Sasha
Writer
Trong khoảng 80 năm lịch sử, mô phỏng máy tính đã thể hiện nhiều lợi ích trong nhiều ngành nghề và lĩnh vực. Từ mô hình hóa sóng hấp dẫn đến thiết kế bảng mạch, mục đích của việc mô phỏng chỉ có một: tái hiện thế giới vật lý chính xác nhất có thể.
Trong những năm qua, quá trình tích hợp đa miền đã hỗ trợ thực hiện các mô phỏng cấp hệ thống và cấp quy trình, và đang dần phát triển thành công nghệ tạo nguyên mẫu ảo hiện đại.
Dưới đây là những lợi ích đã biết của tạo nguyên mẫu ảo, làm cơ sở khám phá những lợi ích tiềm năng có thể tác động đến các tổ chức trong ngành giao thông vận tải, từ quá trình thúc đẩy điện khí hóa hiện tại đến sự hội tụ tất yếu với trí tuệ nhân tạo.
Đánh giá ban đầu: Những lợi ích đã biết của tạo nguyên mẫu ảo
Mặc dù ngành sản xuất đã có hơn một thế kỷ đổi mới sáng tạo, bước dịch chuyển sang sản xuất xe điện (EV) lại đặt ra những thách thức hoàn toàn mới. Thiết kế, sản xuất và nghiên cứu pin, đảm bảo an toàn trong vận hành và khi có sự cố, và thậm chí đánh giá lại dịch vụ hậu cần cho giao thông là một vài ví dụ về những bài toán không có “cẩm nang hướng dẫn” mà ngành ô tô phải đối mặt, trong khi không có cẩm nang hướng dẫn nào để có thể làm theo.
Việc "thiếu cẩm nang hướng dẫn" này cũng được phản ánh trong các khái niệm như các các tiếp cận thiết kế front loading (tải trước) và shift left (dịch trái); trong đó ngày càng nhiều - nếu không phải tất cả - thiết kế được thực hiện trong thế giới ảo trước khi xây dựng bất kỳ nguyên mẫu vật lý nào.
Tạo nguyên mẫu ảo trao quyền để đội ngũ kỹ sư xây dựng một cẩm nang hướng dẫn hiệu quả. Họ sử dụng phần mềm mô phỏng để mô hình hóa và đo kiểm linh kiện như trên thực tế, dự báo và đo lường tương tác của các linh kiện, tìm hiểu hành vi của phương tiện giao thông trong nhiều hoàn cảnh khác nhau và đưa ra quyết định có cơ sở mà không cần chế tạo nguyên mẫu vật lý (Hình 1). Phương pháp này có một số lợi ích rõ ràng :
- Nắm bắt sớm vấn đề để tiết kiệm chi phí sản xuất nguyên mẫu
- Tăng tốc quy trình thiết kế đi từ linh kiện đến sản xuất
- Thúc đẩy đổi mới sáng tạo nhờ khả năng đánh giá nhiều biến thể hơn, kể cả những biến thể có chi phí đo kiểm thực tế quá cao
- Tăng độ tin cậy của sản phẩm cuối nhờ đo kiểm ảo
- Nâng cao khả năng dự đoán để giảm thiểu rủi ro
- Tối ưu hóa hiệu quả trong quá trình thiết kế, phát triển và sản xuất
Nguyên mẫu ảo và đo kiểm ảo rút ngắn thời gian phát triển và đưa ra sản phẩm thị trường với chi phí thấp hơn so với các phương pháp chuyển tiếp (hình ảnh do ESI Group cung cấp).
Với tất cả những lợi điểm này, áp dụng nguyên mẫu ảo sẽ là một mục tiêu của ngành giao thông. Tuy nhiên, mặc dù đã được đưa vào thực hành ở một mức độ rộng rãi nhất định, lĩnh vực này vẫn còn nhiều khoảng trống cần cải thiện.
