Siemens STAR-CCM+ och GPU-revolutionen: Så växlar BMW upp CFD-simuleringarna med 60 %
NVIDIA's Ian PEGLER & SIEMENS’ Simone LANDI: ”Teknologin omdefinierar simulering inom automotive.”
GPU-baserad teknik har snabbt förändrat simuleringsområdet. Genom att gå från sekventiellt strukturerade CPUer (Central Processing Units) till GPUer (Graphics Processing Units) har bilindustrin fått betydande fördelar. GPUernas massiva parallella arkitekturer gör det möjligt att utföra tusentals uppgifter samtidigt, vilket ger transformativa ökningar i hastighet, skala och kostnadseffektivitet för modellering av komplexa system – som fluiddynamik, molekylära interaktioner och autonoma fordonssensorer.
Det som en gång tog veckor kan nu slutföras på timmar. För den tufft konkurrensutsatta bilindustrin, som för närvarande navigerar i en dramatisk övergång mot elektrifiering, kraftfullt växande elektronikinslag och mjukvarudefinierade fordon (SDV), är denna kapacitet ovärderlig.
På få ställen inom PLM-världen har denna övergång vässats lika effektivt som i partnerskapet mellan NVIDIA och Siemens gällande simulering, med BMW som ett utmärkt exempel. Genom att utnyttja NVIDIAs GPU-arkitektur för att simulera högupplösta, transienta aerodynamiska modeller har BMW kunnat öka process-hastigheterna med upp till 60 % samtidigt som fordonets aerodynamiska motstånd och prestanda optimeras.
Under en presentation på NVIDIAs GTC lyfte Siemens Vehicle Aerodynamics-specialist, Simone Landi, fram hur BMW utnyttjar avancerade, storskaliga simuleringar för att balansera estetisk design med aerodynamisk effektivitet. Dessa komplexa modeller, ofta överstigande 100 miljoner celler, kräver normalt massiva HPC-resurser och flera dagar att bearbeta. ”Idag har nya realiteter uppstått,” hävdade Landi, och underströk den roll som partnerskapet mellan Siemens och NVIDIA spelar i detta.
"Medan tunga simuleringar länge har förlitat sig på tusentals CPU-kärnor, har övergången till GPU-accelererad databehandling öppnat upp nya effektivitetsnivåer. Modern NVIDA GPU-acceleration gör det nu möjligt för våra användare att tänja på gränserna ytterligare, där även en enda GPU-nod visar betydande hastighetsförbättringar – ibland upp till 60 % – jämfört med traditionella CPU-inställningar", tillade NVIDIAs Ian Pegler (på bilden), Global Business Development – CAE. Denna milstolpe uppnåddes genom att BMW Group använde NVIDIA GPU-teknik för att accelerera Simcenter Star-CCM+ lösare.
Utöver aerodynamisk simulering fungerar STAR-CCM+ som en omfattande multifysisk CFD-lösning för ett brett spektrum av applikationer hos BMW. Programvaran är konstruerad för att bemästra komplexa scenarier, inklusive värmeöverföring, förbränning och andra sofistikerade värmeflödes-processer. STAR-CCM+ har blivit ett branschstandardverktyg för digitala tvillingar inom fordonsindustrin, och utnyttjar GPU-accelererade simuleringar med hög upplösning för att gå från fysisk testning till virtuell validering. Denna övergång är avgörande för att bibehålla konkurrenskraften på en snabbt föränderlig marknad. Hur då?
Klicka på rubriken för att läsa hela artikeln på PLM&ERP News.
GPU-baserad teknik har snabbt förändrat simuleringsområdet. Genom att gå från sekventiellt strukturerade CPUer (Central Processing Units) till GPUer (Graphics Processing Units) har bilindustrin fått betydande fördelar. GPUernas massiva parallella arkitekturer gör det möjligt att utföra tusentals uppgifter samtidigt, vilket ger transformativa ökningar i hastighet, skala och kostnadseffektivitet för modellering av komplexa system – som fluiddynamik, molekylära interaktioner och autonoma fordonssensorer.
Det som en gång tog veckor kan nu slutföras på timmar. För den tufft konkurrensutsatta bilindustrin, som för närvarande navigerar i en dramatisk övergång mot elektrifiering, kraftfullt växande elektronikinslag och mjukvarudefinierade fordon (SDV), är denna kapacitet ovärderlig.
På få ställen inom PLM-världen har denna övergång vässats lika effektivt som i partnerskapet mellan NVIDIA och Siemens gällande simulering, med BMW som ett utmärkt exempel. Genom att utnyttja NVIDIAs GPU-arkitektur för att simulera högupplösta, transienta aerodynamiska modeller har BMW kunnat öka process-hastigheterna med upp till 60 % samtidigt som fordonets aerodynamiska motstånd och prestanda optimeras.
Under en presentation på NVIDIAs GTC lyfte Siemens Vehicle Aerodynamics-specialist, Simone Landi, fram hur BMW utnyttjar avancerade, storskaliga simuleringar för att balansera estetisk design med aerodynamisk effektivitet. Dessa komplexa modeller, ofta överstigande 100 miljoner celler, kräver normalt massiva HPC-resurser och flera dagar att bearbeta. ”Idag har nya realiteter uppstått,” hävdade Landi, och underströk den roll som partnerskapet mellan Siemens och NVIDIA spelar i detta.
"Medan tunga simuleringar länge har förlitat sig på tusentals CPU-kärnor, har övergången till GPU-accelererad databehandling öppnat upp nya effektivitetsnivåer. Modern NVIDA GPU-acceleration gör det nu möjligt för våra användare att tänja på gränserna ytterligare, där även en enda GPU-nod visar betydande hastighetsförbättringar – ibland upp till 60 % – jämfört med traditionella CPU-inställningar", tillade NVIDIAs Ian Pegler (på bilden), Global Business Development – CAE. Denna milstolpe uppnåddes genom att BMW Group använde NVIDIA GPU-teknik för att accelerera Simcenter Star-CCM+ lösare.
