Das Webinar zeigt, wie automatisierte, cloudbasierte Füllsimulationen mit geometrieadaptiver Vernetzung Ihre Entwicklungs- und Entscheidungsprozesse nachhaltig vereinfachen. In weniger als fünf Minuten starten Sie vollständige 3D-CFD-Analysen – ohne manuelle Modellvorbereitung, ohne lokale Softwareinstallation und ohne IT-Aufwand. Der gesamte Ablauf ist vollautomatisiert und standardisiert, sodass Ihre Simulationsprozesse mit minimalem Personaleinsatz betrieben werden können.

Durch die präzise Berechnung komplexer Füllvorgänge inklusive Lufteinschlüssen, Bindenähten und Verzug erhalten Sie hochrelevante Ergebnisse für die Konstruktion den Vertrieb oder die Geschäftsleitung – unabhängig von interner Rechenkapazität oder Simulations-Know-how. Die Lösung eignet sich ideal für Unternehmen, die schnell belastbare Designentscheidungen treffen möchten und ihre Produktentwicklung effizienter aufstellen wollen.

Die Lernziele:
Geometriegetreue Optimierung
Lernen Sie, wie Sie durch vollumfängliche 3D-Simulationen realitätsnahe Aussagen zur Füllung komplexer Bauteile erhalten – ohne Modellvereinfachungen oder Einschränkungen, wie sie in vielen 2,5D Ansätzen vorzufinden sind.

Automatisiert & ressourcenschonend
Entdecken Sie, wie Sie mit dem cloudbasierten Simulationen von IANUS auf Hochleistungsrechenzentren selbst große Simulationsreihen in kürzester Zeit durchführen – ohne Aufwand für Softwareinstallationen oder lokale Rechenleistung, ohne Bindung von Mitarbeitendenressourcen.

Für wen ist das Webinar geeignet?
CEO / CSO
Für Entscheider, die schnell belastbare Aussagen zur Herstellbarkeit benötigen – zur Projektsteuerung und für technische Vertriebsargumente.

Entwicklungsingenieure
Für alle, die bereits in frühen Entwicklungsphasen durch Simulation kritische Schwachstellen erkennen und kostenintensive Korrekturen im späteren Projektverlauf vermeiden möchten.

Konstrukteure
Für alle, die schnell, einfach und kostengünstig durch digitale Füllstudien Fertigungsqualität verbessern, Ausschuss reduzieren und Produkte optimieren wollen.