Khả năng mô hình hóa tất cả bộ phận của một chiếc xe còn đem tới những lợi ích tiềm năng khác chưa được khám phá hết. Hãy cùng tìm hiểu kỹ hơn về những lợi ích này: chúng là gì, có tác dụng gì và mang lại gì trong tương lai.
Cùng tìm hiểu sâu hơn: Có gì bên dưới mui xe (ảo)
Yếu tố con người
Như mọi dự án lớn, phức tạp khác, dự án phát triển EV gần như luôn đối mặt với nguy cơ vượt quá thời gian và ngân sách.
Một phân tích gần đây của PwC về việc chậm trễ khi ra mắt xe trong 4 năm qua đã kết luận rằng nguyên nhân chính nằm ở "các vấn đề cố hữu liên quan đến sản xuất". Hơn nữa, phân tích này đã chỉ ra rằng sự chậm trễ thường xuyên của chuỗi cung ứng, các vấn đề liên quan đến đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng và hạn chế về lực lượng lao động khiến cho việc mở rộng quy mô sản xuất gặp khó khăn là những vấn đề chính gây cản trở.
Mặc dù việc tạo nguyên mẫu ảo có thể mang lại những lợi ích rõ ràng, chẳng hạn mô hình hóa quy trình sản xuất để phát hiện sớm các vấn đề, nhưng một lợi ích không sâu xa nhưng ít được chú ý hơn là tác động đến yếu tố con người.
Thành công của các dự án phụ thuộc rất nhiều vào giao tiếp hiệu quả giữa các nhóm ở khắp nơi trên thế giới, những người có khả năng sử dụng các công cụ phân tích khác nhau để xác định đóng góp của họ cho sản phẩm. Cách tiếp cận rời rạc này thường không tạo ra một sản phẩm tối ưu, bởi các biến số thiết kế có liên hệ chặt chẽ với nhau nhưng lại được xử lý tách biệt, dẫn đến thiếu sự đồng bộ.
Quá trình tạo nguyên mẫu ảo hiện đại có tiềm năng chuyển đổi ngành giao thông theo hai cách:
1. Bằng cách "ép" tạo ra một chuỗi công cụ dùng chung trong nhiều lĩnh vực. Thế giới thực thường vận hành trên cơ sở một chân lý chung duy nhất - hay còn gọi là thực tế. Mục tiêu trong thế giới ảo là có một "chân lý" tương đương, xuyên suốt các lĩnh vực cơ khí, thủy lực, khí nén, điện tử, nhiệt, điều khiển và hệ thống an toàn, qua đó thúc đẩy hợp tác, giao tiếp và đổi mới sáng tạo tốt hơn để xác định và giải quyết vấn đề trước khi sản phẩm trở thành hiện thực (Hình 2) .
2. Nhờ thực tế ảo, yếu tố con người được đưa vào quá trình này một cách toàn diện hơn, đưa trải nghiệm thiết kế và chế tạo chiếc xe như trong thế giới thực (Hình 3). Từ quy trình "sống" này, người ta có thể trải nghiệm công việc - chẳng hạn thực hiện một nhiệm vụ lắp ráp thủ công - theo cách mà các mô phỏng máy tính xác định chưa thực sự làm chủ. Mặc dù còn phải chờ nhiều tháng nữa cho tới khi thể sử dụng công cụ để trực tiếp trải nghiệm sản phẩm, các đội nhóm đã hợp tác để nâng cao hiệu quả giải quyết vấn đề, ra quyết định và tăng cường an toàn trong thế giới thực.
Tạo nguyên mẫu ảo đa miền giúp tìm hiểu từ cách vận hành của linh kiện cho tới cả chiếc xe, cũng như giúp kết nối chuyên gia từ các ngành nghề khác nhau thông qua một chuỗi công cụ chung (hình ảnh do ESI Group cung cấp).