Utöver aerodynamisk simulering fungerar STAR-CCM+ som en omfattande multifysisk CFD-lösning för ett brett spektrum av applikationer hos BMW. Programvaran är konstruerad för att bemästra komplexa scenarier, inklusive värmeöverföring, förbränning och andra sofistikerade värmeflödes-processer. STAR-CCM+ har blivit ett branschstandardverktyg för digitala tvillingar inom fordonsindustrin, och utnyttjar GPU-accelererade simuleringar med hög upplösning för att gå från fysisk testning till virtuell validering. Denna övergång är avgörande för att bibehålla konkurrenskraften på en snabbt föränderlig marknad. Hur då?
Klicka på rubriken för att läsa hela artikeln på PLM&ERP News.
STAR-CCM+ and the GPU Revolution: Inside BMW’s High-Performance Simulation Pivot
SIEMENS’ Simone LANDI & NVIDIA's Ian PEGLER: ”Redefining Automotive Simulation.”
GPU-based technology has rapidly revolutionized the field of simulation. By pivoting from sequentially structured CPUs (Central Processing Units) to GPUs (Graphics Processing Units), the industry has unlocked significant advantages. The massive parallel architecture of GPUs enables thousands of tasks to be executed simultaneously, delivering transformative boosts in speed, scale, and cost-efficiency for modeling complex systems—such as fluid dynamics, molecular interactions, and autonomous vehicle sensors.
What once took weeks can now be completed in hours. For the intensely competitive automotive industry, currently navigating a dramatic shift toward electrification and software-defined vehicles, this capability is invaluable.
Few domains within the PLM world have embraced this shift as effectively as the partnership between NVIDIA and Siemens regarding simulation, with BMW acting as a prime example. Leveraging NVIDIA GPU architecture to simulate high-resolution, transient aerodynamic models has enabled BMW to boost process speeds by up to 60% while optimizing vehicle drag and performance.
During a presentation at NVIDIA’s GTC, Siemens Vehicle Aerodynamics Specialist, Simone Landi, highlighted how BMW leverages advanced, large-scale simulations to balance aesthetic design with aerodynamic efficiency. These complex models, often exceeding 100 million cells, normally require massive HPC resources and several days to process. Today new realities have surfaced, claimed Landi, underscoring the critical partnership between Siemens and NVIDIA .
"While heavy-duty simulations have long relied on thousands of CPU cores, the shift toward GPU accelerated computing has unlocked new levels of efficiency. Modern NVIDA GPU acceleration now allows us to push boundaries further, with even a single GPU node demonstrating significant speed improvements—sometimes up to 60%—over traditional CPU setups," added NVIDIA’s Ian Pegler (pictured), Global Business Development – CAE. This performance milestone was achieved by BMW Group utilizing NVIDIA GPU technology to accelerate Simcenter Star-CCM+ solvers.
Beyond aerodynamic simulation, STAR-CCM+ serves as a comprehensive multiphysics CFD solution for a broad spectrum of applications at BMW. The software is engineered to master complex scenarios, including heat transfer, combustion, and other sophisticated thermofluidic processes. STAR-CCM+ has become an industry-standard tool for automotive digital twins, leveraging GPU-accelerated, high-resolution simulations to shift from physical testing to virtual validation. This transition is essential for maintaining competitiveness in a rapidly evolving market.
Click on the headline to read the full article on PLM&ERP News.
GPU-based technology has rapidly revolutionized the field of simulation. By pivoting from sequentially structured CPUs (Central Processing Units) to GPUs (Graphics Processing Units), the industry has unlocked significant advantages. The massive parallel architecture of GPUs enables thousands of tasks to be executed simultaneously, delivering transformative boosts in speed, scale, and cost-efficiency for modeling complex systems—such as fluid dynamics, molecular interactions, and autonomous vehicle sensors.
What once took weeks can now be completed in hours. For the intensely competitive automotive industry, currently navigating a dramatic shift toward electrification and software-defined vehicles, this capability is invaluable.
Few domains within the PLM world have embraced this shift as effectively as the partnership between NVIDIA and Siemens regarding simulation, with BMW acting as a prime example. Leveraging NVIDIA GPU architecture to simulate high-resolution, transient aerodynamic models has enabled BMW to boost process speeds by up to 60% while optimizing vehicle drag and performance.
During a presentation at NVIDIA’s GTC, Siemens Vehicle Aerodynamics Specialist, Simone Landi, highlighted how BMW leverages advanced, large-scale simulations to balance aesthetic design with aerodynamic efficiency. These complex models, often exceeding 100 million cells, normally require massive HPC resources and several days to process. Today new realities have surfaced, claimed Landi, underscoring the critical partnership between Siemens and NVIDIA .
"While heavy-duty simulations have long relied on thousands of CPU cores, the shift toward GPU accelerated computing has unlocked new levels of efficiency. Modern NVIDA GPU acceleration now allows us to push boundaries further, with even a single GPU node demonstrating significant speed improvements—sometimes up to 60%—over traditional CPU setups," added NVIDIA’s Ian Pegler (pictured), Global Business Development – CAE. This performance milestone was achieved by BMW Group utilizing NVIDIA GPU technology to accelerate Simcenter Star-CCM+ solvers.
Beyond aerodynamic simulation, STAR-CCM+ serves as a comprehensive multiphysics CFD solution for a broad spectrum of applications at BMW. The software is engineered to master complex scenarios, including heat transfer, combustion, and other sophisticated thermofluidic processes. STAR-CCM+ has become an industry-standard tool for automotive digital twins, leveraging GPU-accelerated, high-resolution simulations to shift from physical testing to virtual validation. This transition is essential for maintaining competitiveness in a rapidly evolving market.
Click on the headline to read the full article on PLM&ERP News.
Genombrott inom pre-kiseldesign: Siemens & NVIDIA sätter ny standard för verifiering av AI/ML SoCs
Siemens och NVIDIA hävdar idag att man har uppnått ett stort genombrott inom verifiering, genom att fånga biljoner pre-kiseldesigncykler på några dagar med hjälp av Siemens Veloce proFPGA CS i kombination med NVIDIAs prestandaoptimerade chiparkitektur. Varför är det ett genombrott? Framför allt att för att det drastiskt krossar de tidigare tids- och resursbegränsningarna för utveckling av komplexa chip och AI-system.
