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联宏科技效率倍增解决方案案例

●仿真分析平台多样化，数据管理难解决方案●采用NX软件作为模具部门的设计工具，立体呈现设计产品，为CAE仿真提供数据源●应用SimcenterMotion进行模具出模过程动态仿真，检测动态干涉，应用嵌入的建模工具优化改型模具产品设计 ●逐步统一应用Simcenter3D进行模具强度分析、热冷却分析、疲劳分析等等，借助CAD/CAE一体化的优势，加快模具产品开发周期●引入Teamcenter进行仿真数据管理实施效果●一套模具开发周期由原先的一两个月缩短到两三周的时间 ●采用Teamcenter进行仿真数据管理，提高数据安全性以及工作流程规范性，对数据的管理和查询更加方便可靠。 对工艺进行管理●用ProcessSimulate对整条生产线的机器人、设备和人进行工艺仿真、干涉检查等。 ●在ProcessSimulate的虚拟环境中建造、测试和安装工装与设备实施效果●为工厂、生产线提供了设计、分析、仿真和优化功能，将所有制造学科与产品工程（包括过程布局计划与设计、过程仿真和验证以及制造执行
其他
来源：联宏科技
2019-07-02

建设仿真标准，让仿真更“真”

将有限元分析流程化、模版化、规范化，实现有限元数据管理、有限元分析结果共享和可视化，打通了设计数据管理系统、仿真分析管理系统、试验数据管理系统数据流，可以大幅度提高仿真分析的水平、提高仿真分析工具的效率 （4）协同仿真分析管理系统：破除信息孤岛，以结构化方式管理复杂的仿真数据；将仿真数据和设计数据进行关联管理；建立仿真分析数据流程规范，管理仿真业务。目前，公司已建立起多学科仿真工具系统。 图/多学科仿真分析工具集多年来，在重载快捷铁路货车关键零部件的仿真分析上积累了大量的成熟经验，对分析过程中的模型简化、网格划分、边界条件定义以及结果评价等均形成了企业自身的规范标准，并经过了反复的试验验证 图/货车工程仿真中心建立重载快捷铁路货车协同仿真分析管理系统，使设计模型能够顺畅地交付给有限元工具使用，实现有限元分析流程、有限元模板重用、有限元分析过程的规范、有限元数据的管理、有限元分析结果的共享和可视化 图/协同仿真分析管理系统综上，通过协同仿真分析平台实现对来自不同种类、数量繁多的工具和软件进行多学科优化和参数协同，解决各个单点工具应用形成的数据孤岛问题，形成基于知识、流程化的产品多学科协同设计、仿真与优化能力
CAE
来源：e-works
2016-06-22

2016PLM峰会通用机械/装备/机电制造行业沙龙问题集锦

格力代表：我们公司是做家电的，TC推荐用平台进行多个BOM管理，但是实际使用过程中发现这个路很长，设计一变更，工艺要改，到制造端再改，然后采购再更改，往往周期很长，无法及时反馈，导致经常出现这种批量数据滞后 焊接方面采用的是ESI集团的Sysweld，既能做焊接过程仿真又能做热处理方面的仿真工作。 问题7：仿真软件贵单位用了十多年了，应该积累了很多仿真的经验和数据，仿真数据管理不仅管结果，还得管流程、前后处理、文件等等，贵公司的仿真数据是如何管理的呢？ 数据管理方面仍然采用的是物理隔离且带密保存。问题8：黄老师，您好！我想请教热加工工艺的智能化是如何定义的，主要体现在哪些方面？黄引平：图1是我们对船舶行业的工艺进行调研后总结出来的一个图。 黄引平：总体厂在设计过程中我们工艺部门就参与了，通过各种手段，如仿真技术来评判产品的可成型性，并要求总体厂进行修改。工艺制定过程中，我们和生产单位也要进行讨论，总体来说，就是多部门的协同工作。
其他
来源：e-works
2016-12-30

