Restricciones de simulación en las carreras de alto rendimiento: cómo mejorar la eficiencia de las licencias de software con Open iT 

Top-tier international racing operates under some of the most stringent engineering constraints in modern industry. Teams rely on advanced simulation software to develop performance-critical components, yet both how much simulation can be performed and how resources are spent are tightly regulated. Within this environment, success on the track also depends on software license efficiency.

Modern racing teams depend heavily on computational fluid dynamics and finite element analysis, alongside other simulation methods, to drive aerodynamic performance. At the same time, they operate within a fixed regulatory envelope defined by governing bodies:

• A strict financial cost cap per team
• Restricciones en las pruebas aerodinámicas, incluidos los límites en la carga de trabajo de CFD, el uso del túnel de viento y la asignación de simulaciones dentro de los periodos de pruebas definidos

Estas normas se introdujeron para controlar el aumento de los costes, mejorar el equilibrio competitivo y garantizar la sostenibilidad a largo plazo de este deporte. El resultado es un sistema de ingeniería estrictamente delimitado en el que los recursos de simulación son finitos y deben gestionarse con precisión.

In this context, software license management (SLM) moves from an administrative function into a core engineering concern. Open iT brings experience in analyzing engineering software usage, helping organizations improve visibility and make informed decisions around resource allocation.

Software License Efficiency: Simulation Without Margin for Waste

In many industries, inefficiencies in simulation workflows can be absorbed. Additional compute can be provisioned, and extra simulation runs can compensate for earlier missteps.

However, in regulated high-performance racing environments, that flexibility is absent.

Every CFD run, structural analysis, or design iteration consumes part of a fixed allowance. Once used, that capacity cannot be recovered. This makes inefficiency costly in a very literal sense—wasted simulations reduce the opportunity to generate performance gains.

The challenge is that inefficiencies are not always obvious. Without detailed insight, teams may struggle to determine:

• Cómo se distribuye el trabajo de simulación entre las distintas fases de desarrollo
• Si se están repitiendo análisis similares
• How licenses are utilized across engineering groups
• When demand peaks relative to testing cycles

In practice, this often leads to reactive decision-making, where resources are allocated based on immediate needs rather than a complete view of system-wide usage.

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Del volumen de simulación al valor de la simulación

While much attention is placed on simulation methodologies, a less visible but equally important factor is software license efficiency. Under strict regulatory constraints, simulation becomes a question of value rather than volume.

Los equipos de ingeniería deben centrarse en aquellos ámbitos en los que la simulación tiene mayor repercusión. Para ello, es necesario encontrar un equilibrio entre:

• Fidelidad del modelo frente al coste computacional
• Frecuencia de simulación frente a cobertura de desarrollo
• Exploración de nuevos conceptos frente al perfeccionamiento de los diseños existentes

These trade-offs define simulation efficiency. The objective is not to run more simulations, but to ensure that each simulation contributes meaningfully to performance.

Esto también cambia la forma de abordar la iteración. En lugar de basarse en un gran número de ejecuciones, los equipos deben ser más selectivos, dando prioridad a escenarios bien definidos y a datos de mayor calidad. Esto hace que se preste mayor atención a la planificación y a la asignación de recursos.

Hacer visible el uso del software

Effective simulation optimization begins with understanding how engineering software is used in practice.

El análisis del uso del software ofrece esta perspectiva al revelar patrones en:

• Consumo de licencias en las herramientas de simulación
• Concurrencia y comportamiento de acceso durante los picos de demanda
• Actividad de los usuarios en las aplicaciones de ingeniería
• Tendencias de uso en función del tiempo a lo largo de los ciclos de desarrollo

Esto convierte la simulación, que antes era un conjunto de ejecuciones individuales, en un sistema que puede analizarse y mejorarse.

From a software license management standpoint, this visibility is critical. It highlights whether licenses are fully utilized, underutilized, or creating bottlenecks—information that is often difficult to obtain through traditional reporting.

