先进制造的仿真驱动设计

挑战：

摩托车后悬架枢轴被重新设计，以便更好的性能，更高的效率和部分整合。

用于不同制造过程的评估和基准设计。

过程：

• 使用组件的运动仿真识别性能要求
• 在考虑制造设计规则的同时应用生成设计，例如：铸造，铣削和多种类型的添加剂制造
• 比较新的性能和制造可行性设计
• 自动导出几何以生成拓扑概念
• 验证性能和制造可行性

结果：

最佳性能的零件经济制造。

驱动设计和改善机器学习的制造决策

利用机器学习在您的先进制造计划中，以提高设计的整体性能。

组织使用机器学习，以确保早期设计方向与部分产量，重复性，循环时间，生产计划目标和降低成本对齐。

基于特定条件预测生产性能，以避免在设备上无计划的停机时间并启用预测维护。使您的组织能够从数据准备到最终的分析过程中的实时评估和预测，从数据准备到预测分析到有价值的可视化中的数据模型的部署。

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