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【亚博直播】在智能生产架构中,作为先进装备制造业核心竞争力的源泉,智能R&D是重要环节之一。就传统的设计生产商业模式而言,产品设计的市场需求是从市场需求调研、竞争性产品分析、市场调研等方面提供的。然后从概念设计到详细设计,将详细设计方案转化为可生产的工艺流程和生产过程,最后产品的生产过程已经完成并对外销售。从过去产品只有生命周期管理的角度来看,这种工艺是没有问题的,而这种系列化的R&D和生产工艺也是目前生产企业的主流模式。

但随着物联网、工业大数据、加成生产、增强现实等新兴技术从北到南逐渐应用于成熟期,这一过程变得有些脱节,缺乏灵活性,无法缓慢呼唤技术升级和客户市场需求,难以适应未来智能生产系统建设和环保企业发展的市场需求。因此,企业要想进行智能化生产的转型,首先要从产品创意的根本上改变,把串行的R&D过程改变为根据用户的市场需求不断改进的闭环智能R&D过程,调整用户的市场需求和灵活性。

同时,引入智能生产涉及新兴的使能技术,这构成了从用户到用户的产品R&D循环。也就是说,市场和用户相关数据的分析始于产品设计需求分析阶段,包括用户基于自身爱好直接参与产品定制过程,以及产品应用过程中系统所涉及的操作数据来指导改进原设计方案的过程,构成了一个不断优化的智能R&D过程。这个过程反映了设计历史的变化,从为用户设计,帮助用户设计,到为自己设计。

因此,智能R&D必须建立在设计信息、生产信息、用户使用和系统信息高度智能化建设的基础上,从智能市场需求生成到基础设计数据采集,从智能用户参与设计到需求变更到生产信息并继续执行。为了构建这些变化,智能R&D必须得到以下主要要素的支持:要创建统一的多学科协作R&D平台,首先,智能产品的开发一般跨越多个专业技术领域,具有多种关键技术特征,涉及多学科和跨学科技术领域的高度交叉和融合。同时,用户多样化的市场需求也使得产品结构和功能非常复杂,IT嵌入式软件技术也逐渐成为产品的核心部分,必须由机械、电气、硬件等多个学科来协调。

因此,企业有必要创建一个顶层架构,该架构可以集成企业内所有不同的R&D系统和工具,并形成一个统一的多学科协作R&D平台,可以全面管理产品生命周期中的所有专业R&D元素。平台除了管理各专业的图纸、工艺、材料信息外,还可以管理产品的功能、性能、质量、指标等特征数据及其分解过程,构建程序设计与管理、建模、优化、创意、质量等工具,使R&D系统可以缓慢高效地应用于这些工具,从而推出不同、高性能、高质量产品的智能R&D。

在此基础上,再次运用科学知识工程,在企业研发过程中积累科学知识,构成系列化产品开发的能力。创建数字原型和构建建模驱动的创意在智能R&D阶段,需要创建产品的数字原型,用于反对整体设计、结构设计、工艺设计等协同设计工作。并反对项目组开发细分产品。创建数字原型的主要功能
数字样机还可以进行工艺性评价,包括加工方法、加工精度、刀具轨迹等。

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并建立原型的CAM建模和基于三维数字原型的工艺规划。数字样机在产品的销售阶段也起着非常重要的作用。它需要获取详细的动态和静态产品数据来进行产品推广。

通过三维模型的轻量级技术,企业可以方便灵活地使用完整的数字原型模型获取爆炸图和原理图进行产品培训,也可以获取与产品类似的较慢的变体和衍生设计,以满足市场报价和慢速投标生产的需要。此外,在数字原型的基础上,企业还可以创建虚拟世界原型进行系统集成和建模检查,通过建模增加物理测试,降低R&D成本,延长R&D周期,完成建模驱动的设计。

同时,可以将仿真技术和实验管理相结合,提高建模结果的可信度。图1 SET * *电动轮矿车数字样机(来源:三一重工)另外,为了保证产品的可靠性,需要在产品设计的前期,充分考虑产品生命周期过程中的所有工程要素,如工艺规划、生产、装配、检验、销售、使用、维修、交付等。

利用并行工程和DFX技术,针对不同阶段的产品性能、质量、可生产性、可装配性、可测试性、产品服务和价格等因素,在设计阶段尽早进行综合评价,以优化产品设计,保证产品质量。以用户为中心的智能R&D采用标准化、模块化设计,形成系列化产品开发能力,肯定不会面临用户市场需求的多样性,拒绝企业必须具备灵活的产品变型设计能力,才能满足用户多样化的市场需求,构成系列化产品的R&D能力。但这并不一定会导致产品设计、加工、生产各个过程的数据大量减少。-亚博直播。

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