1. Kompleksitas pengembangan model: Simulasi dalam desain parametrik membutuhkan pembuatan model digital kompleks yang secara akurat mewakili sistem atau proses yang diinginkan. Mengembangkan model seperti itu bisa memakan waktu dan menantang, terutama untuk masalah desain dengan banyak komponen, interaksi, atau perilaku dinamis.
2. Keakuratan data masukan: Model simulasi seringkali bergantung pada berbagai parameter masukan, seperti sifat material, kondisi lingkungan, atau keadaan awal. Memperoleh data yang akurat dan andal untuk parameter ini bisa jadi sulit, menyebabkan potensi kesalahan dan ketidakakuratan dalam hasil simulasi.
3. Validasi dan verifikasi: Memvalidasi dan memverifikasi keakuratan model simulasi dapat menjadi tantangan. Penting untuk membandingkan hasil simulasi dengan pengamatan dunia nyata atau data eksperimen untuk memastikan keandalan model. Namun, proses ini dapat menjadi intensif sumber daya atau mungkin tidak selalu memungkinkan, merusak kepercayaan pada hasil simulasi.
4. Asumsi dan penyederhanaan: Model simulasi biasanya melibatkan penyederhanaan asumsi atau perkiraan untuk membuat masalah layak secara komputasi. Penyederhanaan ini dapat menimbulkan bias atau ketidakakuratan, membatasi keandalan atau penerapan model pada skenario dunia nyata.
5. Persyaratan komputasi: Simulasi parametrik sering membutuhkan sumber daya komputasi yang substansial, seperti kemampuan komputasi performa tinggi atau perangkat lunak canggih. Persyaratan komputasi ini dapat membatasi aksesibilitas dan kepraktisan desain parametrik berbasis simulasi untuk beberapa desainer atau organisasi.
6. Sensitivitas terhadap parameter input: Simulasi bisa sangat sensitif terhadap variasi parameter input. Perubahan kecil pada kondisi awal atau nilai input dapat menyebabkan perbedaan yang signifikan pada hasil simulasi. Sensitivitas ini dapat mempersulit untuk secara akurat memprediksi perilaku atau kinerja sistem dalam kondisi yang berbeda.
7. Kendala waktu dan sumber daya: Simulasi parametrik dapat menjadi mahal secara komputasi, terutama ketika berhadapan dengan model yang kompleks atau berskala besar. Menjalankan beberapa simulasi atau mengeksplorasi pilihan desain yang berbeda dalam waktu terbatas dan sumber daya komputasi dapat menjadi kendala yang signifikan untuk pengambilan keputusan desain.
8. Kurangnya transparansi dan interpretabilitas: Model simulasi seringkali melibatkan algoritme dan kalkulasi kompleks yang mungkin tidak mudah dipahami atau diinterpretasikan oleh non-ahli. Kurangnya transparansi ini dapat membatasi potensi pengambilan keputusan kolaboratif atau menghambat komunikasi hasil simulasi yang efektif antara pemangku kepentingan yang berbeda.
9. Ketidakpastian dan risiko: Semua simulasi melibatkan beberapa tingkat ketidakpastian, baik karena asumsi model, variabilitas parameter input, atau keacakan yang melekat pada sistem yang disimulasikan. Penting untuk mempertimbangkan dan mengkomunikasikan ketidakpastian dan potensi risiko yang terkait dengan hasil simulasi untuk membuat keputusan desain yang terinformasi.
Tanggal penerbitan: