SimScale опубликовали реальные результаты нескольких производственных agentic-engineering пилотов; это существенно полезнее прежних общих описаний их архитектуры.

У Dexory агент автоматически выполняет повторяемую настройку сложных расчётных моделей роботизированной башни, где один сегмент содержит 198 контактов и 192 болтовых соединения. В отдельной задаче оптимизации теплоотвода агент примерно за 20–30 минут нашёл ориентацию, снизившую температуру на 12 °C.

У Convion традиционная оптимизация эжектора требовала 500–1000 CFD-вариантов и занимала недели. Параметрическую модель сделали в Onshape, пакет расчётов выполнили в SimScale, после чего обучили Physics AI surrogate. Сам оптимизационный цикл теперь занимает 10–15 минут; полученная конструкция стала примерно на 50% компактнее, а результат AI-оптимизации отличался от полной CFD-оптимизации менее чем на 5%.

кроме того описан межсистемный сценарий CoLab → SimScale: CoLab формирует DFM-замечания из собственных правил заказчика; в пилоте автомобильного поставщика первая выдача имела более 80% релевантности. После подтверждения инженером замечания об увеличении толщины рёбер SimScale-агент сам нашёл соответствующие поверхности, изменил геометрию и повторно запустил расчёт, чтобы проверить изменение напряжений и перемещений.

https://www.simscale.com/blog/agentic-unlocks-recap/