Gestión de datos de simulación
Gestión de datos de simulación que sigue el ritmo de sus campañas
La cifra de la diapositiva de revisión viene de una ejecución. ¿Qué versión del modelo, qué versión del solver, qué conjunto de parámetros? En la mayoría de los equipos esa pregunta cuesta un día. Debería costar un clic. Esta página trata de ese hueco, de qué lo cierra y de lo que eso cuesta.
La situación
Dónde acaban hoy los datos de simulación
Los resultados están en una unidad de red, en una carpeta con el nombre de quien la trabajó, o en el área scratch del clúster con un plazo de retención que nadie recuerda. El resumen pasa a una diapositiva. La diapositiva sobrevive. La ejecución no. Seis meses después un proveedor discute un caso de carga, y el equipo reconstruye la ejecución de memoria y espera que las cifras coincidan.
La respuesta clásica es un sistema de gestión de procesos y datos de simulación, en inglés SPDM. Ansys Minerva, Siemens Teamcenter Simulation y ESTECO VOLTA son buenos sistemas. Los sistemas de esta clase están construidos para la estructura y la cultura de un gran grupo: proyectos de implantación, roles propios, una oficina de métodos. Un grupo de ocho analistas en una empresa de doscientas personas trabaja con carpetas o con SharePoint. Rescale, citando a NAFEMS, sitúa la difusión de estos sistemas entre los ingenieros de cálculo en un porcentaje de un solo dígito bajo. Nosotros creemos que la cifra es correcta.
La regla
Qué hace que una ejecución siga sirviendo un año después
Una ejecución solo merece guardarse si trae consigo su contexto: las entradas exactas, el código y el entorno en el que se ejecutó, y lo que produjo. Si eso se cumple, dos ejecuciones se pueden comparar y cada una de ellas se puede repetir. Si no se cumple, los resultados son cifras con una fecha al lado.
La NASA escribe la misma regla en su norma para modelos y simulaciones, NASA-STD-7009B, como requisito M&S 24: hay que mantener un registro de las entradas junto con su procedencia. Cualquier sistema SPDM serio lo ve igual. Los sistemas se diferencian en cuánto trabajo de archivo le exigen al ingeniero después. Nuestra posición: el archivo es el paso que falla. Tiene que ocurrir al ejecutar el trabajo, porque si no, un jueves por la tarde antes de la entrega no ocurre. Un analista con experiencia puede discrepar y señalar a un equipo disciplinado que lo archiva todo. Con cuarenta personas, ese equipo todavía no nos lo hemos encontrado.
En Ref
Ejecutar una campaña
Usted conserva sus solvers y sus scripts. Ref ejecuta sus herramientas en contenedores, de forma interactiva mientras explora y en Azure Batch para campañas de cientos de ejecuciones. Cada ejecución registra, mientras corre, qué ha leído y qué ha escrito. Después no queda nada que archivar.
Una campaña sigue siendo una unidad: sus conjuntos de parámetros, sus ejecuciones, sus resultados y una comparación con los criterios que usted fije. Si una ejecución está mal, ve sus entradas, la repite y la comparación se actualiza. Si cambia una versión del modelo, ve qué ejecuciones anteriores usaron la antigua.
Formatos: FMI y SSP para la cosimulación, y todo lo que escriba su herramienta. Ref guarda archivos y los mantiene separados; para eso no necesita entenderlos. Su evaluación actual en Python sigue funcionando, en el contenedor, directamente sobre los resultados.
El resultado
Reproducibilidad
Cada resultado se puede repetir a demanda, meses después, por una persona que entonces no estaba. Eso lo exige un evaluador según ISO 26262 o IEC 61508 cuando una demostración de seguridad se apoya en simulación. Eso lo necesita un caso de garantía cuando la pregunta es qué se sabía en el momento de la liberación. Y eso lo necesita un compañero nuevo en su primera semana.
Alcance
Qué cuesta
Sus herramientas deberían poder ejecutarse sin vigilancia en un contenedor: un solver con línea de comandos e instalación silenciosa. Una herramienta que solo se maneja por su ventana puede conducirla un agente que lee la pantalla. Eso funciona, es más lento y cuesta más por ejecución que una línea de comandos, así que lo preparamos a petición y no por defecto. Una ejecución que se queda del todo fuera de Ref puede archivar aun así sus resultados con sus entradas; el registro vale entonces lo que valga lo que usted adjunte. Las licencias siguen siendo suyas y no están incluidas. Ref es un servicio en la nube sobre Microsoft Azure en la región de la UE que elija; en su propia casa es posible a petición, como proyecto. La página sobre el alcance enumera todo lo demás que Ref deja a otras herramientas.
Un piloto no cuesta dinero. Cuesta un proyecto suyo, sus datos y un ingeniero que responda nuestras preguntas la primera semana.
Para quién
Para quién está escrita esta página
Grupos de cálculo de tres a treinta personas en una empresa que nunca financiará una implantación de SPDM a escala de PLM: proveedores de automoción, construcción de maquinaria, energía, start-ups de movilidad después del primer prototipo. Quien tenga un departamento de cálculo con administrador propio está mejor servido con Teamcenter Simulation o Ansys Minerva, y lo decimos mejor aquí que en la tercera semana del piloto.
Preguntas
Lo que se pregunta primero
¿Tenemos que cambiar de solver?
No. Cualquier herramienta que se ejecute sin vigilancia desde la línea de comandos se ejecuta en Ref. Una herramienta que necesita su ventana puede manejarla un agente a través de la pantalla, con un coste mayor por ejecución. Los ficheros de entrada, los scripts y la evaluación se quedan como están.
¿Dónde están los datos?
Normalmente en Microsoft Azure, en la región de la UE que elija, y a petición bajo su propio tenant. En su propia casa es posible, dimensionado como proyecto.
¿Cómo es la primera campaña?
Uno de sus propios estudios, con su solver, calculado como campaña y comparado con sus criterios. Ese es el objetivo del piloto. O sale, o el piloto ha fracasado.
¿Qué tamaño puede tener una campaña?
Cientos de ejecuciones por campaña es el rango contra el que probamos. Más es una conversación sobre tipos de nodo y tiempo, no sobre la plataforma.
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