Quá trình xác nhận quy trình lấy con người làm trung tâm tạo ra môi trường để xác định và giải quyết sớm các vấn đề, giúp tiết kiệm chi phí thông qua việc xác định và giải quyết sớm các vấn đề chế tạo (hình ảnh do ESI Group cung cấp).
Tính bền vững
Sau khi ra mắt thành công, nguyên mẫu ảo cũng có thể mang lại lợi ích cho các nhà sản xuất khi xử lý xe điện hết vòng đời thị trường.
Hãy lấy ví dụ về pin. Thông thường, tuổi thọ pin dự kiến nằm trong khoảng từ 8 đến 10 năm, cho phép xe chạy được khoảng 160.000 km. Tuy nhiên, thời gian hữu ích tổng thể của pin có thể bằng ít nhất gấp đôi con số này trong các ứng dụng khác.
Sau khoảng thời gian đó, dung lượng pin còn lại vẫn đủ để lưu điện tại nhà hoặc để chạy các phương tiện nhỏ hơn như xe máy điện. Nhờ cấu trúc bên trong của bộ pin, có thể tăng hoặc giảm điện năng để tái sử dụng lần hai, và cuối cùng, khi sự đến giới hạn xuống cấp, pin có thể được tái chế. Các nhà sản xuất pin như Northvolt , đã thu hồi tới 95% một số khoáng chất nhất định để sử dụng cho pin mới.
Nguyên mẫu ảo của pin là điểm khởi đầu giúp dự đoán sự xuống cấp và ước tính tuổi thọ hữu ích trước khi đưa pin vào hoạt động. Điều quan trọng là cần bổ sung một mô hình pin cho nguyên mẫu ảo, tạo ra một bản sao số hiệu quả. Từ đó, chúng ta có thể hiểu được hành vi của pin theo thời gian và giúp cho các nhà sản xuất ô tô lên kế hoạch phục hồi, tái chế, bán lại hoặc mở rộng sang các thị trường khác (hình 4). Nhờ đó có thể tạo ra dòng doanh thu mới, cho phép các công ty mở rộng phạm vi và tính bền vững trong vận hành.
Hiểu biết thấu đáo về hành vi của pin giúp các nhà sản xuất lập kế hoạch cho toàn bộ vòng đời pin để khám phá có hiệu quả các cơ hội hậu mãi và tái chế.
Tương lai: Hội tụ với trí tuệ nhân tạo
Một báo cáo của Grand View Research đã tính được tốc độ tăng trưởng gộp hàng năm CAGR của lĩnh vực tạo nguyên mẫu ảo trong giai đoạn 2018-2025 là hơn 19%. Trong tương lai, lĩnh vực sẽ tiếp tục phát triển cùng với sự gia tăng của sức mạnh tính toán và nhất là sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI).
Sử dụng AI để định nghĩa mô phỏng, khám phá các kịch bản và dự đoán các vấn đề sẽ giúp:
1. Tối ưu hóa thiết kế: Phần mềm AI có thể rút ngắn đáng kể thời gian khám phá các ý tưởng thiết kế. Quan trọng hơn, AI có thể tận dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tối ưu hóa thiết kế. Hãy hình dung việc tạo nguyên mẫu bộ pin thế hệ tiếp theo bằng cách kết hợp dữ liệu trong thế giới thực bao gồm dữ liệu hiệu năng, hành vi, bảo trì và kết quả đo kiểm của nhà cung cấp pin. AI có thể xử lý và sử dụng dữ liệu này để xác định các tối ưu hóa thiết kế nhanh hơn con người.
2. Giảm thiểu rủi ro: AI cũng có thể đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu. Sử dụng kết hợp các bộ dữ liệu từ các nguyên mẫu ảo với dữ liệu trong thế giới thực, AI sẽ có thể tìm ra các khuôn mẫu, dự đoán hành vi, dự báo vấn đề và giúp giảm thiểu rủi ro về an toàn, chi phí thu hồi sản phẩm và lãng phí.
