Sintavia 是独立金属增材制造领域的全球领导者，面临着证明增材制造优化航空航天替换零件的能力的挑战。目标是超越现有零件的机械和操作性能，同时降低总体重量。该公司的目标是生产优化设计的航空航天支架，以满足或超过现有支架的机械性能，同时减少零件的整体重量。此次挑战选择的组件是低压涡轮机的售后航空零件，在每台发动机上使用了 12 次。

1001VELAcup 是一项比赛，来自各个大学的学生团队设计并建造自己的船只来参加帆船赛。船只必须遵守特定的级别规则，包括尺寸限制和使用可持续材料。都灵理工大学的 PoliTo 帆船队是参赛队伍之一。他们面临的挑战是设计一艘由 70% 可持续材料制成的船，在给定的尺寸限制内，并使用 Altair 的 HyperWorks 计算机辅助工程 (CAE) 工具套件。该队的目标是提高去年的成绩，去年他们在帆船赛中获得了第八名和第三名。该项目的重点是在给定的帆船赛规则范围内设计和建造一艘小船（一种特定类型的帆船）。特别的挑战是团队必须使用特定类别的材料，例如可回收的天然材料，即亚麻纤维、玄武岩纤维或木材。为了使用给定的材料开发轻型且坚固的船舶结构，团队必须使用复杂的建模和模拟工具来找到理想的结构形状和材料布局。

西班牙工程服务提供商 Ingeniacity SL 受 Juan Yacht Design 委托优化新型 Swan 50 级游艇的结构设计，特别关注设计由复合材料制成的新型船首斜桅。我们面临的挑战是创建一种结构，该结构能够提供尽可能高的刚度，同时又尽可能轻。船首斜桅是将前支索连接到船体的一根桅杆，是游艇结构的关键部分。由于需要考虑复合材料的特性以充分利用其轻量化和刚度潜力，船首斜桅的设计和优化提出了独特的挑战。由于船首斜桅的壁很薄，工程师还必须考虑屈曲模式，这对于保持较低的重量是必要的。这需要使用先进的计算机辅助工程 (CAE) 工具和优化技术，以有效处理所有必要的学科并及时提供准确的结果。

奥本大学的 SAE 方程式团队拥有设计和制造方程式赛车的历史，在优化赛车设计同时遵守与质量和 SAE 赛车规格相关的限制方面面临着重大挑战。该团队的目标是通过专注于在同等或增加刚度的情况下减轻质量的部件来提高汽车的性能。硬壳式底盘就是这样一个焦点领域。该团队的目标是减轻重量，同时增加硬壳式悬架刚度，以增强赛车的操控性。然而，实现这一设计目标并不容易。学生团队成员必须考虑并发开发设计目标并满足严格的构建期限。

Mabe 是一家总部位于墨西哥的公司，在全球范围内设计、生产和分销电器，该公司在产品开发过程中面临着重大挑战。该公司对其产品（包括冰箱、洗衣机和烘干机）进行了各种分析研究，以提高其性能和质量。这些研究的一个关键部分是冰箱门泡沫建模 (RDFM) 过程，该过程涉及对冰箱内的泡沫进行建模，以帮助保持内部温度并在跌落情况下吸收冲击。然而，由于此过程的复杂性和耗时性，它经常被忽视或完全跳过。这导致了两个主要问题：计算机辅助工程 (CAE) 结果与实际结果不 100% 相符，并且能源使用量没有得到适当测量。 Mabe 希望更常规地执行 RDFM，但需要一种更有效的方法。

Wagon Automotive 是一家总部位于德国的系统和模块供应商，为主要汽车制造商提供零部件，该公司面临着加快产品开发、降低原型设计成本、同时保持高质量的挑战。该公司在一个要求严格、时间敏感的市场中运营，为众多客户提供零部件，其中包括大众、奥迪、通用汽车、丰田、梅赛德斯、本田、沃尔沃、福特、捷豹和保时捷。 Wagon Automotive 的开发和生产基地位于欧洲、亚洲和北美，共有 7,600 名员工从事零部件的设计、测试和制造，这些零部件必须满足精确的生产期限。全球行业快速变化的本质要求 Wagon Automotive 工程师不断缩短产品开发周期。为了维持其强大的竞争地位并让客户满意，Wagon Automotive 正在寻找加快产品开发速度并降低不断增长的原型制作成本的方法。

