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2012年产品创新数字化峰会“虚拟仿真在产品创新中的应用”技术论坛圆桌讨论

龚炜：在遇到的企业当中，仿真部门在研发组织中的地位很高，很多企业甚至为仿真部门配备了上千万元的计算资源,领导层越来越看重仿真部门。 私有云方面，我们能够做到企业的仿真人员在家里通过VPN接入企业的局域网，打开1600w数量级的流体网格做前后处理和求解计算。 混合云方面，可以实现在企业内部集群中调度启用计算软件，计算资源不够的时候可以调用集团上级的服务器。 在公有云方面应用进展比较缓慢，公有云应用大多数是在国家的事业单位，新技术进展缓慢，但是我们已经跟几大技术中心建立了技术交流的渠道，主要包括网络和安全控制方面。 戚国焕：Altair在高性能有限元云计算方面有很成熟的方案。私有云方面，在我们的客户中，福特公司大的计算需求都是在北美服务器上进行的。
CAE
来源：e-works
2013-01-02

ultraFluidX在整车气动性能开发中的应用与验证

1LBM算法原理传统的有限差分、有限体积及有限元方法是直接将宏观的控制方程进行离散，然后采用某种数值方法求解离散方程，最后获得宏观的各物理量，而LBM方法与其有着本质区别，它从微观动力学角度出发，将连续介质看作大量位于格子节点上的离散流体质点粒子 图2面网格2GPU高性能计算过去，我们通常运用多CPU线程并行计算来加速数值计算，但是由于单核CPU能并发的线程数较少，因此，往往采用高性能计算集群HPC来获得更多的线程数。 如图3与图4所示，以NVIDIAV100显卡为例，每块显卡具有5120个CUDA计算核心，双精度浮点计算能力达到7.8TFLOPS，功耗仅250W，且在相同计算规模前提下，GPU并行计算时间明显短于CPU 并行计算时间。 图3CPU与GPU架构比较图4CPU与GPU计算时间比较ultraFluidX软件基于GPU并行计算的LBM方法架构开发，其并行计算效率可以采用每秒百万格子迭代次数（MillionLatticeUpdatesPerSecond
CAE
来源：Altair论文集
2019-10-25

成翰助力伊斯佳实现智能工厂转型和提升

（4）质量流程控制自动化、无纸化办公来料信息自动传送检验室，抽样结果通过条码管理杜绝混料，系统记录检验结果，不合格品自动扣留。物料检验进度共享，检验过程、检验数据全电子化，各部门信息实时同步。 （5）工艺配方实现自动化MES系统自动获取工艺配方，并将配方上传到设备的SCADA控制模块上，SCADA系统根据时间、流量、温度等各种传感参数，自动控制各个阀门的开启与关闭。 后台自动计算，数据同步ERP：系统自动计算损耗，自动生成退料单，并将数据更新录入ERP。所有物料数量均在生成过程中做实时统计，替代人工清点，避免人为差错。 （10）系统控制消毒，解决人工失误和遗漏问题系统控制所有的消毒程序和过程，并记录诸如消毒时间、消毒程度以及消毒数量等参数，杜绝过期容器KA使用。 图3消毒控制流程（11）跨平台作业，移动办公各部门数据的打通、信息高度集成，保证数据的一致性、准确性和完整性，后台分析并生成可视化图表，管理者使用手机便可掌握整个产品全生命周期数据，界面清晰直观。
MES/MOM
来源：e-works
2020-11-23