3. Tính thực tế cao: AI có thể nâng cao độ chính xác của các nguyên mẫu ảo, tới mức không thể phân biệt được với thực tế. Nhờ đó có thể cải thiện các quy trình xác nhận lấy con người làm trung tâm đã được thảo luận ở trên, tương tự như cách một bể bơi giúp các phi hành gia tập luyện để làm việc trong môi trường vi trọng lực – tạo ra các điều kiện thực hành chân thực nhất trước khi thực hiện các nhiệm vụ trong thế giới thực.
Kết luận
Tạo nguyên mẫu ảo trong ngành giao thông đã được áp dụng rộng rãi, nhưng vẫn nhiều việc phải làm trước khi khai thác tối đa các lợi ích. Trong vài năm tới, sự hội tụ với AI sẽ tạo ra các khả năng như đã được thảo luận ở trên, và bước tiếp theo của tạo nguyên mẫu ảo sẽ cải thiện kết nối giữa thế giới ảo và thế giới thực. Khi các mô phỏng được kết nối tốt hơn với kết quả đo kiểm và đo lường thực tế, chu trình xoáy ốc đi lên cung cấp dữ liệu thực vào các nguyên mẫu ảo để tăng khả năng dự đoán sẽ giúp các công ty hiện thực hóa tất cả các lợi ích về chi phí, thời gian và vận hành của tạo nguyên mẫu ảo. Cuối cùng, thu hẹp khoảng cách giữa thiết kế và đo kiểm thử nghiệm sẽ giúp cho ngành này giảm độ trễ, tỷ lệ thu hồi sản phẩm và lãng phí gần về không.
Trong những năm qua, quá trình tích hợp đa miền đã hỗ trợ thực hiện các mô phỏng cấp hệ thống và cấp quy trình, và đang dần phát triển thành công nghệ tạo nguyên mẫu ảo hiện đại.
Dưới đây là những lợi ích đã biết của tạo nguyên mẫu ảo, làm cơ sở khám phá những lợi ích tiềm năng có thể tác động đến các tổ chức trong ngành giao thông vận tải, từ quá trình thúc đẩy điện khí hóa hiện tại đến sự hội tụ tất yếu với trí tuệ nhân tạo.
Đánh giá ban đầu: Những lợi ích đã biết của tạo nguyên mẫu ảo
Mặc dù ngành sản xuất đã có hơn một thế kỷ đổi mới sáng tạo, bước dịch chuyển sang sản xuất xe điện (EV) lại đặt ra những thách thức hoàn toàn mới. Thiết kế, sản xuất và nghiên cứu pin, đảm bảo an toàn trong vận hành và khi có sự cố, và thậm chí đánh giá lại dịch vụ hậu cần cho giao thông là một vài ví dụ về những bài toán không có “cẩm nang hướng dẫn” mà ngành ô tô phải đối mặt, trong khi không có cẩm nang hướng dẫn nào để có thể làm theo.
Việc "thiếu cẩm nang hướng dẫn" này cũng được phản ánh trong các khái niệm như các các tiếp cận thiết kế front loading (tải trước) và shift left (dịch trái); trong đó ngày càng nhiều - nếu không phải tất cả - thiết kế được thực hiện trong thế giới ảo trước khi xây dựng bất kỳ nguyên mẫu vật lý nào.