Sea Ray Boats 是美国领先的高端游船制造商，不断面临豪华船舶市场创新和变革需求的挑战。该公司每年推出 8 到 12 个新的或更新的设计，工程团队在任何给定时间都致力于 6 到 7 个设计。设计船舶的主要挑战是创造可用空间，而该空间始终供不应求。大部分设计工作都集中在可配置的空间上，这些空间可以改变功能以满足多种需求。设计周期因船而异，通常平均为 8 至 18 个月，具体取决于船的尺寸和类型。 Sea Ray 的工程团队专门使用 Altair HyperWorks CAE 工具来执行船舶的整个分析过程，从建模和仿真到可视化和报告。

图卢兹南比利牛斯 Genopole 是 1999 年在法国南部设立的一个研究项目，目前正面临着重大挑战。该计划是国家基因组网络的一部分，正在处理越来越多的完整基因组序列，需要更多的处理器和密集的利用。图卢兹 Genopole 最初的生物信息学计算平台是四处理器 Dell 服务器，后来又补充了四 CPU IBM 系统。然而，这些资源对于雄心勃勃的生物信息学计划和研究人员在三个 Genopole 连接实验室开发生物信息学工具来说是不够的。对计算资源的需求正在稳步增长，而现有的基础设施却无法跟上。

Zyvex Corporation 是一家领先的分子纳米技术开发公司，面临着开发微机电系统 (MEMS) 技术以实现新纳米技术应用的挑战。大多数商用 MEMS 器件本质上是二维的，生长在平坦的基底上或从平坦的基底上蚀刻而成。然而，Zyvex 看到了 MEMS 技术的潜力，该技术可以提供具有 3D 特性的结构和设备。挑战在于制造过程。构建 3D MEMS 设备需要某种形式的组装，以将结构从制造平面升起并将其移动到适当的位置。传统的组装方法成本高昂，而替代方法也有局限性。此外，计算分析的使用对于微结构的设计至关重要，因为微加工周期可能需要长达四个月的时间。

日立卡车制造公司面临着降低大型矿用卡车的材料成本，同时遵守标准规格的挑战。这些卡车是在安大略省圭尔夫工厂设计和制造的，是用于世界各地露天采矿的大型刚体车辆。这些卡车宽达 30 英尺，有效载荷为 316 吨。鉴于其尺寸，它们必须分段运输并在现场组装。日立卡车制造 (HTM) 的设计工程师的任务是降低材料成本、满足 ISO 规范并保持有效负载性能。主要挑战是预测卡车结构的行为，特别是焊接钢驾驶室结构，以确保其符合 ISO 3471 ROPS（防滚翻保护系统）和 FOPS（坠落物体保护系统）规范。

H2politO 团队由都灵理工大学的学生组成，参加了壳牌生态马拉松 (SEM)，这是一项挑战学生团队设计、制造和驾驶最节能汽车的竞赛。该团队使用氢燃料电池汽车参加“原型”类别，并使用混合动力汽车参加“城市概念”类别。该团队面临的主要挑战是减少摩擦和质量，以最大限度地减少燃料消耗。最关键的问题之一是轮辋设计。较轻的轮圈可减少旋转质量，从而降低能耗并改善车辆的动态性能。必须优化该特定部件的几何形状：必须确定理想的结构和质量分布，同时还要考虑制造限制。对于这些开发任务，H2politO 团队必须应用复杂的计算机辅助工程 (CAE) 工具，这些工具将支持仿真驱动的设计流程，并通过提出进一步改进车辆的可能设计方向来实现早期决策。