I traditionell verifiering – alltså testning om en chipdesign fungerar innan den fysiskt tillverkas - har detta varit en flaskhals. Med de resultat man nu nått, menar Jean-Marie Brunet, senior VP och chef för Hardware Assisted Verification på Siemens Digital Industries Software, att man dramatiskt flyttar fram gränserna för vad som är möjligt genom att kombinera Siemens hårdvaruassisterade verifieringssystem (Veloce proFPGA CS) med NVIDIAs prestandaoptimerade chiparkitektur.
”Så är det, vi samarbetar idag inom många områden, och senast inom utvecklingen av hårdvaruassisterade verifieringsmetoder i allmänhet och FPGA-baserad prototypframställning i synnerhet, för att anpassa sig till de verifierings- och valideringskrav som ställs av mycket komplexa AI/ML SoCs”, säger Brunet och tillägger att, ”Veloce proFPGA CS tar itu med dessa utmaningar genom att kombinera en mycket flexibel och skalbar hårdvaruarkitektur med ett avancerat, lättanvänt implementerings- och felsökningsprogramflöde.”
Poängen är att detta gör det möjligt för användarna att alltid ha den optimala lösningen för validering av enskilda FPGA-IP såväl som för chipletdesigner med flera miljarder gates.
Allmänt syftar ”pre-kiseldesigncykler ” på alla de utvecklingssteg som sker innan en integrerad krets eller ett chip fysiskt tillverkas i kisel. Begreppet beskriver den fas i halvledardesign där ingenjörer arbetar med digitala modeller och simuleringar för att säkerställa att chipet fungerar som tänkt. Eftersom det är extremt dyrt och tidskrävande att rätta fel efter att chipet har tillverkats ("post-silicon"), läggs enorma resurser på att hitta och åtgärda problem under dessa cykler.
Dagens besked från Siemens och NVIDIA är alltså synnerligen intressant. Genom samarbetet har man kort sagt bemästrat en uppgift som tidigare ansetts omöjlig. Men genom att fånga tiotals biljoner cykler under bara några dagar via Siemens skalbara och prestandaoptimerade hårdvaruarkitektur Veloce proFPGA CS och kombinera den med NVIDIAs prestandaoptimerade chiparkitektur, har man uppnått en skala som bedömare menar behövs för nästa generations Ai.
Siemens Digital Industries Software genom sin EDA-enhet har en mycket stark position på marknaden för AI-chipverifiering. Analysföretagen Frost & Sullivan har t ex rankat bolaget som en av "stjärnspelare" som driver innovation. I detta utmärker sig bolaget särskilt genom sina hårdvaruassisterade verifieringsplattformar och AI-drivna mjukvaruverktyg och anses tillsammans med Synopsys och Cadence vara en av de tre stora.
Klicka på rubriken för att läsa mer på PLM&ERP News.
I traditionell verifiering – alltså testning om en chipdesign fungerar innan den fysiskt tillverkas - har detta varit en flaskhals. Med de resultat man nu nått, menar Jean-Marie Brunet, senior VP och chef för Hardware Assisted Verification på Siemens Digital Industries Software, att man dramatiskt flyttar fram gränserna för vad som är möjligt genom att kombinera Siemens hårdvaruassisterade verifieringssystem (Veloce proFPGA CS) med NVIDIAs prestandaoptimerade chiparkitektur.
”Så är det, vi samarbetar idag inom många områden, och senast inom utvecklingen av hårdvaruassisterade verifieringsmetoder i allmänhet och FPGA-baserad prototypframställning i synnerhet, för att anpassa sig till de verifierings- och valideringskrav som ställs av mycket komplexa AI/ML SoCs”, säger Brunet och tillägger att, ”Veloce proFPGA CS tar itu med dessa utmaningar genom att kombinera en mycket flexibel och skalbar hårdvaruarkitektur med ett avancerat, lättanvänt implementerings- och felsökningsprogramflöde.”
Poängen är att detta gör det möjligt för användarna att alltid ha den optimala lösningen för validering av enskilda FPGA-IP såväl som för chipletdesigner med flera miljarder gates.
Allmänt syftar ”pre-kiseldesigncykler ” på alla de utvecklingssteg som sker innan en integrerad krets eller ett chip fysiskt tillverkas i kisel. Begreppet beskriver den fas i halvledardesign där ingenjörer arbetar med digitala modeller och simuleringar för att säkerställa att chipet fungerar som tänkt. Eftersom det är extremt dyrt och tidskrävande att rätta fel efter att chipet har tillverkats ("post-silicon"), läggs enorma resurser på att hitta och åtgärda problem under dessa cykler.
Dagens besked från Siemens och NVIDIA är alltså synnerligen intressant. Genom samarbetet har man kort sagt bemästrat en uppgift som tidigare ansetts omöjlig. Men genom att fånga tiotals biljoner cykler under bara några dagar via Siemens skalbara och prestandaoptimerade hårdvaruarkitektur Veloce proFPGA CS och kombinera den med NVIDIAs prestandaoptimerade chiparkitektur, har man uppnått en skala som bedömare menar behövs för nästa generations Ai.
Siemens Digital Industries Software genom sin EDA-enhet har en mycket stark position på marknaden för AI-chipverifiering. Analysföretagen Frost & Sullivan har t ex rankat bolaget som en av "stjärnspelare" som driver innovation. I detta utmärker sig bolaget särskilt genom sina hårdvaruassisterade verifieringsplattformar och AI-drivna mjukvaruverktyg och anses tillsammans med Synopsys och Cadence vara en av de tre stora.
Klicka på rubriken för att läsa mer på PLM&ERP News.
A Major Pre-Silicon Breakthrough: Siemens & NVIDIA Propel AI Chip Verification to Trillion-Cycle Scale
Jean-Marie BRUNET, VP Siemens Digital Industries Software: ”Meeting the stringent verification and validation demands of highly complex AI/ML SoCs.”
Siemens and NVIDIA today announced a massive breakthrough in hardware verification, capturing trillions of pre-silicon design cycles in just days. By pairing Siemens’ Veloce proFPGA CS with NVIDIA’s performance-optimized chip architecture, the duo has effectively shattered the time and resource constraints that once stalled the development of complex chips and AI systems.
Traditional pre-silicon verification—the crucial process of testing chip designs before physical manufacturing—has long been a notorious bottleneck. Yet, according to Jean-Marie Brunet, Senior VP and GM of Hardware Assisted Verification at Siemens Digital Industries Software, the game is changing. By pairing Siemens’ Veloce proFPGA CS hardware-assisted verification system with NVIDIA’s performance-optimized chip architecture, they are achieving breakthroughs that dramatically push the boundaries of what is possible in design verification.