应用MES技术优化分组加工工艺过程浅析

1.3在过程控制方面日渐趋向精细化。对于传统固定参数加工来讲，其在新的技术要求与发展驱动下，征程发生转变，而更加细致的物料/参数匹配加工模式正是其前进的方向，因而正在逐渐达成参数的配方化管理。 还需要指出的是，对于同一种物料，通常情况下，会选用SPC、先进控制等技术，来不断优化控制参数，这同样是现阶段研究制丝线过程控制的重心所在。 因此，对于此预排产计划来分析，需要根据现实情况及需要，将其送入制定的过程模拟模块中，对其实施模拟，然后再开展有针对性的仿真计算，从中得到各种数据，然后借助于整个系统当中的数据采集模块，围绕生产线，得到与之相关联的数据 ；然后在与既定的预排计划相结合，并与配方数据相连接，来有针对性与选择性的对预排产计划实施模拟与计算，借助此方式来检验计划，从中观察其实用性与可行性；此外，所得到的各种数据还能为调度人员提供依据与支撑。 在生产过程中，利用系统配套的数据采集模块，可以根据实际需要，把那些有价值、有用数据保存下来，并依据系统当中的配套的质量控制模块，对各项指标展开深入、全面分析，并将最终所得到的结果快速传送至质量管理模块；
MES/MOM
来源：互联网
2020-10-12

建立专业化高效的SoC设计实现流程

其实一直以来，SoC项目研发生产力水平，设计产出质量控制，人力资源成本效能的不断提升等方面的问题都一直困扰着研发技术团队不成熟，经验缺失以及相关设计各流程，各阶段，各领域无核心掌控能力技术骨干的初创型设计企业和不少政府性质的科研机构和大学 产业界实际情况也许更糟，设计关键环节不断的出错(BUG)，关键环节间无休止的设计迭代(DesignIteration)，为这些致命问题的埋单导致项目进度一拖再拖，项目管理和风险控制突发事件层出不穷，鸡飞狗跳 对在一个已启动和激活项目的周期内对所使用的设计流程做出优化调整把新版EDA软件工具的新功能，新特性及时更新到设计流程中去对在一个已启动和激活项目的周期内对所使用的设计流程做出优化调整流程脚本的开发与实时更新流程基于最新版工具和新的设计方法学对项目设计资源（设计人员，计算资源 软件工具和方法学的调整与更新都不会打断或者割裂化成熟，传统的工作流程03设计流程的使用和贯彻不是导弹发射，只需一个大大的绿色按钮可以反射后不管我们需要精确定位源于客户的设计要求产生的流程需求，并且重组各步骤，各阶段任务优先级顺序计算资源硬件平台的独立性合理有效的使用计算资源覆盖设计实现与功能验证 2大设计流程主线次序级联化流程步骤开发支持第三方3rd-partyEDA设计工具的融入与契合以及工具版本控制通过以上。。。
EDA
来源：芯的物語
2020-10-26

如何在项目管理实践中有效利用BIM？

20多年前，CAD技术的推广与普及使工程师和设计师摆脱了图版，从手工绘图、手工设计和手工计算的传统模式中解放出来，同时也拉开了我国工程设计领域数字变革的序幕。 通过对已完建筑进行扫描，施工现场建设方可以通过智能移动设备运用BIM，对实际的扫描结果和设计的3D建筑数字模型进行实时对比，控制施工单位的建设质量，简单的智能掌上移动设备对比控制精度可以达到毫米，甚至微米级 在进度控制方面，结合BIM的全过程数字化模型特点，对项目进行实际进度和计划进度的对比，从可视化4D效果上掌握工程现有进度和计划进度的差别。 ，可以对项目推进过程中的各种问题进行全面协调，避免施工现场各种不确定性情况的发生，从而降低建造及安装的成本；第二，BIM空间管理的功能，在项目的竣工结算阶段，通过BIM系统可以对项目的工程量进行精确的计算 如果全部参与方的BIM系统在项目推进过程中即时更新，那么在结算时就可以大量节约时间成本和减少可能造成的计算错误，使项目的建安造价更加透明化、精确化。
其他
2016-09-23