Tạo nguyên mẫu ảo trao quyền để đội ngũ kỹ sư xây dựng một cẩm nang hướng dẫn hiệu quả. Họ sử dụng phần mềm mô phỏng để mô hình hóa và đo kiểm linh kiện như trên thực tế, dự báo và đo lường tương tác của các linh kiện, tìm hiểu hành vi của phương tiện giao thông trong nhiều hoàn cảnh khác nhau và đưa ra quyết định có cơ sở mà không cần chế tạo nguyên mẫu vật lý (Hình 1). Phương pháp này có một số lợi ích rõ ràng :
- Nắm bắt sớm vấn đề để tiết kiệm chi phí sản xuất nguyên mẫu
- Tăng tốc quy trình thiết kế đi từ linh kiện đến sản xuất
- Thúc đẩy đổi mới sáng tạo nhờ khả năng đánh giá nhiều biến thể hơn, kể cả những biến thể có chi phí đo kiểm thực tế quá cao
- Tăng độ tin cậy của sản phẩm cuối nhờ đo kiểm ảo
- Nâng cao khả năng dự đoán để giảm thiểu rủi ro
- Tối ưu hóa hiệu quả trong quá trình thiết kế, phát triển và sản xuất
Nguyên mẫu ảo và đo kiểm ảo rút ngắn thời gian phát triển và đưa ra sản phẩm thị trường với chi phí thấp hơn so với các phương pháp chuyển tiếp (hình ảnh do ESI Group cung cấp).
Với tất cả những lợi điểm này, áp dụng nguyên mẫu ảo sẽ là một mục tiêu của ngành giao thông. Tuy nhiên, mặc dù đã được đưa vào thực hành ở một mức độ rộng rãi nhất định, lĩnh vực này vẫn còn nhiều khoảng trống cần cải thiện.
Khả năng mô hình hóa tất cả bộ phận của một chiếc xe còn đem tới những lợi ích tiềm năng khác chưa được khám phá hết. Hãy cùng tìm hiểu kỹ hơn về những lợi ích này: chúng là gì, có tác dụng gì và mang lại gì trong tương lai.
Cùng tìm hiểu sâu hơn: Có gì bên dưới mui xe (ảo)
Yếu tố con người
Như mọi dự án lớn, phức tạp khác, dự án phát triển EV gần như luôn đối mặt với nguy cơ vượt quá thời gian và ngân sách.
Một phân tích gần đây của PwC về việc chậm trễ khi ra mắt xe trong 4 năm qua đã kết luận rằng nguyên nhân chính nằm ở "các vấn đề cố hữu liên quan đến sản xuất". Hơn nữa, phân tích này đã chỉ ra rằng sự chậm trễ thường xuyên của chuỗi cung ứng, các vấn đề liên quan đến đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng và hạn chế về lực lượng lao động khiến cho việc mở rộng quy mô sản xuất gặp khó khăn là những vấn đề chính gây cản trở.
Mặc dù việc tạo nguyên mẫu ảo có thể mang lại những lợi ích rõ ràng, chẳng hạn mô hình hóa quy trình sản xuất để phát hiện sớm các vấn đề, nhưng một lợi ích không sâu xa nhưng ít được chú ý hơn là tác động đến yếu tố con người.
Thành công của các dự án phụ thuộc rất nhiều vào giao tiếp hiệu quả giữa các nhóm ở khắp nơi trên thế giới, những người có khả năng sử dụng các công cụ phân tích khác nhau để xác định đóng góp của họ cho sản phẩm. Cách tiếp cận rời rạc này thường không tạo ra một sản phẩm tối ưu, bởi các biến số thiết kế có liên hệ chặt chẽ với nhau nhưng lại được xử lý tách biệt, dẫn đến thiếu sự đồng bộ.
Quá trình tạo nguyên mẫu ảo hiện đại có tiềm năng chuyển đổi ngành giao thông theo hai cách:
1. Bằng cách "ép" tạo ra một chuỗi công cụ dùng chung trong nhiều lĩnh vực. Thế giới thực thường vận hành trên cơ sở một chân lý chung duy nhất - hay còn gọi là thực tế. Mục tiêu trong thế giới ảo là có một "chân lý" tương đương, xuyên suốt các lĩnh vực cơ khí, thủy lực, khí nén, điện tử, nhiệt, điều khiển và hệ thống an toàn, qua đó thúc đẩy hợp tác, giao tiếp và đổi mới sáng tạo tốt hơn để xác định và giải quyết vấn đề trước khi sản phẩm trở thành hiện thực (Hình 2) .
