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La misma está avanzando en su estrategia para consolidarse como uno de los principales impulsores de la aplicación de gemelos virtuales en diversos ámbitos y sectores de España. Dassault Systèmes lleva a cabo esta labor desde sus dos centros de I+D (en Valencia y en Madrid), y desde su Business Development Hub en Barcelona, mostrando la apuesta y la continuidad de sus inversiones a escala nacional.

Desde el punto de vista del negocio, en 2023, Dassault Systèmes ha seguido consolidando su presencia en diversos ámbitos industriales del mercado español (defensa y aeroespacial, transporte y movilidad o equipamiento industrial). En 2022, la compañía también puso en marcha un plan de diversificación centrado en mercados como el energético, bienes de consumo o retail. En cuanto a las soluciones específicas de Dassault Systèmes, han seguido ampliando su presencia en ámbitos como el diseño industrial, los procesos de fabricación y la cadena de suministro o en la simulación, bajo el paraguas de su plataforma empresarial y de innovación en la nube 3DEXPERIENCE que conecta personas, ideas, datos y soluciones en un único entorno colaborativo.

Uno de los propulsores para el negocio de Dassault Systèmes en España es la creciente adopción de gemelos virtuales para que las compañías avancen en el cumplimiento de sus objetivos de sostenibilidad. La compañía ofrece soluciones que permiten a sus clientes reducir su huella medioambiental, abarcando desde el diseño y la fabricación, pasando por la cadena de suministro, hasta el reciclaje o la reutilización.

Dassault Systèmes también está al frente de la innovación en IA aplicada al sector industrial. La compañía integra IA en sus soluciones y procesos desde hace más de 10 años y cuenta con una gran experiencia en la aplicación de algoritmos de machine learning, que han contribuido a aumentar la productividad y a reducir los errores de diseño y fabricación de sus clientes.

Sus proyectos más recientes en este ámbito se enfocan en la aplicación de la IA generativa al diseño de productos (para simplificar y optimizar los procesos de simulación en pruebas) y en la planificación de las cadenas de suministro (donde los avanzados algoritmos matemáticos optimizan el uso de recursos en los más diversos procesos).