壳牌生态马拉松 (SEM) 是一项全球竞赛，挑战学生团队设计、制造和驾驶最节能的汽车。由都灵理工大学学生组成的H2politO团队携带氢燃料电池汽车和混合动力汽车参加了比赛。该团队的目标是通过减少摩擦和质量来改进他们的车辆，以最大限度地减少燃料消耗。最关键的问题之一是轮辋设计。较轻的轮圈可减少旋转质量，从而降低能耗并改善车辆的动态性能。面临的挑战是优化轮辋的几何形状，以确定理想的结构和质量分布，同时考虑制造限制。该团队需要应用复杂的计算机辅助工程 (CAE) 工具来支持仿真驱动的设计流程，并实现早期决策以进一步改进车辆。

泛亚汽车技术中心 (PATAC) 是通用汽车和上汽集团的合资企业，在管理其计算机辅助工程 (CAE) 仿真技术方面面临着挑战。随着PATAC分析技术的提高，其CAE分析任务量不断增加，学科和应用领域不断扩大。工程师需要一个系统来存储、重用和共享模型，并同步不同仿真领域的迭代设计方案以进行协作。此外，泛亚正在推动研发体系的数字化转型。该公司需要一个仿真管理平台来管理日常分析工作，系统地构建 CAE 数据，提高结果和过程的可视化，并更轻松地跟踪分析案例。

京都大学是日本规模最大、排名最高的大学之一，其使命是为全国的研究人员提供高性能计算 (HPC) 工具。该大学拥有 200 多个团队和 1,600 多个用户，依靠其计算资源，支持自然科学、经济学、空间科学、遗传学和土木工程等广泛领域的研究。然而，海量数据的增长和对计算能力的需求意味着 HPC 始终在不断发展，京都大学计算和媒体研究学术中心 (ACCMS) 也需要随之发展。为了提升其 HPC 能力，该团队委托 Hewlett Packard Enterprise 公司 Cray 提供三个超级计算系统。这些系统的工作负载管理由 Altair PBS Professional™（Altair PBS Works™ 套件的一部分）精心策划。

伊比利亚银行是一家在美国东南部业务不断扩大的金融机构，其总账账户对账流程面临着重大挑战。该银行管理着大约 200 亿美元的资产，必须对总账中的数百万行进行核对，这一过程既费力又耗时。有些账户每月核对一次，另一些则每天核对一次，但无论频率如何，这个过程都会消耗资源。随着银行的不断发展，对自动对账流程的需求变得越来越明显。该银行的财务总监 Denny Pagnelli 强调了这个问题，并指出需要核对 19 GB 的数据。

Southeastern Med 是俄亥俄州剑桥地区的一家社区医院，每年为 4,000 多名住院患者和 100,000 多名门诊患者提供服务，该医院面临着巨大的挑战。该医院现有的特定于医疗保健的商业智能解决方案无法提供从各种数据源中提取可操作的见解所需的报告功能水平。随着对更多信息和新型报告的需求不断增加，IT 部门发现越来越难以跟上。医院需要一个能够将实时信息与来自不同来源的静态历史数据集成的平台。此外，他们需要一种方法来使庞大的数据存储更有意义、更具可操作性，因为他们当前的报告无助于发现及时抓住机遇和降低风险所需的见解。

美国海军学院 (USNA) 在组织 3,000 多名见习官前往全球各地的旅行方面面临着重大挑战。该过程涉及获取和记录旅行安排以及管理多个行程和权利变更，非常复杂、动态且存在人为错误的高风险。现有的手动业务流程和系统效率低下，导致延误、处理错误、成本超支以及旅客的财务困难。财务和后勤系统往往无法及时生成重要的旅行信息。 USNA 需要一种解决方案，能够处理多个不同系统生成的结构化数据和信息，以及表单、文档和工件中存在的非结构化数据。

