Con el paso de los años se genera gran cantidad de datos durante el desarrollo de productos, tanto en las simulaciones como en la realización de ensayos. En el mejor de los casos, estos datos están disponibles en su empresa de forma estructurada. Aplicar análisis dirigidos a estos datos puede responder preguntas muy interesantes. ¿Qué medidas tuvieron éxito en el pasado para un determinado evento? ¿Qué componentes ya se han utilizado de forma similar? ¿Se han producido valores atípicos en un conjunto de casos de carga? En caso afirmativo, ¿cuáles son las causas relacionadas con ellos? ¿Cuál es la influencia de los parámetros de entrada sobre las variables objetivo (análisis de sensibilidad)?
Existen muchos algoritmos en el mercado para realizar tales análisis. SCALE.sdm también ofrece numerosas posibilidades al respecto. Si es necesario, las aplicaciones de ML de proveedores en la nube como AWS o Azure también pueden integrarse con SCALE.sdm.