挖掘机机电液联合仿真技术研究

液压系统执行元件带动工作装置，对物料进行挖掘和卸料的整个工作过程进行模拟。挖掘机的机电液联合仿真模型是一个多学科的联合仿真，根据仿真模型的详细程度分为系统级模型和元件级模型。 （4）联合仿真平台建模AMESim与MATLAB／Simulink联合仿真平台将控制器程序引入到虚拟样机模型中，MATLAB软件中的联合仿真模型，AMESim中输人手柄先导压力、主泵压力、发动机转速等整机数据 仿真模型中工作装置位置保持与测试状态一致的位置，手柄信号输入与测试数据相同先导压力，进行仿真计算。 图1仿真数据与原机测试数据对比结果仿真数据与原机测试数据对比结果见上图，通过对数据的分析，得出如下结论：主泵流量升高偏快，导致主泵压力值比标杆机主泵压力值偏高；主泵2压力高于原机主泵压力，分析原因：铲斗合流阀开启过快 联合仿真充分利用了现有的应用软件和各学科专业人员进行产品开发团队的协作设计。仿真的过程也是试验的过程，而且还是系统地收集和积累信息的过程，对一些复杂问题，应用联合仿真技术提供所需信息，得到解决方案。
CAE
来源：科学与技术
2020-07-14

构建仿真体系助力制造企业转型升级

然后，可以通过增材制造技术将零件制造出来，这个应力分析和拓扑优化的过程当然也应用了仿真技术。 这个体系包括战略层、组织层、专业层、数据层、基础层，涵盖仿真体系建设路线规划、仿真流程管理、多学科专业、仿真数据管理、仿真人员和资源等各方面。 仿真体系框架这是一家企业建立的协同仿真分析平台的总体架构，包括仿真分析规范体系，在此之下才是多学科仿真分析工具集和高性能计算中心，此外还有协同仿真分析管理系统，涵盖仿真流程管理、仿真数据管理、仿真规范管理 、仿真知识管理和集成管理。 此平台在异地协同支撑系统的支持下，与协同设计平台、试验数据管理平台进行集成，建立了基于统一数据源的产品研发信息化系统。
CAE
来源：e-works
2016-07-27

推动制造业实现数字化，它正卓越前行！

作为制造业数字化转型升级的积极推动者，无锡雪浪数制科技有限公司（以下简称“雪浪云”）致力于自研智能制造数字底座系统——雪浪OS，帮助制造业管理好工业数据、 而且，基于雪浪OS打造的智能联合仿真数字孪生工具箱、智能离散事件仿真与产线孪生工具箱、流程实时优化工具箱和BOM智能实时分析工具箱等新型专业工具箱，能够进行灵活组合，有效助力工程师与科学家解决工程难题。 在电厂智能安全监管方面，雪浪云通过打造全方位安全管控平台，对电厂安全生产人员及设备监管、高风险作业等进行管理，以保障作业人员人身安全及设备运行安全，实现人员区域智能管理，将移动数据、监控视频和在线监测无缝融合成一个人员区域安全监管系统 贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室主任李少波具体而言，在大数据驱动的创新设计方面，通过虚拟空间的三维设计应用，实现酒瓶、及包装的创新设计；在酿酒工艺虚实共生方面，通过虚拟仿真实现制曲、发酵、蒸馏、 自2022年中至今，雪浪云已为铁流、万事利、新纪元消防等20多家工业企业搭建了数字工厂，在此过程中，也培养了一批能够运用工厂仿真软件的新工业人。
工厂仿真
来源：e-works
2025-05-27

解决机械臂伺服电机起动痛点，浙大团队新研究让带载起动更快更稳

可问题恰恰出在起动瞬间——这个阶段只有扇区信息，没有精准的角度数据，没法完成精准的坐标变换，自然拿不到最大起动转矩，做不到真正的最速起动。 实际伺服电机参数下的仿真与实验结果显示，这套方法可以直接落地到现有的关节伺服系统中，和传统的方波起动、扇区中值起动方法相比，能有效减小全扇区角度起动时间的平均值，真正实现了统计学意义上的电机最速起动。
运动伺服
2026-04-15