"Indeed, our collaboration spans numerous areas, most recently focusing on the development of hardware-assisted verification methods, specifically FPGA-based prototyping, to meet the stringent verification and validation demands of highly complex AI/ML SoCs," says Brunet. He adds that "Veloce proFPGA CS addresses these challenges by combining a highly flexible, scalable hardware architecture with an advanced, intuitive implementation and debugging software flow."
Ultimately, this enables users to maintain the optimal validation solution for both individual FPGA IP and multi-billion gate chiplet designs.
Broadly speaking, pre-silicon design cycles encompass all development stages occurring before an integrated circuit or chip is physically manufactured in silicon. This phase of semiconductor design involves engineers working with digital models and simulations to ensure the chip functions exactly as intended. Because correcting errors after chip manufacturing (post-silicon) is extremely expensive and time-consuming, vast resources are dedicated to finding and resolving issues during these cycles.
Today’s announcement from Siemens and NVIDIA is, to put it mildly, fascinating. Simply put, this partnership has conquered a task once deemed impossible. By capturing tens of trillions of cycles in just a few days—powered by Siemens’ scalable, performance-optimized Veloce proFPGA CS hardware architecture and combined with NVIDIA’s high-performance chip architecture—they have achieved a level of scale that experts believe is essential for the next generation of AI.
Siemens Digital Industries Software, through its EDA division, holds a dominant position in the AI chip verification market. Recognized by analyst firm Frost & Sullivan as a 'star player' driving innovation, the company stands out for its hardware-assisted verification platforms and AI-driven software tools. Consequently, Siemens is firmly established alongside Synopsys and Cadence as one of the industry's 'Big Three'.
Click on the headline to reda more on PLM&ERP News.
Siemens and NVIDIA today announced a massive breakthrough in hardware verification, capturing trillions of pre-silicon design cycles in just days. By pairing Siemens’ Veloce proFPGA CS with NVIDIA’s performance-optimized chip architecture, the duo has effectively shattered the time and resource constraints that once stalled the development of complex chips and AI systems.
Traditional pre-silicon verification—the crucial process of testing chip designs before physical manufacturing—has long been a notorious bottleneck. Yet, according to Jean-Marie Brunet, Senior VP and GM of Hardware Assisted Verification at Siemens Digital Industries Software, the game is changing. By pairing Siemens’ Veloce proFPGA CS hardware-assisted verification system with NVIDIA’s performance-optimized chip architecture, they are achieving breakthroughs that dramatically push the boundaries of what is possible in design verification.
"Indeed, our collaboration spans numerous areas, most recently focusing on the development of hardware-assisted verification methods, specifically FPGA-based prototyping, to meet the stringent verification and validation demands of highly complex AI/ML SoCs," says Brunet. He adds that "Veloce proFPGA CS addresses these challenges by combining a highly flexible, scalable hardware architecture with an advanced, intuitive implementation and debugging software flow."
Ultimately, this enables users to maintain the optimal validation solution for both individual FPGA IP and multi-billion gate chiplet designs.
Broadly speaking, pre-silicon design cycles encompass all development stages occurring before an integrated circuit or chip is physically manufactured in silicon. This phase of semiconductor design involves engineers working with digital models and simulations to ensure the chip functions exactly as intended. Because correcting errors after chip manufacturing (post-silicon) is extremely expensive and time-consuming, vast resources are dedicated to finding and resolving issues during these cycles.
Today’s announcement from Siemens and NVIDIA is, to put it mildly, fascinating. Simply put, this partnership has conquered a task once deemed impossible. By capturing tens of trillions of cycles in just a few days—powered by Siemens’ scalable, performance-optimized Veloce proFPGA CS hardware architecture and combined with NVIDIA’s high-performance chip architecture—they have achieved a level of scale that experts believe is essential for the next generation of AI.
Siemens Digital Industries Software, through its EDA division, holds a dominant position in the AI chip verification market. Recognized by analyst firm Frost & Sullivan as a 'star player' driving innovation, the company stands out for its hardware-assisted verification platforms and AI-driven software tools. Consequently, Siemens is firmly established alongside Synopsys and Cadence as one of the industry's 'Big Three'.
Click on the headline to reda more on PLM&ERP News.
Driving the Digital Future: BMW Standardizes Requirements on PTC’s Codebeamer to Power AI Engineering
PTC’s Robert Dahdah, CRO, on why BMW's new investment Codebeamer is a robust foundation for integrated mechatronics and AI-driven engineering.
In retrospect, PTC’s $280 million acquisition of the German ALM developer Intland and its flagship software, Codebeamer, in 2022 stands as one of the company’s most astute investments. The timing was impeccable: PTC’s legacy solution, Integrity, was beginning to show its age, just as the Software-Defined Vehicle (SDV) revolution was gaining massive momentum.
Leveraging its German roots, Codebeamer had already begun embedding itself within the nation's automotive giants—counting the Volkswagen Group among its early high-profile clients. This set the stage for last week’s major industry breakthrough: the announcement that BMW is launching a group-wide rollout of Codebeamer. But what makes this solution such a formidable contender for the ALM throne?
At its core, Codebeamer is an advanced, cloud-based Application Lifecycle Management (ALM) and product development platform. It enables the seamless management of requirements, software development, testing, and risk within a single integrated environment—specifically designed for the rigors of complex, regulated industries like automotive, aerospace, and medtech.
As the automotive sector undergoes a seismic shift fueled by electrification, electronics expansion, and the rise of SDVs, the blueprint for efficient product development is being rewritten. In this new landscape, Codebeamer is positioned to play a leading role—not just within the German industrial complex, but on the global stage.
BMW Group’s decision to implement Codebeamer as its next-generation Application Lifecycle Management (ALM) platform marks a defining milestone in its digital journey. The move signals a shift from fragmented legacy systems—previously spanning hundreds of disparate tools—to a single, unified data model within Codebeamer. This consolidation is exceptionally valuable for a group whose software ecosystem is among the industry's most complex, says Robert Dahdah, Chief Revenue Officer at PTC.
