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TwinCAT三十而立|一场始于1996的技术革新

2015年，TwinCATHMI、TwinCATIoT软件模块上线——人机界面组态软件、物联网通信套件集成进平台，实现设备本地可视化交互、现场数据云端传输，完成OT控制向IT数字化延伸 2016年，TwinCATAnalytics工艺数据分析软件集成——在实时内核中新增过程数据采集、存储、诊断分析功能，依托软件实现生产工艺全过程追溯。

来源：倍福

2026-09-02

一年内三获数亿元融资：蓝点触控凭什么让机器人“真干活”？

跨越物理交互鸿沟，加速机器人“下场干活”总体来看，蓝点触控能够一年之内三获数亿元融资，答案并不神秘——它恰好踩在具身智能从“能动作&rdquo 当视觉系统赋予机器人“看见”世界的能力，蓝点触控的力觉传感器则为机器人补全了感知物理交互的“力觉神经”。

工业机器人

来源：e-works

2026-08-19

CAE供应商选型之Skyship篇

2Skyship产品与解决方案介绍目前，“天舟”向用户提供下述可以单独或集成应用的自主知识产权软件产品：天舟COMAN----多学科设计/仿真集成管理系统；天舟Project-Master “天舟COMAN多学科设计/仿真集成管理系统”定位于复杂产品生命周期的“设计循环”，是建立产品数字化设计/仿真体系的支撑平台，也是构造完整的数字化研发体系 “天舟COMAN多学科设计/仿真集成管理系统”由服务器端和下述满足各类研发人员应用需要的专业客户端模块组成：天舟COMANProject集成化项目管理模块天舟COMANProfessional 2COMANProfessional的设计/仿真任务规划环境主要用途：1)在设计/仿真资源库的支撑下，帮助总师和骨干设计师完成系统总体和各子系统/设备/部件的架构组成定义、指标分解和关键参数定义选取，建立并管理产品参数级多学科关联设计对象模型图9COMANResource管理的设计/仿真资源库“天舟COMAN多学科设计/仿真集成管理系统”发布后，已经有一系列以国防军工为代表的高端装备研发单位将其用于各自的数字化研发体系建设

来源：e-works

2018-02-02

丁汉院士谈智能制造：将形成作业环境、人和机器人之间的融合

“走进智能化制造，比较有代表性的（技术）就是机器人化智能制造，以及人工智能和智能感知、大数据的融合。”他认为，未来智能制造将有五大发展趋势。第一个趋势会产生“共融机器人”，即机器人将会与机械、数学、传感、医学等多学科产生共振，形成作业环境、人和机器人之间的融合。 “这里面最主要的一个特点，就是怎样进行人机交互。另外，通过泛在的感知技术、互联网技术达到‘即插即用’的泛在制造，以及装备会呈现出自决策、自进化、自律控制方向的发展。

工业机器人

来源：澎湃新闻

2022-11-28

构建仿真体系，助力制造企业转型升级

然而，大部分制造企业的仿真技术还处于单元技术应用和验证阶段，对于解决企业研发和制造过程中实际的工程问题，例如系统仿真、多学科仿真与优化、仿真结果的确认与验证（V&V），仿真流程和仿真数据管理、仿真规范和知识库建设等方面还涉足很少仿真数据管理缺失。仿真数据分散独立，缺乏完整的管理体系，数据利用率低。仿真软件没有集成，大部分数据流衔接需要依靠人工完成，数据孤岛造成仿真效率低，可靠性差。复杂产品仿真能力弱。复杂产品涉及机械、控制、电子、液压、气动等多学科领域，多数企业还未掌握多学科协同仿真技术的应用，复杂产品开发依然面临周期长、成本高等难题。企业仿真技术应用分散。第一，将仿真业务规范化、流程化和信息化，使仿真知识不断更新；第二，归纳总结企业在仿真过程中的经验和数据，建立仿真数据中心；第三，提高仿真结果的精度和置信度，从而减少实物试验，降低研发成本；第四，提升仿真人员的业务水平企业构建仿真体系可以分三步进行：首先，在历史仿真与试验数据累积的基础上，将仿真技术应用成熟度评估体系引入到仿真业务管理；然后，逐步建立一套可以支撑多学科、多领域、多任务、多方案的协同仿真平台；最后，实现各种商业及自用的分析软件的集成应用