2011年产品创新数字化峰会“虚拟仿真在产品创新中的应用”技术论坛综述

越来越多的企业在寻求CAE战略合作伙伴过程中，持有减少CAE品种和数量的目的，尽可能将CAE进行平台化运作（流程自动化），建立性能数据管理。在这样的大趋势下，先进的研发流程起到举足轻重的作用。 将开发组织中相关的人中，数据以及模型、流程进行有效集成，建立设计变量和方案管理平台，以支持协作开发过程。 另外，Simulia也提出了基于SLM的仿真生命周期管理的理念，从仿真数据管理的应用需求出发，涵盖企业进行仿真过程中的数据管理，包括：首先，SLM区别于传统的文件或文档管理，需要对仿真模型，数据以及仿真数据结果文件的主要参数进行有效管理 图八、SimuliaSLM仿真生命周期管理平台白锐介绍：SLM仿真生命周期管理系统集合了SIMULIA仿真知识积累与ENOVIA品牌强大的数据管理与协同能力，提供真正意义上的企业级全生命周期的仿真数据与流程管理 其包含了数据管理，流程管理和决策支持三部分，既可以单独管理企业现有的众多的分析数据，分析流程，又可以和企业的其他数字化系统如PDM、TDM，项目管理系统等实现无缝的数据及流程协同。
CAE
来源：e-works
2011-12-22

龚靖仁北汽福田长沙超级卡车工厂CIO

图2北汽福田长沙超级卡车工厂CIO龚靖仁三、个人信息化从业经历及主要业绩任职山河智能信息化工程师期间，独立主导ERP系统的实施与全周期运维，搭建企业核心资源管理数字化底座，保障业务数据流转高效顺畅。 应用层：聚焦四大核心场景，即生产单元模拟、厂区智能物流、生产过程溯源、生产现场监测。数据层：整合车辆运行、工业设备、业务系统、客户四类数据，通过算法建模实现数据驱动决策。 安全与成本优化：生产现场监测实现7×24小时不间断监管，年降低安全生产管理成本21万元，员工安全风险意识提升30%+；AGV网络丢包率下降3%，系统数据异常率降低3%。 2.整体规划框架核心定位：以数字孪生技术为核心，打通物理工厂与虚拟空间的数据链路，实现生产全流程的仿真、监控、优化与调度。 （二）项目实施：技术架构搭建：构建“展示输出层-仿真引擎层-数据交互层-数据库”四级架构，实现多系统数据互通，五大场景落地。
优秀CIO参评内容
来源：e-works
2026-02-02

远东控股集团：全链路协同打造线缆行业智能工厂标杆

目前，集团核心依托“经营分析赋能平台”与“工业互联网平台”两大核心载体，深度融合AI智能感知与控制、边缘计算、数据可视化管理、大数据分析、物联网、数字仿真 依托工业互联网平台与EAM，将工艺管理、计划管理、物料管理、生产执行管理、质量管理、设备管理、仓储管理等核心生产业务纳入数字化管控体系，实现生产过程从订单下发、物料流转、工艺执行到成品出库的全流程透明化 本项目核心目标为：构建覆盖研发、生产、物流、检测全环节的智能工厂体系，实现生产过程自动化、管理决策数据化、产业链协同高效化；重点提升定制化产品交付速度与集团一体化管控能力，夯实“产品+服务& 项目规划与实施过程中，严格遵循“数据驱动、全链协同、分步落地、迭代优化”原则，以业务需求为导向，兼顾技术先进性与实操可行性，确保项目落地见效。 图4设备互联项目推进过程中，重点与难点及解决思路如下：一是多系统集成复杂度高，不同系统数据标准不统一，易出现协同不畅问题。
其他
来源：e-works
2026-02-02
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