By deploying a shared data model, Codebeamer delivers consistent processes, robust traceability, and digital continuity across mechanical, electrical, and software disciplines. This yields significant holistic benefits, says Dahdah, positioning Codebeamer as a key pillar in PTC’s "Intelligent Product Lifecycle" vision. This framework focuses on enabling manufacturers to build a cohesive product database, drive enterprise-wide data value, and accelerate AI-driven transformation.
"BMW is demonstrating what true digital leadership in engineering looks like," says Robert Dahdah. "Centralizing requirements management on Codebeamer establishes a robust data foundation for integrated mechatronics and AI-driven engineering, directly supporting the future of automotive innovation."
Click on the headline to read the full story on PLM&ERP News.
In retrospect, PTC’s $280 million acquisition of the German ALM developer Intland and its flagship software, Codebeamer, in 2022 stands as one of the company’s most astute investments. The timing was impeccable: PTC’s legacy solution, Integrity, was beginning to show its age, just as the Software-Defined Vehicle (SDV) revolution was gaining massive momentum.
Leveraging its German roots, Codebeamer had already begun embedding itself within the nation's automotive giants—counting the Volkswagen Group among its early high-profile clients. This set the stage for last week’s major industry breakthrough: the announcement that BMW is launching a group-wide rollout of Codebeamer. But what makes this solution such a formidable contender for the ALM throne?
At its core, Codebeamer is an advanced, cloud-based Application Lifecycle Management (ALM) and product development platform. It enables the seamless management of requirements, software development, testing, and risk within a single integrated environment—specifically designed for the rigors of complex, regulated industries like automotive, aerospace, and medtech.
As the automotive sector undergoes a seismic shift fueled by electrification, electronics expansion, and the rise of SDVs, the blueprint for efficient product development is being rewritten. In this new landscape, Codebeamer is positioned to play a leading role—not just within the German industrial complex, but on the global stage.
BMW Group’s decision to implement Codebeamer as its next-generation Application Lifecycle Management (ALM) platform marks a defining milestone in its digital journey. The move signals a shift from fragmented legacy systems—previously spanning hundreds of disparate tools—to a single, unified data model within Codebeamer. This consolidation is exceptionally valuable for a group whose software ecosystem is among the industry's most complex, says Robert Dahdah, Chief Revenue Officer at PTC.
By deploying a shared data model, Codebeamer delivers consistent processes, robust traceability, and digital continuity across mechanical, electrical, and software disciplines. This yields significant holistic benefits, says Dahdah, positioning Codebeamer as a key pillar in PTC’s "Intelligent Product Lifecycle" vision. This framework focuses on enabling manufacturers to build a cohesive product database, drive enterprise-wide data value, and accelerate AI-driven transformation.
"BMW is demonstrating what true digital leadership in engineering looks like," says Robert Dahdah. "Centralizing requirements management on Codebeamer establishes a robust data foundation for integrated mechatronics and AI-driven engineering, directly supporting the future of automotive innovation."
Click on the headline to read the full story on PLM&ERP News.
BMW växlar upp: Standardiserar kravhanteringen på PTC’s ALM-plattform Codebeamer
PTC's CRO Robert DAHDAH: "Så skapar Codebeamer en robust databas för integrerad mekatronik och AI-driven teknik på BMW"
Tveklöst är PLM-utvecklaren PTC’s köp 2022 av tyska Intlands ALM-mjukvara Codebeamer för 280 miljoner dollar en av bolagets smartaste programinvesteringar. Inte minst var det vältajmat i ett läge när dels PTC’s äldre lösning Integrity började bli lite kapacitetsmässigt ålderstigen och dels vid en tidpunkt när SDV-trenden, alltså Software-Defined Vehicles, tagit fart. Med sitt geografiska ursprung hade Codebeamer också börjat resan med att arbeta sig in i den tyska fordonsindustrin. Inte minst hade man t ex den gigantiska VW-koncernen på kundlistan.
Detta sagt som en bakgrund till förra veckans stora nyhet inom ALM och automotive där man avslöjade att BMW gör en stor koncern-satsning på just Codbeamer. Men vad är det som gör lösningen till en så stark pretendent på ALM-tronen?
Allmänt är Codebeamer en är en avancerad, molnbaserad plattform för Application Lifecycle Management (ALM) och produktutveckling. Den används för att hantera krav, mjukvaruutveckling, testning och riskhantering i en och samma integrerade miljö, med särskilt fokus på komplexa, reglerade branscher som fordons-, flyg- och medicinteknik. I en fordonsindustri under stark förändring genom tunga trender som elektrifiering, elektronikexpansion och trenden med SDV-fordon, Software-Defined Vehicles, skapas en helt ny bild av hur rationell produktframtagning ska utföras och i detta kan Codebeamer spela en huvudroll inte bara i den gigantiska tyska fordonsindustrin, utan även i ett globalt perspektiv.
BMW Groups beslut att implementera och göra Codebeamer till nästa generations digitala teknik inom ALM är en milstolpe. Bl a återspeglar den BMWs övergång från fragmenterade äldre kravhanteringslösningar över hundratals system till en enda enhetlig datamodell inom Codebeamer. För övrigt synnerligen värdefullt i en koncern som i ett PLM-perspektiv är bland branschens mer spretiga vad avser programfloran.
Med en delad datamodell erbjuder Codebeamer konsekventa processer, starkare spårbarhet och digital kontinuitet över mekaniska, elektriska och mjukvarudiscipliner. Detta ger betydande holistiska fördelar, menar Robert Dahdah, Chief Revenue Officer, på PTC, Robert Dahdah, Chief Revenue Officer, PTC, och pekar på Codebeamer som en del i PTC-visionen om ”Den Intelligenta Produktlivscykeln”, som bl a handlar om värdet av att göra det möjligt för tillverkare att bygga en produktdatabas inom teknik, utöka värdet av dessa data över hela företaget och etablera AI-driven transformation.
”BMW visar hur ett verkligt digitalt ledarskap inom ingenjörskonst ser ut”, säger Robert Dahdah. ”Att centralisera kravhanteringen på Codebeamer skapar en robust databas för integrerad mekatronik och AI-driven teknik, vilket stöder framtidens fordonsinnovation.”
Klicka på rubriken för att läsa mer på PLM&ERP News.
