NAFEMS-Konferenz Osteuropa 2026

Simulation als Kernstück der Produktentwicklung

Besuchen Sie Open iT auf der NAFEMS Eastern Europe 2026 und knüpfen Sie Kontakte zu führenden Ingenieuren, die im Kernbereich der simulationsgesteuerten Entwicklung tätig sind. Wir werden unseren angenommenen Vortrag zum Thema „Datengesteuerte Verwaltung von Simulationsressourcen“ halten und erläutern, wie Teams die Nutzung besser verwalten, Engpässe reduzieren und einen reibungslosen Ablauf der technischen Arbeitsabläufe gewährleisten können.

28. bis 29. April 2026

Mövenpick Hotel Budapest Centre

Budapest, Ungarn
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VORTRAGSSITZUNG

Datengestützte Steuerung des Verbrauchs von Simulationsressourcen in groß angelegten technischen Arbeitsabläufen

Mit zunehmendem Umfang der Simulations-Workloads wird es immer schwieriger, Ressourcenengpässe zu bewältigen. In dieser Sitzung wird erläutert, wie Unternehmen einen datengestützten Ansatz zur Steuerung des Ressourcenverbrauchs bei Simulationen verfolgen können, um Teams dabei zu unterstützen, Engpässe zu reduzieren, die Vorhersagbarkeit zu verbessern und stabile Entwicklungsabläufe aufrechtzuerhalten.

Themenbereich C: 3C | Simulations-Governance und SPDM

Referent: David Boyle – Leitender Berater für Software-Nutzung und -Optimierung

28. bis 29. April 2026

17:50 Uhr – 18:50 Uhr

Mövenpick Hotel Budapest Centre

Budapest, Ungarn
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Haben Sie eine Frage oder möchten Sie das Gespräch fortsetzen? Wenden Sie sich vor der Veranstaltung an David oder treffen Sie ihn in Budapest, um Ihre aktuellen Herausforderungen im Bereich Simulation zu besprechen und Erfahrungen auszutauschen.

David Boyle

Leitender Berater, Software-Nutzung und -Optimierung

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Präsentiert von

Open iT
David Boyle

Verfasst von

Open iT
David Boyle
Massimo Dal Vecchio

Sitzungsleiter

Andy Richardson, PHRONESIM LTD

Zusammenfassung

As engineering simulation becomes increasingly central to product development, organizations are facing growing pressure to scale computational workloads across shared on-premise and cloud-based environments. While advances in solver capability and compute infrastructure have expanded simulation capacity, resource availability is now frequently constrained by licensing and entitlement models that are tightly coupled to runtime behavior. In complex simulation workflows, unmanaged resource consumption can introduce variability in execution time, reduce throughput, and compromise the predictability of engineering schedules.

This presentation introduces a data-driven governance approach for managing simulation resource consumption as an integral part of the simulation process rather than an external administrative function. The framework treats licensing constraints as a system-level parameter, similar to compute availability or memory limits, and integrates consumption awareness directly into simulation workflow planning and execution. By correlating workload characteristics, such as concurrency, wall time, solver class, and execution context, with observed consumption patterns, the approach enables engineers and simulation managers to anticipate constraints before they impact critical project milestones.

The methodology is based on the collection and normalization of granular telemetry from execution environments and resource management layers. These data streams are aggregated into consumption profiles that describe how different classes of simulation workloads behave under varying operational conditions. Predictive models derived from historical execution data are then used to support proactive decision-making, including workload prioritization, queue management, and adaptive scheduling. Importantly, this governance layer operates independently of specific solvers or licensing technologies, ensuring portability across different simulation domains.

From a systems perspective, the presentation outlines an architecture that integrates data collection, analytics, and policy enforcement with existing simulation process infrastructure. Lightweight policy mechanisms are used to translate predictive insights into runtime controls, allowing organizations to balance competing objectives such as throughput, fairness, and schedule adherence. Particular emphasis is placed on maintaining engineer autonomy while introducing guardrails that prevent resource contention during peak demand periods.

Applied implementations of this framework demonstrate improved stability in simulation execution and reduced variability in job turnaround times. Rather than optimizing for cost alone, the analysis focuses on operational performance indicators that are directly relevant to engineering outcomes, including queue stability, utilization consistency, and predictability of simulation delivery. These improvements support more reliable design iteration cycles and reduce the risk of downstream delays in product development.

The session concludes by presenting a set of practical metrics and governance principles that can be adopted by organizations seeking to scale simulation workloads in a controlled and transparent manner. Attendees will gain insight into how data-driven governance can be embedded within simulation processes to support resilient, scalable, and well-coordinated engineering operations, particularly in environments where shared resources and complex workflows are the norm.

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