NAFEMS 東ヨーロッパ会議 2026

製品開発の中核をなすシミュレーション

「NAFEMS Eastern Europe 2026」にOpen iTとして参加し、シミュレーション主導型開発の最前線で活躍するエンジニアリングリーダーたちと交流しましょう。弊社では、シミュレーションリソースのデータ駆動型ガバナンスに関する採択セッションを発表し、チームがリソースの利用状況をより適切に管理し、ボトルネックを解消し、エンジニアリングワークフローを円滑に維持する方法についてご紹介します。

2026年4月28日～29日

モーベンピック・ホテル・ブダペスト・センター

ハンガリー、ブダペスト
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スピーチセッション

大規模エンジニアリング・ワークフローにおけるシミュレーションリソース消費のデータ駆動型ガバナンス

シミュレーションのワークロードが拡大するにつれ、リソースの制約への対応はますます困難になっています。本セッションでは、組織がデータ駆動型のアプローチを用いてシミュレーションのリソース消費を管理し、チームがボトルネックを解消し、予測可能性を高め、安定したエンジニアリングワークフローを維持する方法について探ります。

トラック C：3C | シミュレーション・ガバナンスとSPDM

講演者：デビッド・ボイル —ソフトウェア 利用・最適化部門 主任コンサルタント

2026年4月28日～29日

午後5時50分～午後6時50分

モーベンピック・ホテル・ブダペスト・センター

ハンガリー、ブダペスト
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講演者とつながる

ご質問がある場合や、さらに話し合いたい場合は、イベントの前にデビッドにご連絡いただくか、ブダペストで直接彼と連絡を取り、現在のシミュレーションに関する課題について話し合い、知見を交換してください。

デビッド・ボイル

ソフトウェア の活用・最適化担当 リードコンサルタント

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提供：

Open iT
David Boyle

執筆者：

Open iT
David Boyle
Massimo Dal Vecchio

セッション座長

アンディ・リチャードソン、PHRONESIM LTD

要旨

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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