Tveklöst är PLM-utvecklaren PTC’s köp 2022 av tyska Intlands ALM-mjukvara Codebeamer för 280 miljoner dollar en av bolagets smartaste programinvesteringar. Inte minst var det vältajmat i ett läge när dels PTC’s äldre lösning Integrity började bli lite kapacitetsmässigt ålderstigen och dels vid en tidpunkt när SDV-trenden, alltså Software-Defined Vehicles, tagit fart. Med sitt geografiska ursprung hade Codebeamer också börjat resan med att arbeta sig in i den tyska fordonsindustrin. Inte minst hade man t ex den gigantiska VW-koncernen på kundlistan.
Detta sagt som en bakgrund till förra veckans stora nyhet inom ALM och automotive där man avslöjade att BMW gör en stor koncern-satsning på just Codbeamer. Men vad är det som gör lösningen till en så stark pretendent på ALM-tronen?
Allmänt är Codebeamer en är en avancerad, molnbaserad plattform för Application Lifecycle Management (ALM) och produktutveckling. Den används för att hantera krav, mjukvaruutveckling, testning och riskhantering i en och samma integrerade miljö, med särskilt fokus på komplexa, reglerade branscher som fordons-, flyg- och medicinteknik. I en fordonsindustri under stark förändring genom tunga trender som elektrifiering, elektronikexpansion och trenden med SDV-fordon, Software-Defined Vehicles, skapas en helt ny bild av hur rationell produktframtagning ska utföras och i detta kan Codebeamer spela en huvudroll inte bara i den gigantiska tyska fordonsindustrin, utan även i ett globalt perspektiv.
BMW Groups beslut att implementera och göra Codebeamer till nästa generations digitala teknik inom ALM är en milstolpe. Bl a återspeglar den BMWs övergång från fragmenterade äldre kravhanteringslösningar över hundratals system till en enda enhetlig datamodell inom Codebeamer. För övrigt synnerligen värdefullt i en koncern som i ett PLM-perspektiv är bland branschens mer spretiga vad avser programfloran.
Med en delad datamodell erbjuder Codebeamer konsekventa processer, starkare spårbarhet och digital kontinuitet över mekaniska, elektriska och mjukvarudiscipliner. Detta ger betydande holistiska fördelar, menar Robert Dahdah, Chief Revenue Officer, på PTC, Robert Dahdah, Chief Revenue Officer, PTC, och pekar på Codebeamer som en del i PTC-visionen om ”Den Intelligenta Produktlivscykeln”, som bl a handlar om värdet av att göra det möjligt för tillverkare att bygga en produktdatabas inom teknik, utöka värdet av dessa data över hela företaget och etablera AI-driven transformation.
”BMW visar hur ett verkligt digitalt ledarskap inom ingenjörskonst ser ut”, säger Robert Dahdah. ”Att centralisera kravhanteringen på Codebeamer skapar en robust databas för integrerad mekatronik och AI-driven teknik, vilket stöder framtidens fordonsinnovation.”
Klicka på rubriken för att läsa mer på PLM&ERP News.
AI kan skriva kod på rekordtid – men vem ansvarar och säkerställer kvaliteten?
Det skrivs i dessa tider mycket som skrivs om hur AI förändrar utvecklingstakten. Begrepp som “vibe coding” och verktyg som Lovable visar hur snabbt det går att bygga applikationer med minimal kodning.
Det är i denna kontext dagens gästkrönikör på PLM&ERP News, Werner Heijstek, senior direktör på SIG, Software Improvement Group, i en debattartikel diskuterar kring vad som händer med kvalitet, säkerhet, arkitektur och ansvar när utvecklingstempot ökar så kraftigt som idag. Heijstek och SIG har bas i Amsterdam. Hans budskap är att vi riskerar att bygga nästa generations legacy, bara snabbare. Kort sagt, är vi på väg att bygga upp nästa generations legacy redan nu, undrar Heijstek.
”Artificiell intelligens gör det möjligt att utveckla mjukvara snabbare än någonsin tidigare. Nya verktyg kan generera kod från enkla instruktioner och experiment visar hur AI-agenter kan skapa hela system på rekordtid. Men när utvecklingstakten ökar uppstår nya frågor om kvalitet, styrning och långsiktighet i systemen som byggs. Frågor som organisationer behöver kunna kontrollera, följa upp och ta ansvar för,” skriver han och tillägger:
”AI förändrar snabbt hur mjukvara utvecklas. Verktyg som kan generera kod från instruktioner i LLM-verktyg gör det möjligt att skapa fungerande system på en bråkdel av den tid som tidigare krävdes. I Sverige har plattformar som Lovable väckt stor uppmärksamhet genom att göra det möjligt att bygga digitala tjänster, appar och webbsidor, nästan helt utan traditionell programmering.
I utvecklarvärlden diskuteras alltså de fenomen som ibland kallas ”vibe coding”. Utvecklaren beskriver vad som ska byggas och låter AI generera stora delar av lösningen. För enklare applikationer kan detta fungera förvånansvärt bra. Kod som tidigare tog dagar eller veckor att skriva kan nu produceras på minuter.
AI kan dramatiskt öka hastigheten i mjukvaruutveckling. Den verkliga utmaningen är därför inte hur snabbt kod kan genereras, utan hur vi säkerställer att systemen som byggs är begripliga, styrbara och möjliga att utveckla säkert över tid.”
Klicka på rubriken för att läsa hela Werner Heijsteks debattartikel på PLM&ERP News.
”AI förändrar snabbt hur mjukvara utvecklas. Verktyg som kan generera kod från instruktioner i LLM-verktyg gör det möjligt att skapa fungerande system på en bråkdel av den tid som tidigare krävdes. I Sverige har plattformar som Lovable väckt stor uppmärksamhet genom att göra det möjligt att bygga digitala tjänster, appar och webbsidor, nästan helt utan traditionell programmering.
I utvecklarvärlden diskuteras alltså de fenomen som ibland kallas ”vibe coding”. Utvecklaren beskriver vad som ska byggas och låter AI generera stora delar av lösningen. För enklare applikationer kan detta fungera förvånansvärt bra. Kod som tidigare tog dagar eller veckor att skriva kan nu produceras på minuter.
AI kan dramatiskt öka hastigheten i mjukvaruutveckling. Den verkliga utmaningen är därför inte hur snabbt kod kan genereras, utan hur vi säkerställer att systemen som byggs är begripliga, styrbara och möjliga att utveckla säkert över tid.”
