规模化拓展虚拟人体以匹配员工群体,围绕多因素测试人体导向型设计,包括受伤风险、用户舒适度、可达性、视线、能耗和疲劳限制。将人体因素和人体工程学因素纳入产品生命周期的规划、设计和验证阶段,可节省大量成本和时间。
运用人体仿真解决产品设计和制造规划期间的可维护性问题,有效缩短服务用时,识别和整改人体工程学和安全隐患,尽可能地降低生命周期维护成本。评估零件更换的可用空间,确定维护方面的特殊工装要求,创建培训材料,且无需实体设备的支持。
分析概念车的人体因素和人体工程学,为汽车、公共汽车、卡车、飞机和建筑设备优化设计内饰空间。运用人体建模和分析工具设计车辆内饰,实现上乘的乘员性能和舒适度,降低对昂贵的物理原型和耗时的设计修订周期的需求。
即时生成精准的运动,创建人类活动的实时可视化。将动作捕捉与人体建模相关联,完善对制造工艺和产品设计的审查。启用与虚拟环境的直接交互,快速开发人体导向型设计和程序。
无论置身何处,您都可以在虚拟现实 (VR) 环境中与同事保持连接并开展协作审查,第一时间亲身体验人体导向型设计。沉浸于 VR 中并执行和评估手动装配序列,以动态识别和跟踪人体工程学问题。运用人体仿真来记录和评估人体运动,研究间隙、伸展和姿势需求。
对制造工艺计划直接相关的工厂布局、生产线布局和设备设计进行准确的影响分析和高效的更改管理。使用与制造规划和工厂设计集成的分类参数资源库创建所需的夹具、工具和设备,加快实现更好的生产布局。
直接在生产线规划环境中使用仿真软件,全面验证和优化工厂设计和生产布局。在详细的工作站级别、生产线级别或工厂级别对运营活动执行仿真,包括机器人、工具、物料处理设备和人员,以优化自动化和设备位置、人体工程学要求、物料交付策略和生产率。
采用硬件在环 (HiL) 和软件在环 (SiL) 仿真技术,在安装期间和生产开始之前对装配线和设备执行虚拟调试。使用真实控制系统和数字孪生测试控制逻辑以及机械和电气工程之间的接口,对物料处理系统和生产布局的运行执行虚拟验证。
访问基于云的生产设施(呈现在其地理位置关联环境中)数字孪生。以简单而熟悉的方式浏览该设施,直观地访问任何 IT 系统中的信息。运用丰富的可视化工具和技术促进工厂的虚拟导览,只需点击视觉标签即可获得相关信息和替代视点。
采用人工智能和增强现实技术优化协调数字和真实世界系统,向车间传达更有意义的指示。将制造系统工程研究加载到虚拟现实 (VR) 环境中,在世界任何地点沉浸式运用 VR 硬件审查设计和流程、执行分析并展开协作。
充分利用点云扫描数据,轻松比较虚拟制造系统及装配线布局模型与其物理制造系统和装配线对应模型。运用从现有棕地工厂环境(例如采用 Bentley 系统技术创建的环境)扫描的数字点云,新建工厂项目或在现场更改后直接修改工厂模型。
西门子和 NVIDIA 联合力促工业元宇宙中工业数字孪生的采用和发展。多年前我们最初迈上数字化制造之旅时,尚不具备必要的解决方案来实现全面的数字孪生。如今,我们做到了。了解如何着手开发全面的数字孪生模型。
使用跨越整个企业的数字主线更高效地执行零件和装配计划活动,并使用制造工艺规划和数据管理软件更快地投入生产
交付更好的制造工艺计划
创建和管理制造物料清单 (MBOM) 和工艺清单 (BOP),以捕获“制造内容”和“制造方式”,生成车间作业指导说明,执行详细的操作时间分析,平衡生产线等,实现工程、制造和执行团队之间的密切协作。
了解有关工艺规划软件的更多信息
在生产前使用基于模型的质量规划和执行软件,降低制造风险和成本,同时确保更高质量的产品和流程
将规格质量参数纳入产品设计和制造规划流程,以避免出现成本高昂的产品质量问题:
1、在设计发布前了解规格偏差的影响,保证生产过程中的产品质量
2、分析制造工艺对设计特征和公差的影响,突出显示规格变化的来源和数量,以此提升制造质量并降低成本
使用产品制造信息(PMI)定义公差
充分利用产品制造信息(PM)的语义表征来支持基于模型的质量工程,自动定义特征和公差,提高规格质量以行业标准T叫 数据格式从各种创作源中提取和验证 PMI采用基于几何规格和公差(GD&T方法和标准的公差、下游计算以及所有规格质量分析和检测要求的增强和使用,提供基于特征的功能。
利用变化仿真和可视化提高质量
运用规格分析对制造和装配流程执行仿真,以预测和量化强稳的 3D 环境中变化的数量和原因该软件借助蒙特卡罗仿真和联合装配约束引擎,在整个允许的约束范围内完成静态和运动装配操作。集成有限元分析解算器,以此了解夹紧、焊接和回弹而导致的组件灵活性。
执行全面的根本原因分析
最大化设定允许的零件公差,同时仍然控制关键的装配规格,这样即可降低制造成本。控制这些规格特性,尽可能地减少废料、返工和保修缺陷。识别关键的维度、公差和装配流程,它们正是导致差异的关键因素。
将制造能力数据添加到差异分析中,可对生产构建问题实时执行根本原因分析,以确保零件一次设计成行,这有利于提高质量。
实时收集、存储、管理、报告和分析测量获得的产品质量数据来捕获并确保构建质量,以加快修复错误:
1、运用高效的质量保证与分析解决方案,以卓有成效的方式解决构建质量问题,从而达成产品质量目标
2、优化检测设备生产量,实现数据收集、转换、分析和报告等手动流程的自动执行
3、整合近期检测结果,获得一致的制造质量视图,让问题迎刃而解
自动执行企业级质量数据报告
自动发布报告,运用收集的质量测量值轻松填充预配置的报告模板。生成历史摘要报告,整合海量测量数据,帮助决策者快速审查这一信息并将其用来生成基于矩阵的设计和制造决策。比较工艺或工厂,了解工艺稳定性并总结企业在任何时间段内的制造绩效。
将规格测量集成到规划中
规划流程来管理、更新和捕获制造数据库中的设计测量点和测量计划。决策者可随时随地访问这些数据,对选定的信息进行检索。定义测量流程,使之与产品设计、制造规划和工厂布局相协调,以确保在生产启动和执行之前将规格测量集成到构建质量规划流程中。
监控生产,收集质量数据
在生产过程中监控和捕获来自任意设备的测量数据,采用自动化工具将其加载到 Teamcenter 软件中,主动识别质量趋势充分利用对所有格式和后处理需求的支持。将工厂中所有测量设备的质量数据收集并整合到单一系统中,以利于透彻了解构建质量。
执行统计质量数据分析
将缜密复杂的统计技术与三维几何功能相结合,快速确定在生产中发现的构建质量问题的根本原因在设计和生产之间实现闭环,突破碎片化质量解决方案的局限性。将构建质量知识直接连接并集成到主流产品设计和制造工艺中。