Conférence NAFEMS d'Europe de l'Est 2026

La simulation au cœur du développement de produits

Rejoignez Open iT au salon NAFEMS Eastern Europe 2026 et rencontrez des responsables techniques à la pointe du développement piloté par la simulation. Nous y présenterons notre intervention, qui a été sélectionnée, sur la gouvernance des ressources de simulation basée sur les données, et expliquerons comment les équipes peuvent mieux gérer leur utilisation, réduire les goulots d'étranglement et assurer le bon déroulement des flux de travail d'ingénierie.

28 et 29 avril 2026

Hôtel Mövenpick Budapest Centre

Budapest, Hongrie
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SÉANCE D'INFORMATION

Gouvernance fondée sur les données de la consommation des ressources de simulation dans les flux de travail d'ingénierie à grande échelle

À mesure que les charges de travail liées à la simulation prennent de l'ampleur, les contraintes en matière de ressources deviennent de plus en plus difficiles à gérer. Cette session examine comment les entreprises peuvent adopter une approche fondée sur les données pour réguler la consommation des ressources de simulation, aidant ainsi les équipes à réduire les goulots d'étranglement, à améliorer la prévisibilité et à maintenir la stabilité des flux de travail d'ingénierie.

Thème C : 3C | Gouvernance de la simulation et SPDM

Intervenant : David Boyle — Consultant principal, Utilisation et optimisation des logiciels

28 et 29 avril 2026

17 h 50 – 18 h 50

Hôtel Mövenpick Budapest Centre

Budapest, Hongrie
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Vous avez une question ou vous souhaitez poursuivre la discussion ? Contactez David avant l'événement ou venez le rencontrer à Budapest pour discuter de vos défis actuels en matière de simulation et échanger vos points de vue.

David Boyle

Consultant principal, Utilisation et optimisation des logiciels

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Présenté par

Open iT
David Boyle

Rédigé par

Open iT
David Boyle
Massimo Dal Vecchio

Président de séance

Andy Richardson, PHRONESIM LTD

Résumé

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.

Parlons-en

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