：减少与零件质量相关的损失，提高资源利用率； 加快产品上市时间：加快产品开发速度，推动产品更快进入市场。
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