自動車のエンジニアリングと開発が複雑化するにつれ、チームは、CAD/CAE/PLM環境において、初回で正しい品質を維持しながら、コンセプトから検証までをより迅速に進める必要に迫られています。しかし、重要なノウハウはツールやチームによって分断されたままであるため、ライフサイクル全体を通して組織的なナレッジを取得、再利用、拡張することは困難である。多くのリーダーは、AIが役立つことを望んでいるが、企業導入に必要なガバナンス、セキュリティ、観察可能性を備えたAIを運用するハードルにぶつかっている。その結果、サイクルタイムの延長、回避可能な再作業、PDLC全体にわたるコストの上昇が生じます。
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