Hungerford Vinton 是一家外部审计公司，面临着审计行业的共同挑战。他们从客户那里收到的数据很难处理，存在多种格式，并且由各种类型的会计和财务包生成。这导致需要花费更多的时间（通常是不收费的）来提取和分析实际审计所需的数据。该公司还必须从历史记录和遗留系统中访问和提取数据，这些记录和遗留系统在政府系统中普遍存在，这是该公司的专长。此外，他们还必须结合多家公司的数据进行单次审计。每个客户的审计都是独一无二的，这使得审计数据准备成为几乎无法克服的挑战。该公司希望大幅减少数据收集和转换所花费的时间，每次审核有时可能长达 15 个小时，其中一些时间无法返还给客户。

商用车制造商和分销商依维柯澳大利亚面临着减小尺寸、重量和有限元分析 (FEA) 求解时间，同时提高部件耐用性的挑战。该公司必须进行物理耐久性测试，这常常导致重新设计在测试期间失败的组件。这种不必要的设计循环延长了目标发布日期，并增加了卡车在维修期间的闲置时间。该公司试图通过 FEA 验证组件，以消除物理耐久性测试期间的这种设计循环。面临的挑战是在创建原型之前预测组件的耐用性和测试通过率，同时满足严格的成本和重量目标。安装在卡车底盘上的电池盒特别容易受到机械振动的影响，这可能会导致结构损坏并影响电池寿命。

马布里奇基金会是一个为发育障碍成年人提供服务的非营利社区，由于《平价医疗法案》强制实施的国税局新规定，该基金会面临着重大挑战。这些规定要求基金会提供当前和过去工资数据的详细报告。然而，基金会现有的系统无法提供必要的信息，并且数据输出仅以 PDF 格式提供。基金会需要分析 300 多名员工的工作时间以确定资格，计算每个人所享受的保险范围的员工份额等。由于成本限制和错误风险，雇用临时代理机构手动输入必要的工资数据并不是一个可行的选择，这可能会导致国税局的巨额罚款。

爱荷华州立大学的 Formula SAE 车队 Cyclone Racing 面临着减轻最新车辆 CR22 重量的挑战，特别是减轻车辆后部空气动力翼的重量。前一年的赛车有一个沉重的内部机翼结构，导致比赛期间过度侧倾和不稳定。该团队的目标是为 SAE 方程式赛车设计一款轻质但极其坚固的改良鹅颈翼支架。面临的挑战是确保新设计不仅能减轻整个机翼组件的重量，而且还能确保其非常坚固和坚硬，能够承受严酷的比赛。

CNAF（Caisse Nationale d'Allocations Familiales）是法国一家大型公共部门机构，在处理其家庭福利数据方面面临着重大挑战。这些数据仅以各种文本格式和列表提供，使得洞察的提取极其耗费人力。资金分配和分配流程由 CNAF 工作流程和文件管理部管理，由档案系统经理 Jean-Michel Omont 领导。直到 2006 年，该组织一直以手动方式处理大量家庭福利数据。这些信息从未得到整合，从中提取任何见解都是极其耗费人力的。随着可以通过计算机以文本格式访问报告，系统有所改进，但用户仍然无法直接访问 Excel 中的报告。 2008 年，CNAF 希望更好地了解当地 IT 需求以及如何加快数据处理速度，因为他们每天要处理数千个文件。

万事达卡作为支付行业的全球科技公司，其商业财务支持团队面临着重大挑战。这个由 13 人组成的团队每周要花费 40 到 80 个小时，从公司主机上的报告中手动核对交易和现金。此过程涉及每天打印 20-30 份单独的多页报告，并将数据手动键入 Excel 中进行核对。这项任务不仅耗时，而且效率低下，特别是考虑到公司的快速增长和不断扩大的产品供应。万事达卡企业财务支持主管德里克·麦迪逊 (Derek Madison) 的任务是找出提高效率和改进万事达卡流程的新方法。

