Siemens STAR-CCM+ och GPU-revolutionen: Så växlar BMW upp CFD-simuleringen 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.
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.
AI-driven logistik som gör skillnad: ”7bridges i IFS händer ger en ny spelplan,” säger...
"Skapar värde inom bara ett par veckor," säger Ashton, som är IFS.ai Logistics President.
IFS har under de senaste åren framgångsrikt utvecklat olika industriella AI-lösningar på ett sätt som skjutit fram företagets lösningar i spets på den globala affärssystem-arenan. En av de senare åtgärderna i den kedja man byggt upp för att hantera detta handlar om förvärvet av logistik- och transportoptimerings-spelaren 7bridges i augusti 2025. Genom att knyta an till 7bridges team och teknik ville IFS erbjuda sina kunder ett mer omfattande och robust system för leveranskedje-hantering som bättre kan automatisera processer, anpassa till störningar och sänka driftskostnaderna gerom att integrera 7bridges AI-drivna verktyg för simulering och analys av leveranskedjor i IFS Cloud-plattform, med målet att förbättra effektiviteten för tillgångs-intensiva kunder inom tillverkning, flyg- och rymdindustrin och försvar.
Idag har man tagit detta förvärv ett steg vidare in i lösningsportföljen: Med lanseringen av IFS.ai Logistics i förra veckan samlar man AI-driven planering, automatiserad drift, granskning av fraktkostnader och nätverksoptimering i ett sammanhållet, slutet operativt flöde och tar logistik från att vara ett svårstyrt kostnadsställe, till att bli en strategisk konkurrensfördel.
Man behöver inte fundera särskilt länge över varför området logistik och transportoptimering får anses tillhöra framgångskritiska verksamheter inom industriell AI. Inte minst för att i stort sett all industriell verksamhet präglas av olika slags flöden. Att hantera dessa effektivt är tveklöst avgörande för affärssuccé och i de senaste årens explosiva datautveckling finns de datadrivna tekniker som behövs för att automatisera, förutsäga och optimera komplexa flöden i realtid. En effekt är att framgångsrik implementering av denna typ av digitala verktyg, integrerade i både PLM- och affärssystemen, direkt ökar effektiviteten och minskar kostnaderna i industriella processer. En tung poäng i detta är att låta AI omvandla logistik från manuella, reaktiva processer till smarta, proaktiva och automatiserade system. Detta är varken mer eller mindre än kärnan i industriell digitalisering.
Där menar sig IFS också vara idag idag. Med den nya lösningen integreras industriell AI i de fysiska material- och varuflödena som utgör ryggraden i industriföretags dagliga verksamhet världen över. IFS förvaltar redan 2,4 biljoner dollar i verksamhetskritiska tillgångar åt sina kunder och med IFS.ai Logistics adderar de nu ett lager av intelligent logistik, som kopplar operativa beslut till finansiella resultat genom hela leveranskedjan.
”Logistik är ett av de största kostnadsställena samtidigt som de är de minst styrda och mest känsliga för störning, och konsekvenserna syns direkt i EBITDA,” säger Philip Ashton, President för IFS.ai Logistics. ”Vi har dock sett att när AI tillämpas i stor skala, direkt i branschspecifika applikationer som företags logistikverksamhet, kan vi skapa värde för våra kunder inom ett par veckor.”
Klicka på rubriken för att läsa mer på PLM;&ERP News.
IFS har under de senaste åren framgångsrikt utvecklat olika industriella AI-lösningar på ett sätt som skjutit fram företagets lösningar i spets på den globala affärssystem-arenan. En av de senare åtgärderna i den kedja man byggt upp för att hantera detta handlar om förvärvet av logistik- och transportoptimerings-spelaren 7bridges i augusti 2025. Genom att knyta an till 7bridges team och teknik ville IFS erbjuda sina kunder ett mer omfattande och robust system för leveranskedje-hantering som bättre kan automatisera processer, anpassa till störningar och sänka driftskostnaderna gerom att integrera 7bridges AI-drivna verktyg för simulering och analys av leveranskedjor i IFS Cloud-plattform, med målet att förbättra effektiviteten för tillgångs-intensiva kunder inom tillverkning, flyg- och rymdindustrin och försvar.