华为：开启制造业全联接时代

2014年9月16-17号，华为在上海世博中心召开了2014HCC云计算大会，并展开了针对“智能工业互联，创新敏捷制造”为主题的工业敏捷制造论坛。 它是全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果，通过将智能机器间的连接并最终将人机连接，结合软件和大数据分析，重构全球工业，激发生产力，提升生产效率。 在新的模式下，以移动物联网、云计算、大数据为代表的创新ICT技术正迅速渗透到制造业办公、研发、生产、销售到服务以及供应链等各个环节。 生产车间全联接：无线工厂敏捷制造众所周知，生产线的协同控制是生产型企业提高核心竞争力的关键，如在汽车钢板高速连退过程中，不同规格的钢板的工艺冷却速度不尽相同，钢板氢冷速度和拉钢速度的协同动态控制将决定着整个汽车钢板的生产过程中的成品率 通过基于WiFi的应用到生产运营的各个领域，通过开放、互联的敏捷无线工厂，将人、应用系统、机器和所有的传感设备无缝连接，为包括移动办公、节能减排、物流供应、安全生产、智能控制等提供全方位的运营革新，将大大加快生产流程的节奏和优化速度
网络与安全
来源：e-works
2014-10-13

徐工信息总经理张启亮：工业互联网是传统工业软件降低复杂度的必然产物

因为工业互联网给出了很好的解决方案，那就是它会利用物联网的技术，会融合IT/OT之间的数据；其次利用云计算、大数据可以处理海量的工业数据。 现在所有的数据要进入IaaS，进行计算，IaaS上面是PaaS，PaaS上面是SaaS，SaaS会衍生出很多模型，衍生出服务，这里面有很多的排程、研发等项目。为什么说工业互联网是必然经历的过程呢？ 我认为工业互联网技术演进路线需要有经历四个阶段：第一，数字化物理世界，要把工业设备连进来，否则再多的模型没有用；二是远程控制，连接设备之后进行有效的控制，三是进行优化，四是智能决策，这是工业互联网演进的大致路线 首先是传过来的数钻非常大，制造过程传过来的数据，就是加工、质量、机床、机器人，还有第三方的系统，以前的ERP、MES等三方系统数据传到IaaS，IaaS层做流式和离线的计算，然后这些能力在PaaS体现， 还有一些数据采集设备，这些设备都带有边缘计算。这些设备不一定是我们的生产，大部分是一些合作伙伴，有连接机床，有连接其他设备的。这些设备通过边缘基线层进行计算，把有效的数据传到工业互联网平台。
工业互联网
来源：工业互联网研习社
2018-05-05

制造业迎来技术大变革时代

IBMWatson的认知计算技术正应用到各个行业。在今年的汉诺威工业展上，IBM展出了认知计算与物联网结合的应用。 首先通过物联网对生产过程设备工况工艺参数等信息进行实时采集，再对产品质量缺陷进行检测和统计；然后，在离线状态下，利用机器学习技术挖掘产品缺陷与物联网历史数据之间的关系，形成控制规则；接下来，在在线状态下 ，通过增强学习技术和实时反馈，控制生产过程减少产品缺陷；最后集成专家经验，改进学习结果。 华中科技大学李德群院士开发的智能注塑机，也采用了人工智能技术来计算最优化的工艺参数，从而大大提高产品的合格率，显著减低能耗。 IBM认知计算技术用于提高产品质量其次，制造业新技术之间的协同应用，取得了显著突破。
Eworks视点
来源：e-works
2016-09-20

企业财务与绩效管理

部门或个人的绩效管理，首先应给定一个绩效目标，而且这个目标肯定得围绕企业利润来给定，其中不少是以数据来表示的，包括企业产值、增加值、利润、税收、劳动生产率、成本、费用等，这些指标都可以通过财务来汇集、计算 ，也只有通过财务部门来汇集和核算，不可能去另设一个专门的绩效管理部门来汇集和计算。 ，对影响利润的诸因素、计算方式都掌握全面，只有财务部门参与进来才能保证绩效指标制定不偏离企业最终目标。 环节应实现的目标，也就是将企业利润目标所应达到的条件逐个分解到各个时期、各个部门、各个人身上，用以来保证企业利润目标的实现，如假设企业要实现目标利润100万元，就必须实现产品销售毛利润200万元，三项费用控制在 100万，要实现销售毛利200万元，A、B、C产品各必须实现多少，各产品实现毛利又必须实现销售量（包括各等级品销量）多少、销售价格是多少、成本控制在什么个水平等，成本又包括消耗量、成品率、材料进价、工资等等
其他
来源：中国管理传播网
2008-04-29
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