8 de diciembre de 2016

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5 claves para introducir con éxito la simulación en ingeniería en el diseño de productos

5 claves para introducir con éxito la simulación en ingeniería en el diseño de productos

5 claves para introducir con éxito la simulación en ingeniería en el diseño de productos
abril 19
17:59 2012

Simulación en ingeniería

La simulación en ingeniería puede consumir un gran número de recursos informáticos cuando se trabaja en el diseño óptimo de un producto. En algunos casos, como el análisis de fluidos en un reactor nuclear o en los vasos sanguíneos de un ser humano, realizar pruebas virtuales es el único método eficaz para hacerlo. Para sacarle el mayor partido a las inversiones que se realizan en I+D+i es necesario disponer del entorno informático y el software más adecuados para ello.

Ansys, empresa especializada en el desarrollo y comercialización de software y tecnología para la simulación en distintos sectores industriales, ha elaborado una lista con los cinco elementos claves que las compañías más punteras están persiguiendo para acelerar sus trabajos de ingeniería en el diseño de nuevos productos, consiguiendo agilizar su puesta en el mercado a un menor coste:

1 – HPC o informática de alto rendimiento

Las empresas están reemplazando el uso de ordenadores personales independientes por el de grandes ordenadores multiprocesadores. Esto es especialmente importante a la hora de llevar a cabo grandes simulaciones con un alto nivel de detalle y precisión, así como para realizar rápidamente análisis de múltiples escenarios de diseño (DOE). La informática de alto rendimiento puede ser un factor estratégico en la expansión del uso de la simulación para obtener éxitos comerciales. Utilizar HPC para la simulación en ingeniería ofrece una ventaja competitiva, al mejorar el proceso de desarrollo de productos y aumentar la productividad de los usuarios que trabajan con simulación.

2 – Recursos centralizados

Para ahorrar costes y optimizar recursos, muchas empresas están volviendo a usar los centros de datos centralizados que garantizan un acceso controlado de analistas e ingenieros en todo el mundo.

3 – Simulación distribuida

Las preferencias de los usuarios se inclinan cada vez más hacia opciones tales como el multi-core, el multiprocesador y el cloud computing, frente a grandes procesadores de gran potencia. Al ser el software de simulación en ingeniería cada vez más escalable, y debido al aumento de la demanda para el diseño de experimentos y la optimización, las empresas necesitan llevar a cabo un gran número de simulaciones de forma simultánea. Cada una puede ejecutarse en paralelo en varios procesadores o cores a la vez para acelerar el proceso de diseño y el tiempo de comercialización. Esta tendencia implica tener la flexibilidad informática necesaria para ejecutar simulaciones de gran importancia en cientos de cores, realizar múltiples simulaciones en paralelo en un grupo reducido de procesadores y/o realizar numerosas simulaciones sistemáticamente.

4 – Interfaz para la gestión del ciclo de vida y del conocimiento del producto

Los aumentos en la capacidad de cálculo y potencia de almacenamiento impulsan una mayor adopción de la simulación en ingeniería. El valor de esto, sin embargo, puede ser limitado si la gran cantidad de datos no se gestiona de forma adecuada. Un buen sistema de gestión de datos debe estar integrado con el software de ingeniería y operar en un entorno de hardware que permita el acceso remoto y controlado, y que ofrezca un retorno significativo de las inversiones tanto a nivel de hardware como de costes de la simulación. Entre las herramientas de gestión de datos podemos encontrar las de gestión de conocimiento de ingeniería (EKM), gestión de proceso de datos (PDM) o gestión de ciclo de vida del producto (PLM).

5 – Soporte para la escalabilidad extrema en las grandes empresas

El aumento en la capacidad de cálculo impulsa el despliegue de tecnología en el proceso de diseño: modelado avanzado, integración automática y análisis multifísico. Estas herramientas pueden reducir el tiempo de puesta en marcha del proyecto, proporcionar resultados más precisos para los prototipos virtuales finales y reducir la necesidad de usar prototipos físicos. Pero esto implica una infraestructura que pueda soportar el pre-procesamiento, la solución y el post-procesamiento a gran escala.

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Elisabeth Rojas

Elisabeth Rojas

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  • Daniel

    Muy interesante el articulo que nos han dejado, saludos.

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