Klicka på rubriken för att läsa hela Werner Heijsteks debattartikel på PLM&ERP News.
Siemens Powers Up: Local AI Takes Command of the Industrial Drivetrain
Siemens AG CEO ROLAND BUSCH’s vision is clear: to transition industrial AI from an isolated function into a cohesive "Industrial AI Operating System" that drives the entire value chain.
The recent launch of Drivetrain Analyzer Onsite (DTA Onsite)—featuring Industrial IoT sensors and AI-driven analytics—is a prime example of this strategy, allowing manufacturers to move from reactive maintenance to predictive insights, optimizing machine lifespan, and reducing energy consumption.
Lately, Roland Busch has been maintaining an intense pace. Siemens’ Xcelerator portfolio is setting new benchmarks for AI in PLM and shop floor automation, offering an integrated end-to-end depth that no competitor can currently match. And Busch intends to fully leverage this competitive advantage.
DTA Onsite exemplifies this, bridging the gap between isolated machines and cloud-based platforms by bringing cutting-edge AI directly to the edge, keeping sensitive data within the user’s own infrastructure. By transforming raw metrics like torque and temperature into actionable insights, it enables manufacturers to move from reactive repairs to predictive mastery. This isn’t just a tool; it’s a vital link in Siemens' broader digital chain.
The launch of Drivetrain Analyzer Onsite (DTA Onsite) highlights the integration of cutting-edge AI for identifying drivetrain patterns and anomalies. Unlike the existing cloud solution, this new on-premise, localized AI software ensures data remains within the user’s infrastructure.
Drive data is the technical term for metrics related to motor drive systems in industrial automation, covering critical parameters such as torque, speed, position, current, and temperature for machinery monitoring and control. While drive parameters refer to unit-specific settings like Sercos, analyzing this comprehensive data is crucial for optimizing industrial production.
In short, the software bridges the gap between isolated machines and cloud-based platforms, processing drive data entirely within the user's secure environment. Essentially, the software bridges the gap between isolated machinery and the cloud, processing drive data—the lifeblood of industrial automation—entirely within the user’s own infrastructure. By transforming raw metrics like torque and temperature into actionable AI-driven insights, manufacturers can finally shift from reactive repairs to predictive mastery.
Yet, DTA Onsite is only one link in a much larger digital chain. Across the entire product development lifecycle, Siemens Digital Industries remains the undisputed market leader. But what exactly keeps them at the top of the global industrial AI hierarchy?
Click on the headline to read the full story on PLM&ERP News.
The recent launch of Drivetrain Analyzer Onsite (DTA Onsite)—featuring Industrial IoT sensors and AI-driven analytics—is a prime example of this strategy, allowing manufacturers to move from reactive maintenance to predictive insights, optimizing machine lifespan, and reducing energy consumption.
Lately, Roland Busch has been maintaining an intense pace. Siemens’ Xcelerator portfolio is setting new benchmarks for AI in PLM and shop floor automation, offering an integrated end-to-end depth that no competitor can currently match. And Busch intends to fully leverage this competitive advantage.
DTA Onsite exemplifies this, bridging the gap between isolated machines and cloud-based platforms by bringing cutting-edge AI directly to the edge, keeping sensitive data within the user’s own infrastructure. By transforming raw metrics like torque and temperature into actionable insights, it enables manufacturers to move from reactive repairs to predictive mastery. This isn’t just a tool; it’s a vital link in Siemens' broader digital chain.
The launch of Drivetrain Analyzer Onsite (DTA Onsite) highlights the integration of cutting-edge AI for identifying drivetrain patterns and anomalies. Unlike the existing cloud solution, this new on-premise, localized AI software ensures data remains within the user’s infrastructure.
Drive data is the technical term for metrics related to motor drive systems in industrial automation, covering critical parameters such as torque, speed, position, current, and temperature for machinery monitoring and control. While drive parameters refer to unit-specific settings like Sercos, analyzing this comprehensive data is crucial for optimizing industrial production.
In short, the software bridges the gap between isolated machines and cloud-based platforms, processing drive data entirely within the user's secure environment. Essentially, the software bridges the gap between isolated machinery and the cloud, processing drive data—the lifeblood of industrial automation—entirely within the user’s own infrastructure. By transforming raw metrics like torque and temperature into actionable AI-driven insights, manufacturers can finally shift from reactive repairs to predictive mastery.
Yet, DTA Onsite is only one link in a much larger digital chain. Across the entire product development lifecycle, Siemens Digital Industries remains the undisputed market leader. But what exactly keeps them at the top of the global industrial AI hierarchy?
Click on the headline to read the full story on PLM&ERP News.
SAP’s CEO Christian Klein är dagens gästkrönikör på PLM&ERP News: ”AI dödar inte SaaS...
I mer än två tredjedelar av SAP:s molnkontrakt under det senaste kvartalet valde kunderna att inkludera AI-funktionalitet.
”Den senaste tidens försäljningsvåg av SaaS-aktier bygger på en missuppfattning av den verkliga omvälvningen. Den avslöjar varför programvara är viktigare än någonsin,” det skriver SAP-chefen Christian KLEIN i dagens gästkrönika på PLM&ERP News, och fortsätter:
”Artificiell intelligens är den mest betydelsefulla tekniska förändringen sedan internets genombrott och den som mest påverkat utvecklingen inom programvara. Inte för att AI utgör ett hot mot programvara i sig, utan för att AI är starkt beroende av den. Genombrotten inom resonemang, kodgenerering och autonoma agenter är verkliga och de kommer att förändra alla branscher.
Jag ser det med egna ögon. AI ger tvåsiffriga effektivitetsvinster i SAPs egen verksamhet. I mer än två tredjedelar av våra molnkontrakt under det senaste kvartalet valde kunderna att inkludera AI-funktionalitet. Tillverkningsföretag använder AI-agenter för att automatisera offertprocesser och avsevärt minska svarstiderna. Och konsultteam frigör nu upp till en fjärdedel av sin arbetsvecka för mer värdefulla uppgifter.
