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        Startseite / Produkt-Updates / Neu in SCALE.sdm – August – September 2026

        Veröffentlicht am

        Neu in SCALE.sdm – August – September 2026

        August und September bringen viele Verbesserungen für die tägliche Arbeit im Modell und schnellere Antwortzeiten in SCALE.sdm – dazu ein großes Update von Data Analysis mit GPU-Training und Clusteranalyse.

        SCALE.sdm Die Kernlösung für das Simulationsdatenmanagement Add-on Optionale Erweiterungen für SCALE.sdm

        Neuerungen in SCALE.sdm

        SCALE.sdm
        Kurzbeschreibung einer Multikomponente im Grid bearbeiten

        Kurzbeschreibungen für Multikomponenten

        Bisher ließ sich bei einer Multikomponente nur der Name bearbeiten. Jetzt können Sie auch eine Kurzbeschreibung hinterlegen: Doppelklick in die Spalte Kurzbeschreibung im Grid, Text eingeben und mit Enter bestätigen.

        Neu in: 1.268 – SCALE.sdm | Model

        Reibungsloser arbeiten

        • Neue und duplizierte Run-Konfigurationen werden direkt nach dem Anlegen automatisch ausgewählt.
        • Änderungen an Filtern, Gruppierung oder Spalten gelten jetzt nur für den aktuellen Tab. Ein Widget-Preset wird nur aktualisiert, wenn Sie es ausdrücklich speichern.
        • Eine Sperre verhindert, dass dieselbe Live-Komponente in einem Client in zwei Bearbeitungs-Tabs geöffnet wird.
        • Die Gruppenansicht bietet die Option „unsortiert“, wie schon die Ansichten Runs und Pool-Versionen.
        • Anhänge einer Komponentenversion, die nicht zur aktuellen Pool-Version gehört, etwa einer in der Historie ausgewählten, lassen sich jetzt öffnen.
        • Beim Kopieren und Einfügen einer Run-Konfiguration innerhalb eines Pools bleibt ihre Historie erhalten.

        Neu in: 1.268 – 1.269 – SCALE.sdm | Model

        Schnellere Antworten, sichere Anmeldung

        • Schnellere Rechteprüfungen bei Objektrechten und weniger Datenbankabfragen, wenn der Rechte-Cache aktualisiert wird.
        • Die Statusprüfungen des Speichers werden zwischengespeichert. Das entlastet die S3-Verbindungen.
        • Beim Speichern einer Datei startet jetzt ein Kopierauftrag nur für diese Datei statt für die ganze Tabelle.
        • Der OpenID-Connect-Scope lässt sich in den Betriebseinstellungen konfigurieren.
        • Gesperrte Stammdaten bleiben geschützt, wenn Lizenzprüfungen aktiv sind.
        • Sicherheitsupdates der Anwendungs-Images.

        Neu in: 2.2.5 – 2.2.9 – SCALE.sdm | Project + Result

        Alle Changelogs ansehen

        Neuerungen in Add-ons und Tools

        Add-on

        Data Analysis

        Machen Sie aus Ihren Daten verwertbare Erkenntnisse.

        Add-on
        Dialog der Clusteranalyse mit Silhouette-Werten je Clusteranzahl

        Strukturen finden mit Clusteranalyse

        Die neue k-Means-Clusteranalyse bewertet jede Clusteranzahl von 1 bis 10 und zeigt die beste zuerst an, mit einem klaren Hinweis zur Qualität. Nach dem Übernehmen färbt eine Einstellung alle Plots nach Cluster, und der Parallele-Koordinaten-Plot zeigt den Mittelwert jedes Clusters.

        Neu in: 3.0 – Data Analysis

        Parallele-Koordinaten-Plot mit Eingangs- und Ausgangsachsen

        Klarerer Blick auf Ihre Daten

        Der Parallele-Koordinaten-Plot trennt jetzt Eingangs- von Ausgangsgrößen, bietet mehrere Achsenskalierungen und funktioniert auch ohne Metamodell. Die Übersichtsmatrix vereint Histogramme, Streudiagramme und Korrelationen in einer Ansicht.

        Mit Beispieldatensätzen können Sie sofort loslegen, und CSV-Dateien öffnen sich direkt aus den Anhängen eines Versuchs.

        Neu in: 3.0 – Data Analysis

        Bessere Metamodelle, trainiert auf der GPU

        Das Training nutzt die Grafikkarte, wo der Browser es unterstützt, und weicht sonst automatisch auf den Prozessor aus. Neue Standardeinstellungen mit Early Stopping liefern bessere Modelle bei vergleichbarer oder kürzerer Laufzeit.

        Neu in: 3.0 – Data Analysis

        Modellqualität, auf die Sie sich verlassen können

        • Neben dem linearen Modell trainiert im Hintergrund ein neuronales Netz. So sehen Sie, ob die Antwort wirklich nichtlinear ist.
        • Eine farbige Bewertung fasst Trainings- und Testwerte für jedes Modell zusammen.
        • Ein neu trainiertes Modell wird nicht aktiv geschaltet, wenn sein Testwert negativ ist oder deutlich unter dem des aktiven Modells liegt.

        Neu in: 2.2 – 3.0 – Data Analysis