2. Nhờ thực tế ảo, yếu tố con người được đưa vào quá trình này một cách toàn diện hơn, đưa trải nghiệm thiết kế và chế tạo chiếc xe như trong thế giới thực (Hình 3). Từ quy trình "sống" này, người ta có thể trải nghiệm công việc - chẳng hạn thực hiện một nhiệm vụ lắp ráp thủ công - theo cách mà các mô phỏng máy tính xác định chưa thực sự làm chủ. Mặc dù còn phải chờ nhiều tháng nữa cho tới khi thể sử dụng công cụ để trực tiếp trải nghiệm sản phẩm, các đội nhóm đã hợp tác để nâng cao hiệu quả giải quyết vấn đề, ra quyết định và tăng cường an toàn trong thế giới thực.
Tạo nguyên mẫu ảo đa miền giúp tìm hiểu từ cách vận hành của linh kiện cho tới cả chiếc xe, cũng như giúp kết nối chuyên gia từ các ngành nghề khác nhau thông qua một chuỗi công cụ chung (hình ảnh do ESI Group cung cấp).
Quá trình xác nhận quy trình lấy con người làm trung tâm tạo ra môi trường để xác định và giải quyết sớm các vấn đề, giúp tiết kiệm chi phí thông qua việc xác định và giải quyết sớm các vấn đề chế tạo (hình ảnh do ESI Group cung cấp).
Tính bền vững
Sau khi ra mắt thành công, nguyên mẫu ảo cũng có thể mang lại lợi ích cho các nhà sản xuất khi xử lý xe điện hết vòng đời thị trường.
Hãy lấy ví dụ về pin. Thông thường, tuổi thọ pin dự kiến nằm trong khoảng từ 8 đến 10 năm, cho phép xe chạy được khoảng 160.000 km. Tuy nhiên, thời gian hữu ích tổng thể của pin có thể bằng ít nhất gấp đôi con số này trong các ứng dụng khác.
Sau khoảng thời gian đó, dung lượng pin còn lại vẫn đủ để lưu điện tại nhà hoặc để chạy các phương tiện nhỏ hơn như xe máy điện. Nhờ cấu trúc bên trong của bộ pin, có thể tăng hoặc giảm điện năng để tái sử dụng lần hai, và cuối cùng, khi sự đến giới hạn xuống cấp, pin có thể được tái chế. Các nhà sản xuất pin như Northvolt , đã thu hồi tới 95% một số khoáng chất nhất định để sử dụng cho pin mới.
Nguyên mẫu ảo của pin là điểm khởi đầu giúp dự đoán sự xuống cấp và ước tính tuổi thọ hữu ích trước khi đưa pin vào hoạt động. Điều quan trọng là cần bổ sung một mô hình pin cho nguyên mẫu ảo, tạo ra một bản sao số hiệu quả. Từ đó, chúng ta có thể hiểu được hành vi của pin theo thời gian và giúp cho các nhà sản xuất ô tô lên kế hoạch phục hồi, tái chế, bán lại hoặc mở rộng sang các thị trường khác (hình 4). Nhờ đó có thể tạo ra dòng doanh thu mới, cho phép các công ty mở rộng phạm vi và tính bền vững trong vận hành.
Hiểu biết thấu đáo về hành vi của pin giúp các nhà sản xuất lập kế hoạch cho toàn bộ vòng đời pin để khám phá có hiệu quả các cơ hội hậu mãi và tái chế.
Tương lai: Hội tụ với trí tuệ nhân tạo
Một báo cáo của Grand View Research đã tính được tốc độ tăng trưởng gộp hàng năm CAGR của lĩnh vực tạo nguyên mẫu ảo trong giai đoạn 2018-2025 là hơn 19%. Trong tương lai, lĩnh vực sẽ tiếp tục phát triển cùng với sự gia tăng của sức mạnh tính toán và nhất là sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI).
