如何克服行业中的以下挑战：
- 可持续发展和工程的未来
- 供应链中的不稳定性
- 严格的法规
- 产品开发周期
- 网络安全风险和赎金的增加
- 辞职潮
仿真驱动的数字化转型
随着物理和数字世界的不断融合，第四次工业革命已经来临，处于前沿的仿真技术可助力将数据转化为切实可行的洞察信息。通过自动化、工业物联网和数字孪生等技术，工业设备的运营效率、可靠性、耐用性和性能将进一步提高。与此同时，它还能降低成本，节省能源并最大限度地减少浪费。Ansys仿真解决方案在加速这一转型过程中发挥着关键作用。
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IIoT和数字孪生
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增材制造
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涡轮机械
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旋转设备
利用Ansys仿真实现第四次工业革命的益处
精确度至关重要
数十年的开发经验已经优化了许多工业设备技术。只有最精确的仿真才能提供持续性能改进所需的洞察信息。
新的制造模式
增材制造将催生全新的设计概念。从设计到制造的集成仿真可以消除试错法固有的成本和材料浪费。
在现实世界中的可靠性和耐用性
为了提供所需的可靠性和耐用性，预测复杂工业系统在其操作环境（从组件到系统）中的性能至关重要。
运营优化
基于物理的数字孪生可以准确地将数据转换为切实可行的洞察信息，以用于运营和维护优化。在没有设备传感器的情况下，仿真可以开发虚拟传感器。
应用
有效的解决方案需要集成型多物理场功能，涵盖从旋转设备（比如泵）到涡轮机械（具有燃烧和复杂控制、液压系统、空气热力学和旋转动力学）的各个方面。它需要能够支持利用增材制造的未来生产系统，以及通过在恶劣环境下可靠运行的5G连接所支持的工业互联网的强大功能。
Focus on Materials Intelligence
Materials are one of the four fundamental factors (together with function, shape, and manufacturing processes) in design decisions for every product.
A primary challenge is that success depends on collaboration between different disciplines – materials, design/CAD, product engineering, PLM and process engineering/improvement, and IT. Materials in particular has historically had limited systematic integration with the others.
Materials information is important. Your company needs to invest in managing this information. And it needs to integrate that managed information with enterprise CAD and PLM systems.
A primary challenge is that success depends on collaboration between different disciplines – materials, design/CAD, product engineering, PLM and process engineering/improvement, and IT. Materials in particular has historically had limited systematic integration with the others.
Productivity Within Arms’ Reach: Universal Robots Develops Collaborative Robot Arms Using Simulation
Universal Robots (UR), based in Denmark, is using Ansys’ multiphysics simulation to make this possible by creating smaller, flexible, industrial collaborative robot arms called cobots. The latest model in the bunch — the UR20 — is the company’s first, next-generation cobot.
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