Idag har man tagit detta förvärv ett steg vidare in i lösningsportföljen: Med lanseringen av IFS.ai Logistics i förra veckan samlar man AI-driven planering, automatiserad drift, granskning av fraktkostnader och nätverksoptimering i ett sammanhållet, slutet operativt flöde och tar logistik från att vara ett svårstyrt kostnadsställe, till att bli en strategisk konkurrensfördel.
Man behöver inte fundera särskilt länge över varför området logistik och transportoptimering får anses tillhöra framgångskritiska verksamheter inom industriell AI. Inte minst för att i stort sett all industriell verksamhet präglas av olika slags flöden. Att hantera dessa effektivt är tveklöst avgörande för affärssuccé och i de senaste årens explosiva datautveckling finns de datadrivna tekniker som behövs för att automatisera, förutsäga och optimera komplexa flöden i realtid. En effekt är att framgångsrik implementering av denna typ av digitala verktyg, integrerade i både PLM- och affärssystemen, direkt ökar effektiviteten och minskar kostnaderna i industriella processer. En tung poäng i detta är att låta AI omvandla logistik från manuella, reaktiva processer till smarta, proaktiva och automatiserade system. Detta är varken mer eller mindre än kärnan i industriell digitalisering.
Där menar sig IFS också vara idag idag. Med den nya lösningen integreras industriell AI i de fysiska material- och varuflödena som utgör ryggraden i industriföretags dagliga verksamhet världen över. IFS förvaltar redan 2,4 biljoner dollar i verksamhetskritiska tillgångar åt sina kunder och med IFS.ai Logistics adderar de nu ett lager av intelligent logistik, som kopplar operativa beslut till finansiella resultat genom hela leveranskedjan.
”Logistik är ett av de största kostnadsställena samtidigt som de är de minst styrda och mest känsliga för störning, och konsekvenserna syns direkt i EBITDA,” säger Philip Ashton, President för IFS.ai Logistics. ”Vi har dock sett att när AI tillämpas i stor skala, direkt i branschspecifika applikationer som företags logistikverksamhet, kan vi skapa värde för våra kunder inom ett par veckor.”
Klicka på rubriken för att läsa mer på PLM;&ERP News.
Siemens nya Fuse EDA AI Agent tar kommandot över hela elektronikdesign-stacken
Amit GUPTA, VP Siemens EDA: ”Med Fuse EDA AI Agent och NVIDIAs agent AI-teknik lägger vi grunden för agenter som kan planera, agera och anpassa över hela designarbetsflödena."”
Siemens Digital Industries Software ångar på i full fart på elektronik-designsidan med en intressant betoning på att etablera agentisk AI som viktiga designverktyg för att vässa speed och kvalitet i utvecklingsarbetet av elektronik. Det är inte bara verifikationssidan med Questa One-plattformen som fått inbäddad agentisk AI – som PLM&ERP News rapporterade förra veckan – nu lanserar bolaget samma sak för design- och simulerings-portföljen Fuse EDA, där Fuse Eda AI Agent blir den nyaste delen i Siemens EDA-portfölj.
Siemens Fuse EDA är en avancerad, AI-driven plattform för elektronisk designautomation (EDA) som används för att designa, simulera och verifiera halvledare (chips) och kretskort (PCB). Till saken hör att den nya agenten också är en central komponent i partnerskapet med NVIDIA.
Agenten använder NVIDIA Agent Toolkit, Nemotron-modeller och NVIDIAs AI-infrastruktur för att möjliggöra avancerad resonemangsförmåga och verktygsanrop. Dessutom utnyttjar NVIDIA själva Siemens Fuse-lösningar i sin egen chiputveckling.
Samtidigt är agenten en lösning som får Siemens att stå ut i konkurrensen. Tidigare AI-verktyg har ofta fungerat som isolerade "copiloter" för enskilda uppgifter. Med nya Fuse EDA AI Agent markeras ett skifte mot agentisk AI, d v s en lösning för framtiden reda idag, där autonoma agenter kan planera, koordinera och utföra hela arbetsflöden över flera verktyg – från tidig designkonceptualisering till slutgiltig tillverkningssignering.
"Det stämmer,” säger Kari Briski, senior VP för generativ AI på NVIDIA. ”Tillsammans med Siemens kartlägger vi nästa era av agent AI, där långvariga agenter under säkra former kan använda ingenjörsverktyg och koordinera komplexa uppgifter. Genom att kombinera Siemens Fuse EDA AI Agent med NVIDIAs agent AI-teknik lägger vi grunden för agenter som kan planera, agera och anpassa över designarbetsflöden."
