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【智能制造典型场景参考指引(2025 年版)解读】 -产品研发环节

【智能制造典型场景参考指引(2025 年版)解读】 -产品研发环节
📅 发布时间:2026/6/18 1:28:06

智能制造作为制造业转型升级的核心驱动力,通过深度融合新一代信息技术与先进制造技术,推动生产模式向数字化、网络化、智能化方向演进。智能制造典型场景参考指引(2025 年版)旨在为制造业企业提供可落地的典型场景参考,助力企业实现提质增效、降本减存、绿色低碳发展目标。‌

(2) 产品研发环节
产品研发环节包括: 产品数字化设计和产品虚拟化验证两大部分。

一. 产品数字化设计

1. 实施收益

正天电气通过Creo的模块化设计功能,研发人员的设计效率提高了22%,产品研发成本平均降低了8%,用户满意度也提升了3%。同时,产品生命周期中的用户需求响应时间平均缩短了8%。

2. 背景和目标

面向需求分析、产品定义、初步设计、详细设计、分析
优化、研发管理等业务活动,针对产品研发周期长、成本高等问题,部署 CAD、CAE、PLM 等数字化设计工具,构建设计知识库,采用基于模型的设计理念,应用多学科联合仿真、物性表征与分析等技术,开展产品结构、性能、配方等设计与优化;集成市场、设计、生产、使用等产品全生命周期数据,应用数据主线、可制造性分析等技术,实现全流程系统优化;应用人工智能大模型技术,开展生成式设计创新,自动生成设计方案,缩短产品上市周期,降低研发成本。

3. 典型案例
  • 天正电气的研发优化
    面对客户定制化需求的挑战,天正电气曾面临产品设计过度依赖个人经验、研发方案反复试错的问题,导致产品研发周期长、项目交付率低,进而引发客户抱怨和订单丢失。为了解决这些问题,天正依托PLM系统构建了“天易研”数字化集成研发平台,其中集成了CBB模块通用库、设计标准库以及基于客户需求的多样化产品配置模块等16类知识库和151项模板。这一平台支持产品模块化和参数化三维设计,通过建立虚拟仿真平台及断路器线圈电磁仿真、流体仿真等模型,实现了低压电器的动态仿真模拟。这些措施显著减少了物理试错次数,缩短了仿真周期,同时将仿真误差控制在3%以内,从而大幅提升了设计质量。

  • 钢铁材料产品设计应用
    高强钢的合金元素繁多,这些元素在材料制备过程中的相变影响各异,使得合金元素的组合可能多达数万种,从而带来了研发周期长、效率低下及投入成本高昂的问题。为了解决这些问题,通过数字化产品研发技术来针对高强钢的成分进行设计与筛选。这种技术基于材料热力学和动力学计算,结合对已有钢种特征参数的理解,通过批量计算和智能寻优方法,对目标钢种在一定成分范围内的多种可能组合进行高效筛选和优化。最终,对最优成分进行验证实验,从而大幅减少大规模试错实验的需要,显著提升实验室的开发效率。

  • 海洋防腐涂料的研发创新
    涂料化工工厂通过运用数据处理、海量数据存储等技术,构建了全面的研发与设计系统。该系统对海洋重防腐涂料实验室的信息管理和质量控制进行了深度整合,实现了实验室的自动化运行、信息化管理以及无纸化办公。这不仅极大提高了实验室的工作效率,降低了运行成本,还使得宝贵的实验数据得以以“数据资产”的形式长期保存。
    通过电子数据的快速检索,可以加速研发进度;而数据挖掘技术的应用则帮助发现实验规律,进一步提升研发水平。

二. 产品虚拟验证

1. 实施收益

虚拟验证的核心优势包括降低成本、缩短研发周期、提升验证全面性。

2. 背景和目标

面向产品功能性能测试、可靠性分析、安全性验证等业
务活动,针对新产品验证周期长、成本高等问题,搭建虚实融合的试验验证环境,应用高精度建模、多物理场联合仿真、自动化测试等技术,通过全虚拟或半实物的试验验证,降低验证成本,加速产品研发。

3. 实施实例
  • 基于XR技术的柔性台架整车人机虚拟验证
    某车企建设了一套“基于XR技术的柔性台架整车人机虚拟验证系统”, 可以有效解决传统方式的缺陷,同时也可满足车企面向未来新一代智能汽车的研发验证需求。通过实物台架与虚拟数字模型相结合的方式,进行第一人称真实体验评审验证。可以开展对造型设计的内饰外观材质、光影造型评审;HMI设计的人机交互操作评审;人机工程的空间、视野、上下车方便性、操作便利、整车储物空间等评审验证;语音控制、多模态识别、智能驾驶体验评审等等多种业务场景的进行全方位评审验证。可进行专业的多人协同评审并及时发现和修改问题,大大提高研发的质量、提高效率及缩短周期。目前国际主流大型车企都在大力推行的一种创新虚拟研发验证手段。

    -机器人领域
    某机器人公司将基于Omniverse构建一体化研发设计平台与仿真训练平台,可用于(1)机器人数字孪生体构建,在模拟环境下结合AI设计能力,完成机器人本体设计工作;(2)对机器人运行场景进行仿真模拟,通过快速生成场景数据,将仿真环境作为强化学习训练场,降低物理测试所需的时间和成本,同时优化机器人决策算法,提前验证控制算法可靠性。

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