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Adaptar los recursos de simulación a las necesidades de desarrollo

La demanda de simulación evoluciona a lo largo del ciclo de desarrollo.

Early stages require broader access for exploration. Later phases demand focused, high-priority simulation work. The challenge is ensuring that software usage reflects these shifts.

Sin visibilidad, es habitual que se produzcan desalineaciones:

• Resources remain tied to earlier-phase activities
• Las herramientas esenciales se ven limitadas durante los picos de demanda
• La capacidad no se aprovecha plenamente durante los periodos clave de desarrollo

Comprender los patrones de uso a lo largo de los ciclos de pruebas permite a los equipos:

• Reasignar las licencias en función de las prioridades actuales
• Reducir la congestión durante los periodos de mayor demanda
• Mejorar la sincronización de las actividades de simulación

This keeps simulation aligned with engineering objectives and improves coordination across teams.

Software License Efficiency Under Cost Constraints

A fixed cost structure creates a direct link between software license utilization and financial efficiency. Simulation software is not just a technical asset—it is part of a constrained budget.

Esto plantea los retos habituales de la gestión de activos de software:

• Licencias inactivas que consumen presupuesto sin aportar valor
• Las licencias con un exceso de capacidad que reducen la flexibilidad
• Cuellos de botella de concurrencia que limitan el acceso durante tareas críticas

Estos patrones ofrecen señales útiles:

• High concurrency may indicate efficient usage—or resource contention
• Las licencias inactivas indican que hay lagunas en la planificación o en la coordinación del flujo de trabajo
• El uso desigual entre los equipos puede reflejar una falta de coordinación en la asignación de recursos

La gestión de estos patrones mejora tanto los resultados de ingeniería como la eficiencia en los costes sin aumentar la capacidad global.

Simulation License Optimization with Open iT

Trabajar en entornos con limitaciones requiere algo más que ser consciente de ello: exige la capacidad de actuar en función de los datos de uso.

Open iT focuses on analyzing engineering software usage, providing visibility into license consumption, concurrency trends, and user behavior. This allows teams to understand how simulation tools are used across the organization.

Gracias a esa visibilidad, los equipos pueden:

• Identify inefficiencies that are not immediately visible
• Mejorar la asignación de licencias de software
• Reducir la capacidad no utilizada o limitada
• Facilitar una mejor planificación a lo largo de los periodos de pruebas definidos

Este enfoque refleja los principios fundamentales de la gestión de licencias de software y la optimización de la simulación, garantizando que el uso sea eficiente, coherente y cuantificable.

Un contexto más amplio de la ingeniería

The conditions seen in high-performance racing are increasingly present across engineering industries. Organizations face limited compute resources, rising software licensing costs, and tighter control over budgets.

En estos entornos, la eficiencia en el uso de las licencias de software y la optimización del uso de la simulación se están convirtiendo en capacidades esenciales.

Se aplican los mismos principios:

• Conocer el uso del software permite tomar mejores decisiones
• La eficiencia en la concesión de licencias mejora tanto los costes como el acceso
• La optimización basada en datos sustituye a la gestión reactiva

Mejorar el rendimiento sin sobrepasar los límites

High-performance racing demonstrates that when simulation is constrained, efficiency defines performance.

With strict limits on CFD usage, aerodynamic testing, and engineering spend, teams must ensure that every simulation resource contributes value. This requires strong software license efficiency grounded in disciplined software asset management practices.

En un entorno de ingeniería con limitaciones, el control —y no la escala— se convierte en la base del rendimiento.

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Principales conclusiones

• Top-tier racing operates under strict constraints, making simulation a finite resource
• El rendimiento de la ingeniería depende de la eficiencia de la simulación, no del volumen de la misma.
• La gestión de licencias de software y la gestión de activos de software son fundamentales para un uso eficaz de la simulación
• Conocer el uso del software permite una mejor asignación de recursos y reduce las ineficiencias
• Open iT provides the insights needed to optimize simulation environments under constraint.