HOOPS AI in Multi-Agenten-Engineering-Workflows integrieren

Wie Synera Engineering-Agenten geometrische Intelligenz verleiht

Bitten Sie ein großes Sprachmodell (LLM), einen E-Mail-Thread zusammenzufassen – das funktioniert problemlos. Bitten Sie es, ein ähnliches CAD-Teil zu finden oder ein Duplikat in Ihrem PLM-System zu markieren, hat es nichts, womit es arbeiten kann: LLMs verstehen Text, keine 3D-Geometrie. Diese Session zeigt, wie Synera diese Lücke mithilfe von HOOPS AI schließt – der Geometrie-Intelligenz-Technologie von Syneras langjährigem Technologiepartner Tech Soft 3D. Andrew Sartorelli zeigt, wie man Agenten, die auf Syneras Koordinationsplattform aufgebaut sind, in die Lage versetzen kann, CAD-Geometrie einfach in einen durchsuchbaren Vektor – sozusagen einen Fingerabdruck – zu verwandeln, um CAD-Geometrien mühelos miteinander zu vergleichen. In einer Demo zeigt er, wie das für einen CAD-Designer oder Ingenieur aussehen könnte: beginnend mit der Initialisierung einer Vektordatenbank, dem Hochladen von STEP-Dateien über eine Chat-Oberfläche, deren Vektorisierung und Einspeisung in die Datenbank – bis hin zur Aufforderung an einen Agenten, das ähnlichste Teil zu einem anderen zu finden. Im Synera-Editor, in dem Workflows für Agenten erstellt werden können, zeigt er, wie schnell sich ein ähnlicher Workflow in wenigen Stunden aufbauen lässt – dank des Advanced-AI-Add-ins, das von HOOPS AI und Syneras bestehenden agentischen Entwicklungs- und Koordinationsfähigkeiten angetrieben wird.

Key takeaways

• Warum große Sprachmodelle von sich aus keine geometrische Intelligenz besitzen – und wie die Vektorisierung von CAD-Geometrie durch HOOPS AI Agenten etwas zum Suchen gibt
• Wie man eine Ähnlichkeitssuche für Teile über eine agentische Chat-Oberfläche durchführt: STEP-Dateien hochladen, in eine Datenbank vektorisieren und das nächste Ergebnis mit Screenshots zurückerhalten
• Wie man einen agentischen Geometriesuch-Workflow in Syneras intuitivem Editor aufbaut – in Minuten aus vorhandenen Tools und Nodes zusammengesetzt
• Wo Kunden dies bereits einsetzen: Erkennen von Duplikat-Teilen in PLM- und PDM-Systemen, Wiederanwenden von Vernetzungseinstellungen aus ähnlicher Geometrie und Wiederverwenden von Kalkulations- und Fertigbarkeitsdaten statt von vorne anzufangen
• Wie Syneras Technologiepartnerschaft mit Tech Soft 3D es dem Advanced-AI-Add-in, das von HOOPS AI angetrieben wird, ermöglichte, auf den bereits über 80 weiteren Integrationen im Marketplace aufzubauen

Für wen ist diese Aufzeichnung geeignet?

• Automotive- und Luft- und Raumfahrt-Engineering-Teams, die große PLM- oder PDM-Bibliotheken verwalten, in denen doppelte Teile und inkonsistente Geometriedaten Design und Kalkulation verlangsamen
• CAD-, CAE- und Simulationsingenieure, die Designs, Vernetzungseinstellungen oder Kalkulationsmodelle von ähnlichen Teilen wiederverwenden möchten, anstatt von Grund auf neu zu beginnen