Alla större plattforms-förändringar följer ett välbekant mönster. I början samlas värdet i de lägre lagren av teknikstacken i form av datorkraft, modeller och infrastruktur. Med tiden flyttas det bestående värdet upp till applikationslagret där tekniken omvandlas till konkreta affärsresultat. Internet är ett tydligt exempel och molntjänster en bekräftelse på det. AI kommer inte att vara annorlunda – programvara är AIs superkraft.”
Klicka på rubriken för att läsa hela Christian Kleins krönika på PLM&ERP News.
”Den senaste tidens försäljningsvåg av SaaS-aktier bygger på en missuppfattning av den verkliga omvälvningen. Den avslöjar varför programvara är viktigare än någonsin,” det skriver SAP-chefen Christian KLEIN i dagens gästkrönika på PLM&ERP News, och fortsätter:
”Artificiell intelligens är den mest betydelsefulla tekniska förändringen sedan internets genombrott och den som mest påverkat utvecklingen inom programvara. Inte för att AI utgör ett hot mot programvara i sig, utan för att AI är starkt beroende av den. Genombrotten inom resonemang, kodgenerering och autonoma agenter är verkliga och de kommer att förändra alla branscher.
Jag ser det med egna ögon. AI ger tvåsiffriga effektivitetsvinster i SAPs egen verksamhet. I mer än två tredjedelar av våra molnkontrakt under det senaste kvartalet valde kunderna att inkludera AI-funktionalitet. Tillverkningsföretag använder AI-agenter för att automatisera offertprocesser och avsevärt minska svarstiderna. Och konsultteam frigör nu upp till en fjärdedel av sin arbetsvecka för mer värdefulla uppgifter.
Alla större plattforms-förändringar följer ett välbekant mönster. I början samlas värdet i de lägre lagren av teknikstacken i form av datorkraft, modeller och infrastruktur. Med tiden flyttas det bestående värdet upp till applikationslagret där tekniken omvandlas till konkreta affärsresultat. Internet är ett tydligt exempel och molntjänster en bekräftelse på det. AI kommer inte att vara annorlunda – programvara är AIs superkraft.”
Klicka på rubriken för att läsa hela Christian Kleins krönika på PLM&ERP News.
Digital Muscle Power: ABB and TCS Pivot to AI-Driven Innovation in Strategic Scale-Up
ABB CEO Morten Wierod: “Our partnership with TCS is instrumental in building the intelligent systems of tomorrow.”
For nearly two decades, the Swedish-Swiss engineering titan ABB and the global Indian consultancy powerhouse TCS have cultivated a synergy primarily centered on ERP implementations and data center consolidation. While this collaboration has been a cornerstone of ABB’s digital transformation across electrification and automation, it has simultaneously afforded TCS profound domain expertise and a cornerstone relationship within the industrial sector.
Building on this fertile ground, the two giants recently announced a significant deepening of their ties. In a newly signed Memorandum of Understanding, the scope of their alliance has expanded dramatically. The focus now shifts toward a comprehensive evolution of IT infrastructure and applications, pioneering industrial AI initiatives, and the deployment of emerging technologies.
ABB’s Chief Executive, Morten Wierod (pictured left), noted that the move reflects a shared commitment to driving innovation, operational resilience, and sustainable growth through a sophisticated, long-term partnership strategy.
"Our partnership with TCS empowers ABB to construct smarter systems, enhancing our agility and enabling the global scale-up of our innovations," says Morten Wierod, CEO of ABB. "As India remains a pivotal growth market, this renewed partnership positions ABB as a cornerstone partner in TCS’s ambitious data center expansion plans."
As part of the Memorandum of Understanding (MoU), the alliance unites ABB’s leadership in electrification and automation with TCS’s global technology and delivery capabilities across several key pillars:
• IT Infrastructure and Application Transformation: Focused on fostering an agile, secure, resilient, and cost-optimized IT foundation that mirrors ABB's operating model, with a core emphasis on operational efficiency and continuous improvement.
• AI and Factory Modernization: Deepening collaboration on industrial AI, digital twins, vision-based inspection, and the convergence of Operational Technology (OT) and IT.
• AI Infrastructure Development: Exploring new business opportunities in electrification, automation, and software, driven by TCS’s strategic investment in AI infrastructure in India.
It is clear that TCS's AI expertise plays a pivotal role as the collaboration matures—but how? Read more below about how TCS CEO K. Krithivasan (right) views the alliance and what he defines as "a new model of industrial innovation."
For nearly two decades, the Swedish-Swiss engineering titan ABB and the global Indian consultancy powerhouse TCS have cultivated a synergy primarily centered on ERP implementations and data center consolidation. While this collaboration has been a cornerstone of ABB’s digital transformation across electrification and automation, it has simultaneously afforded TCS profound domain expertise and a cornerstone relationship within the industrial sector.
Building on this fertile ground, the two giants recently announced a significant deepening of their ties. In a newly signed Memorandum of Understanding, the scope of their alliance has expanded dramatically. The focus now shifts toward a comprehensive evolution of IT infrastructure and applications, pioneering industrial AI initiatives, and the deployment of emerging technologies.
ABB’s Chief Executive, Morten Wierod (pictured left), noted that the move reflects a shared commitment to driving innovation, operational resilience, and sustainable growth through a sophisticated, long-term partnership strategy.
"Our partnership with TCS empowers ABB to construct smarter systems, enhancing our agility and enabling the global scale-up of our innovations," says Morten Wierod, CEO of ABB. "As India remains a pivotal growth market, this renewed partnership positions ABB as a cornerstone partner in TCS’s ambitious data center expansion plans."
As part of the Memorandum of Understanding (MoU), the alliance unites ABB’s leadership in electrification and automation with TCS’s global technology and delivery capabilities across several key pillars:
• IT Infrastructure and Application Transformation: Focused on fostering an agile, secure, resilient, and cost-optimized IT foundation that mirrors ABB's operating model, with a core emphasis on operational efficiency and continuous improvement.
• AI and Factory Modernization: Deepening collaboration on industrial AI, digital twins, vision-based inspection, and the convergence of Operational Technology (OT) and IT.
• AI Infrastructure Development: Exploring new business opportunities in electrification, automation, and software, driven by TCS’s strategic investment in AI infrastructure in India.
It is clear that TCS's AI expertise plays a pivotal role as the collaboration matures—but how? Read more below about how TCS CEO K. Krithivasan (right) views the alliance and what he defines as "a new model of industrial innovation."