Sử dụng AI để định nghĩa mô phỏng, khám phá các kịch bản và dự đoán các vấn đề sẽ giúp:
1. Tối ưu hóa thiết kế: Phần mềm AI có thể rút ngắn đáng kể thời gian khám phá các ý tưởng thiết kế. Quan trọng hơn, AI có thể tận dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tối ưu hóa thiết kế. Hãy hình dung việc tạo nguyên mẫu bộ pin thế hệ tiếp theo bằng cách kết hợp dữ liệu trong thế giới thực bao gồm dữ liệu hiệu năng, hành vi, bảo trì và kết quả đo kiểm của nhà cung cấp pin. AI có thể xử lý và sử dụng dữ liệu này để xác định các tối ưu hóa thiết kế nhanh hơn con người.
2. Giảm thiểu rủi ro: AI cũng có thể đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu. Sử dụng kết hợp các bộ dữ liệu từ các nguyên mẫu ảo với dữ liệu trong thế giới thực, AI sẽ có thể tìm ra các khuôn mẫu, dự đoán hành vi, dự báo vấn đề và giúp giảm thiểu rủi ro về an toàn, chi phí thu hồi sản phẩm và lãng phí.
3. Tính thực tế cao: AI có thể nâng cao độ chính xác của các nguyên mẫu ảo, tới mức không thể phân biệt được với thực tế. Nhờ đó có thể cải thiện các quy trình xác nhận lấy con người làm trung tâm đã được thảo luận ở trên, tương tự như cách một bể bơi giúp các phi hành gia tập luyện để làm việc trong môi trường vi trọng lực – tạo ra các điều kiện thực hành chân thực nhất trước khi thực hiện các nhiệm vụ trong thế giới thực.
Kết luận
Tạo nguyên mẫu ảo trong ngành giao thông đã được áp dụng rộng rãi, nhưng vẫn nhiều việc phải làm trước khi khai thác tối đa các lợi ích. Trong vài năm tới, sự hội tụ với AI sẽ tạo ra các khả năng như đã được thảo luận ở trên, và bước tiếp theo của tạo nguyên mẫu ảo sẽ cải thiện kết nối giữa thế giới ảo và thế giới thực. Khi các mô phỏng được kết nối tốt hơn với kết quả đo kiểm và đo lường thực tế, chu trình xoáy ốc đi lên cung cấp dữ liệu thực vào các nguyên mẫu ảo để tăng khả năng dự đoán sẽ giúp các công ty hiện thực hóa tất cả các lợi ích về chi phí, thời gian và vận hành của tạo nguyên mẫu ảo. Cuối cùng, thu hẹp khoảng cách giữa thiết kế và đo kiểm thử nghiệm sẽ giúp cho ngành này giảm độ trễ, tỷ lệ thu hồi sản phẩm và lãng phí gần về không.
Bài viết của Arturo Vargas Mercado, Giám đốc điều hành, bộ phận Giả lập và Đo kiểm thực địa tại Keysight Technologies
Arturo Vargas Mercado, Giám đốc điều hành, bộ phận Giả lập và Đo kiểm thực địa tại Keysight Technologies Arturo bắt đầu sự nghiệp trong ngành đo kiểm và đo lường từ năm 2007. Sau 11 năm làm việc trên các cương vị khác nhau tại Mexico và Mỹ Latinh, ông chuyển sang vai trò phụ trách đo kiểm ô tô toàn cầu vào năm 2018. Năm 2023, ông gia nhập Keysight Technologies với tư cách là thành viên của nhóm tiếp thị sản phẩm. Hiện nay, ông đứng đầu nhóm sản phẩm giả lập và đo kiểm thực địa của Keysight, bao gồm các sản phẩm phục vụ an ninh mạng đến mô phỏng không dây, với các phương án sử dụng cho ngành ô tô, hàng không vũ trụ, quốc phòng, trung tâm dữ liệu và vô tuyến. Arturo có bằng cử nhân kỹ thuật cơ điện tử, bằng Thạc sĩ quản lý và tiếp thị, và chứng nhận tiếp thị sản phẩm.
