La demanda de resolver flujos de fluidos turbulentos complejos ha crecido rápidamente en la industria automotriz durante la última década, ya que los ingenieros se esfuerzan por diseñar mejores vehículos para mejorar los coeficientes de arrastre, los niveles de ruido y la manejabilidad. Este documento presenta la implementación de un enfoque de modelado de turbulencia híbrido arbitrario (AHTM) en OpenFOAM para la simulación eficiente de la aerodinámica automotriz común con flujos turbulentos separados no estacionarios, como el efecto Kelvin-Helmholtz, que también puede utilizarse como una parte eficiente de las herramientas de optimización del diseño aerodinámico (ADO). Este enfoque AHTM se basa en el concepto de Simulación de Vórtices Muy Grandes (VLES), que puede combinar arbitrariamente modelos de turbulencia RANS, URANS, LES y DNS en un solo campo de flujo dependiendo del refinamiento local de la malla. Como resultado, el ingeniero de diseño puede aprovechar este enfoque único y altamente flexible para adaptar su malla de acuerdo con sus requisitos de diseño y resolución en diferentes áreas del campo de flujo sobre la carrocería del automóvil sin sacrificar la precisión y la eficiencia al mismo tiempo. Este documento presenta los detalles de la implementación y la cuidadosa validación del método AHTM utilizando el caso de referencia estándar del cuerpo de Ahmed, en comparación con algunos otros modelos existentes, como RANS, URANS, DES y LES, que muestran que VLES es el más preciso entre los cinco examinados. Además, los resultados de este estudio demuestran que el enfoque AHTM tiene la flexibilidad, eficiencia y precisión para ser integrado con herramientas ADO para el diseño ingenieril en la industria automotriz. El enfoque también puede utilizarse para el estudio detallado de fenómenos turbulentos altamente complejos, como la inestabilidad de Kelvin-Helmholtz, que se encuentra comúnmente en la aerodinámica automotriz. Actualmente, la implementación de AHTM se está integrando con DAFoam para ADO multipunto basado en gradientes utilizando un solucionador adjunto eficiente basado en un optimizador no lineal disperso (SNOPT).