Intressant i sammanhanget är också att agenten bygger vidare på det befintliga Fuse EDA AI-systemet, som introducerade generativ AI och en avancerad RAG-ramverk (Retrieval-Augmented Generation) för att ge ingenjörer tillgång till domänspecifik kunskap via naturligt språk, som lanserades.
Satsningen har också allmänt affärsmässigt mycket goda grunder i skenet av att drygt 30 % av Siemens PLM-intäkter - som enligt PLM&ERP News beräkningar landade på drygt 7,5 miljarder dollar FY 2025 - kommer från EDA-lösningarna. Med den nu lanserade AI-satsningen vässas Siemens EDA-verktyg ytterligare.
Så, vad är den tunga poängen med Fuse EDA AI Agent? Amit Gupta, Chief AI Strategy Officer, senior VP och GM för Siemens EDA, konstaterar att det finns flera goda skäl, men att den autonomt kan orkestrera arbetsflöden med flera agenter över Siemens kompletta EDA-portfölj, från designkoncept till tillverkningsgod-kännande, inte bara står ut utan ökar också den tekniska effektiviteten, tiden till marknad och designkvaliteten.
Klicka på rubriken för att läsa mer på PLM&ERP News.
Siemens Digital Industries Software ångar på i full fart på elektronik-designsidan med en intressant betoning på att etablera agentisk AI som viktiga designverktyg för att vässa speed och kvalitet i utvecklingsarbetet av elektronik. Det är inte bara verifikationssidan med Questa One-plattformen som fått inbäddad agentisk AI – som PLM&ERP News rapporterade förra veckan – nu lanserar bolaget samma sak för design- och simulerings-portföljen Fuse EDA, där Fuse Eda AI Agent blir den nyaste delen i Siemens EDA-portfölj.
Siemens Fuse EDA är en avancerad, AI-driven plattform för elektronisk designautomation (EDA) som används för att designa, simulera och verifiera halvledare (chips) och kretskort (PCB). Till saken hör att den nya agenten också är en central komponent i partnerskapet med NVIDIA.
Agenten använder NVIDIA Agent Toolkit, Nemotron-modeller och NVIDIAs AI-infrastruktur för att möjliggöra avancerad resonemangsförmåga och verktygsanrop. Dessutom utnyttjar NVIDIA själva Siemens Fuse-lösningar i sin egen chiputveckling.
Samtidigt är agenten en lösning som får Siemens att stå ut i konkurrensen. Tidigare AI-verktyg har ofta fungerat som isolerade "copiloter" för enskilda uppgifter. Med nya Fuse EDA AI Agent markeras ett skifte mot agentisk AI, d v s en lösning för framtiden reda idag, där autonoma agenter kan planera, koordinera och utföra hela arbetsflöden över flera verktyg – från tidig designkonceptualisering till slutgiltig tillverkningssignering.
"Det stämmer,” säger Kari Briski, senior VP för generativ AI på NVIDIA. ”Tillsammans med Siemens kartlägger vi nästa era av agent AI, där långvariga agenter under säkra former kan använda ingenjörsverktyg och koordinera komplexa uppgifter. Genom att kombinera Siemens Fuse EDA AI Agent med NVIDIAs agent AI-teknik lägger vi grunden för agenter som kan planera, agera och anpassa över designarbetsflöden."
Intressant i sammanhanget är också att agenten bygger vidare på det befintliga Fuse EDA AI-systemet, som introducerade generativ AI och en avancerad RAG-ramverk (Retrieval-Augmented Generation) för att ge ingenjörer tillgång till domänspecifik kunskap via naturligt språk, som lanserades.
Satsningen har också allmänt affärsmässigt mycket goda grunder i skenet av att drygt 30 % av Siemens PLM-intäkter - som enligt PLM&ERP News beräkningar landade på drygt 7,5 miljarder dollar FY 2025 - kommer från EDA-lösningarna. Med den nu lanserade AI-satsningen vässas Siemens EDA-verktyg ytterligare.
Så, vad är den tunga poängen med Fuse EDA AI Agent? Amit Gupta, Chief AI Strategy Officer, senior VP och GM för Siemens EDA, konstaterar att det finns flera goda skäl, men att den autonomt kan orkestrera arbetsflöden med flera agenter över Siemens kompletta EDA-portfölj, från designkoncept till tillverkningsgod-kännande, inte bara står ut utan ökar också den tekniska effektiviteten, tiden till marknad och designkvaliteten.
Klicka på rubriken för att läsa mer på PLM&ERP News.
Siemens New Fuse EDA AI Agent Takes Command of the Entire Electronics Design Stack
Amit GUPTA, VP and GM of Siemens EDA: ”This enterprise-scale AI deployment positions the industry to maintain a competitive advantage in an increasingly complex semiconductor and PCB system landscape."
Siemens Digital Industries Software has launched the Fuse EDA AI Agent, strengthening its electronics design portfolio with agentic AI to drive development speed and quality. This release extends autonomous capabilities across the design and simulation suite, following the recent integration of AI into the Questa One platform.
Siemens Fuse EDA is an advanced, AI-driven platform for electronic design automation (EDA) that enables comprehensive design, simulation, and verification of semiconductors and PCBs. A cornerstone of the partnership with NVIDIA, this agent leverages NVIDIA’s AI infrastructure to transition from isolated, task-specific "copilots" to autonomous, agentic AI capable of managing complex workflows from conceptualization to final sign-off.
"That is correct," says Kari Briski, Senior VP of Generative AI at NVIDIA, regarding the partnership with Siemens to advance agentic AI for engineering. ”The collaboration integrates Siemens Fuse EDA AI Agent with NVIDIA technology to enable persistent agents to securely manage complex, adaptive design workflows.”
The new agent advances the existing Fuse EDA AI system, leveraging generative AI and Retrieval-Augmented Generation (RAG) to provide engineers with natural language access to domain-specific knowledge. This strategic initiative is supported by strong business fundamentals, as EDA solutions account for over 30% of Siemens' estimated $7.5 billion in PLM revenue for FY2025, further sharpening their toolchain.
So, what is the core value proposition of the Fuse EDA AI Agent? Amit Gupta—Chief AI Strategy Officer, Senior VP, and GM of Siemens EDA—identifies several compelling drivers, highlighting the agent's ability to autonomously orchestrate multi-agent workflows across Siemens’ entire Electronic Design Automation (EDA) portfolio. By spanning the spectrum from initial design concept to final manufacturing sign-off, the platform enhances engineering efficiency and design quality while significantly accelerating time-to-market. “We are delivering intelligent automation across the full EDA lifecycle,” Gupta concludes. “This empowers our customers to dramatically compress design cycles while maintaining the highest standards of quality.”
Click on the headline to read the full story on PLM&ERP News.
Siemens Digital Industries Software has launched the Fuse EDA AI Agent, strengthening its electronics design portfolio with agentic AI to drive development speed and quality. This release extends autonomous capabilities across the design and simulation suite, following the recent integration of AI into the Questa One platform.
Siemens Fuse EDA is an advanced, AI-driven platform for electronic design automation (EDA) that enables comprehensive design, simulation, and verification of semiconductors and PCBs. A cornerstone of the partnership with NVIDIA, this agent leverages NVIDIA’s AI infrastructure to transition from isolated, task-specific "copilots" to autonomous, agentic AI capable of managing complex workflows from conceptualization to final sign-off.
"That is correct," says Kari Briski, Senior VP of Generative AI at NVIDIA, regarding the partnership with Siemens to advance agentic AI for engineering. ”The collaboration integrates Siemens Fuse EDA AI Agent with NVIDIA technology to enable persistent agents to securely manage complex, adaptive design workflows.”
The new agent advances the existing Fuse EDA AI system, leveraging generative AI and Retrieval-Augmented Generation (RAG) to provide engineers with natural language access to domain-specific knowledge. This strategic initiative is supported by strong business fundamentals, as EDA solutions account for over 30% of Siemens' estimated $7.5 billion in PLM revenue for FY2025, further sharpening their toolchain.
So, what is the core value proposition of the Fuse EDA AI Agent? Amit Gupta—Chief AI Strategy Officer, Senior VP, and GM of Siemens EDA—identifies several compelling drivers, highlighting the agent's ability to autonomously orchestrate multi-agent workflows across Siemens’ entire Electronic Design Automation (EDA) portfolio. By spanning the spectrum from initial design concept to final manufacturing sign-off, the platform enhances engineering efficiency and design quality while significantly accelerating time-to-market. “We are delivering intelligent automation across the full EDA lifecycle,” Gupta concludes. “This empowers our customers to dramatically compress design cycles while maintaining the highest standards of quality.”
Click on the headline to read the full story on PLM&ERP News.