一个概念到数字双胞胎产品开发演示

Altair的IoT Company开发商Rocco Cappiello演示文稿。

Altair Engineering Analytics Empowers和高管通过管理在一个公开的架构和高度可配置的工具中管理主要工程过程中的报告和分析来更快地做出更好的决策，以便在整个产品生命周期中的任何时间点可视化，分析和报告。

数字双胞胎和物联网研讨会具有数字双胞胎，预测性维护概念背后的关键思路，以及其实际相关性，尤其是产品工程和仿真。

介绍在2018年10月16日的法国巴黎的全球ATC。

Altair分析解决方案总监Ichiro Shibata介绍。

使用物联网，CAE和AI预测维护的新设计概念。通过设备演示的开发过程，您将学习如何利用拓扑优化和3D打印来提高深度学习推断的准确性。AI通过CAE和归纳方法的组合通过CAE和归纳方法使得可以看到到目前为止是不可能的目标区域。您还将了解RaspeBerry PI设备如何实现为实时机器状态监控的深度学习技术。

Alvaro Everlet的介绍，Altair的VP业务开发。

数字双胞胎的测试设备有助于对齐物理仿真（实验室测试）和虚拟仿真（CAE）。虽然典型的CAE模型在测试期间对物理仿真初始条件和操作环境进行假设，但数字双胞胎准确地再现测试活动，并且可以预测未来状态以确定夹具或产品故障。通过改善对系统敏感性的理解，双胞胎还将确保测试设置是可重复和强大的。

Socomec举行的主要数字官员Vincent Brunetta介绍。

在本演示文稿中，您将了解SoComec如何利用Altair的完整物联网堆栈和架构来构建端到端IOT解决方案。您还将通过使用案例来学习如何进行互补产品的广泛生态系统，以提供创新的物联网供电解决方案。我们将带您通过必须进行无缝解决方案的挑战和解决方法。

Alvaro Everlet的介绍，Altair的VP业务开发。了解Altair的IOT堆栈和架构如何为您的价值链带来贡献，IOT支持智能事物和流程，以支持模拟驱动创新。看到实际用例和手在演示。

Oliver Breuer介绍了FlinerOn软件工程首座。

超出了开发过程的模拟模型存在寿命。尽管可以从工业设施收集的大量数据，但实际利益是彩色图形和图表背后。要到达那里，必须分析所有能够的​​系统能力系统的连接组件提供的数据并将其放入上下文中。因此，问题不是可以使用所有收集的数据完成的，而是如何生成有用信息。在自动分析中使用仿真模型允许估计子系统或组件的条件，即使它不是由专用传感器直接监视的。通过Flulton（APA）使用DSHPLUS创建的模型可以导出为在IOT平台（如Altair等SmartWorks）中的处理模块运行。它们可以与收集的数据进行调节，并将其放入系统行为的上下文中，以便对系统的当前状态及其组件进行具体陈述。这些数字双胞胎将仿真模型的先前使用寿命转化为一个封闭的循环，包括产品开发，调试和操作，并在根据现有系统的基础上进行修订和新的发展时重新开始。