Icicle Seafoods 是北美最大、最多元化的海鲜公司之一，其遗留会计系统面临着重大挑战。如果没有大量的手动工作，基于 DOS 的内部系统无法以有用的动态格式提供数据访问。该公司花费了太多时间手动将销售、库存、会计和总账数据转换为有用的动态格式。信息被锁定在 PDF 和其他无法访问的文件类型中，这使得该公司很难使用其数据来创建简单的时间表和财务报表。更复杂的功能，例如分析和预测，远远超出了他们的能力范围。这种低效率对于一家公司来说是一个真正的问题，因为该公司的成功取决于尽可能快速有效地将产品从渔业运送到市场。

伯克希尔银行的人力资源 (HR) 部门面临着创建和共享短期激励计划、薪酬和薪资、人才管理以及内部/外部审计请求的月度报告的挑战。该部门管理着 1,300 多名员工，必须花费数小时收集、解析和协调数据，然后才能与执行团队共享数据。该银行多年来通过有机增长和收购进行扩张，导致部署了多个不同的人力资源系统。这导致 HR 数据被“锁定”在各种系统中，使得访问、协调和组合来自多个供应商和各种 Excel 电子表格的信息变得越来越困难。

印度浦那的马哈拉施特拉理工学院 (MIT) 面临着设计、制造和测试四旋翼无人机 (UAV) 的挑战，该无人机使用拓扑优化来减轻重量并增加强度。该项目是由一群本科生在教师的指导下进行的。目标是利用车辆的无人驾驶特性提供的设计自由度来增强车辆的性能。该团队的目标是找到一种简单快速的解决方案，以找到增强四旋翼无人机所需的结构改进。该挑战还涉及在不添加制造约束的情况下处理拓扑优化产生的设计复杂性。

Earthlite 是一家领先的按摩和水疗设备制造商，在管理其应收账款和应付账款报告流程方面面临着重大挑战。由于客户群多样化且分散，该公司需要一种高效、准确的方法来管理这些流程。现有的方法是应收账款团队手动下载并分析 500 页的 PDF 报告，以识别需要收款的账户。静态报告结构使 Earthlite 无法对信息进行排序和组织或执行任何类型的数据分析。这个过程不仅耗时且占用资源，每个团队成员每月大约需要六个小时，而且在收集过程中还容易出现错误和潜在的延误。

德克萨斯大学阿灵顿分校的 Formula SAE 赛车队在重新设计 2019 年赛车的踏板箱组件时面临着重大挑战。以前的踏板盒组件由碳纤维和泡沫芯体制成，带有铝制踏板和安装件，存在车身弯曲和需要加固的问题，不幸的是，这增加了超出原始设计的重量。该团队还发现设计和模拟过程非常耗时。面临的挑战是使踏板盒组件更坚固、更轻且更易于制造，同时减少设计和仿真所花费的时间。

Arbor Financial Credit Union 是一家拥有超过 4.65 亿美元资产和超过 37,000 名会员的金融机构，其会计部门正在努力应对对账报告的挑战。他们需要协调的数据来自不同的来源，包括 PDF 和文本文件，他们需要一个可以提取和混合这些信息以用于报告目的的工具。导致 Arbor Financial 重新评估其处境的战略意义是需要提高效率和质量，节省时间。他们迫切需要一种能够每天准确无误地提取数千份对账报告的解决方案，而这对于他们现有的系统来说几乎是不可能完成的任务。

Whitnell & Co. 是一家财富管理组织，在生成 415 份详细说明客户购买证券股票和投资的月度报告时面临着重大挑战。该过程涉及将惠特内尔会计系统记录中的各个批次与多个财务托管人进行核对。仅一名保管人就有超过 1,200 个账户，最终表中包含 20 个单独的制表符分隔文本源文件构建的 46,000 多条记录，数据管理任务非常艰巨。该过程不仅非常耗时，需要大约两个小时才能将所有源文件导入 Excel 并以相同的格式设置列格式，而且还容易出现手动错误。此外，该公司在直接比较其投资组合系统中的账户以识别异常情况方面遇到了困难。手动过程非常费力，以至于需要几个月的时间才能完成四分之一的数据，导致数据陈旧，努力徒劳。