来源：e-works

2016-07-18

面向混合集成电路的数字化研制模式研究与实践

、流程交互的需求越来越迫切。通过多学科间模型要素传递，支撑多专业联合优化设计，进一步提升产品效费比，从而解决当前产品设计过程中存在的设计迭代效率不高，设计优化不全面等问题，实现产品设计从局部最优向整体最优转变。现有的产品设计往往基于文档开展，各种文档编制、流转、审阅耗时长易出错，导致沟通效率低下，设计差错率居高不下；基于文档的设计往往囿于设计师重点关注的若干专业开展，尚未完整覆盖产品研发涉及的各个学科领域及多学科交叉领域 3.4试验鉴定数字化试验鉴定阶段重点开展试验计划、试验任务、试验资源、综合信息和试验数据的集中管理、交互共享、合理使用，确保试验数据的完整性和安全性，为完成定型、用户验收和产品交付做好准备。后续，将重点关注数字化技术的发展方向，积极开展理论研究与工程实践，推进多学科集成仿真技术研究，进一步扩展产品协同设计范围。

来源：e-works

2024-05-13

Simcenter，推动西门子预测性工程分析

Simcenter将基于物理的仿真与通过数据分析得出的结果相结合，优化设计并且更快更可靠地交付创新。在已经对外公开的关于Simcenter的信息中，Simcenter其所涉及的技术包括计算固体力学（CSM）和有限元分析（FEA）、计算流体力学（CFD）、多体动力学、控制、物理测试、可视化、多学科设计探索和数据分析等这意味着Simcenter可以更好地实现多学科仿真和优化功能，通过一个集成式平台汇集多个学科，从而大大简化分析工作流程。这样可以避免建模不兼容，还能消除数据转换的时间花费和出错可能，在关联的模式下，用户可以高效地实现重用数据从一个分析到下一个方案的分析。另据JanLeuridan博士介绍，Simcenter所涉及CSM、FEA、CFD、多体动力学、控制、物理测试、可视化、多学科设计探索和数据分析等技术领域，都可以在PLM环境中进行数据管理，这意味着Simcenter

来源：e-works

2016-08-04

新时代的PLM对机床行业转型的启示

、数据驱动、以体验为核心的新时代产品生命周期管理理念。从外在的三维视觉到内在的多学科性能仿真，真正保证了BOM的正确性。在学习和仿制发达国家产品的过程中，最初关注的是产品BOM的准确性，很多情况下为只知其然、不知其所以然的山寨模式，要逐步发展到以创新为主轴的新时代，就要基于模型去定义产品，充分理解产品的上下文环境以及内在的多学科原理以达索系统三维体验平台为代表的新时代的产品生命周期管理平台，在数字孪生体的基础上，提出了三维体验孪生体，基于系统工程、结构仿真、流体仿真、电磁场仿真、化学反应、分子材料、地球物理学、生物学等多学科来构建虚拟的三维体验孪生体在虚拟世界中，基于模型对机床的系统行为、功能、工艺、切削过程进行多学科验证和优化，提升机床的性能，实现向中高端机床的转型升级。

来源：互联网

2018-02-12

系统工程与正向设计为企业提供源动力

●能否提前验证跨多个工程学科的复杂产品和系统的行为？●如何在统一的上下文环境中进行协同创新研制，避免检入检出，加快协作效率？图5电气逻辑布线5物理架构设计基于模型的设计方式，构建涵盖机械部件、三维管路、三维线缆等物理设计体系，其参数往往是和需求层以及逻辑层的数据一致的，保证数据源的统一性。 6多学科行为仿真优化验证性能多学科系统仿真系统可建立整车或整机系统架构，定义多个子系统之间的耦合关系，并通过物理接口以及总线等技术，创建模板式仿真模型，不同复杂程度的系统模型可在不变的架构上进行验证，可适用于全系统的早期指标设计以及后期的详细性能验证图7多学科行为仿真仿真验证是针对具体的物理系统行为进行的，比如车辆控制系统、传动系统等。需求追溯到范围包括：●建立全局各层级需求与设计/仿真/试验数据的追溯范围；●实现产品研发全寿期各阶段交付物的追溯关系建立；●对各个开发阶段交付物与需求规格之间的追溯分析：可追溯性分析、模型比较、模式和规则的检查

来源：达索系统

2022-04-28

AI+PLM落地实战：流程行业研发从"试出来"走向"算出来"

3.1AI助手：让研发数据"开口说话"AI助手是研发人员与PLM系统交互的智能入口，深度融入物料、配方、实验、项目、文档等模块的结构化与非结构化数据。 3.3LLM配方推荐：从"经验"到"智能生成"璞华易研PLM内置成熟垂直语言模型（LLM），支持自然语言交互，融合双数据源智能决策——从& 一个配方常涉及8~15个组分变量（催化剂比例、反应温度、时间、压力等），且各因素间存在复杂的交互效应，传统单因素实验或正交设计往往需要上百次试错。随着业务扩张，传统研发管理痛点凸显：配方数据分散混乱、版本追溯困难、新品备案周期长、多基地协同效率低、研发与生产数据割裂。＞60%，数据可用率达99.2%。

来源：璞华易研

2026-08-27

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