智能 – Biovia材料与生命科学 https://lssystemes.com 达索系统 Fri, 14 Jul 2023 07:14:14 +0000 zh-Hans hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.9.1 2020中国制造业数智化高峰论坛 https://lssystemes.com/34306/ Tue, 24 Aug 2021 09:04:03 +0000 https://lssystemes.com/?p=34306 2020年11月18-19日,由国家增材制造创新中心、达索系统主办,全国增材制造(3D打印)产业技术创新战略联…

2020中国制造业数智化高峰论坛最先出现在Biovia材料与生命科学

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2020年11月18-19日,由国家增材制造创新中心、达索系统主办,全国增材制造(3D打印)产业技术创新战略联盟承办的“2020中国制造业数智化高峰论坛”在古城西安成功举办。来自制造业各界专家学者、企业CIO、技术工程师等300余位嘉宾共同参与了此次盛会,产、学、研、商齐聚一堂,分享智能制造最新技术,探索企业数字化、智能化转型之路。

达索系统大中华区总裁张鹰为大会致开幕辞,张总表示,15年来达索系统从3D设计到数字样机到3D PLM,至2020年进入生命科学领域,成为连接所有城市、产业的综合性服务平台提供商。疫情期间,达索系统参与了雷神山医院的建设,进行资源调配、病毒溯源,以及协同创新管理,用科学助力社会发展。从物质世界延伸到生命科学,达索系统将继续秉持“在中国,为中国,扎根中国”的理念,助力中国企业转型升级,与客户共同成长。

专家论道 共话
智造

中国工程院院士卢秉恒带来以“智能制造与3D打印”为主题的演讲,卢院士指出,中国制造业正处于第三阵营向

第二阵营迈进的阶段,重点介绍了我国数控机床重大专项在近几年取得的主要成果。卢院士表示,数控机床的发展是我国制造业走向数字

化的重要步骤,智能制造需要机器人、智能机床、3D打印等基础设备的支持,实

现成本下降、质量上升,从而弥补中国智能制造现阶段的短板。卢院士还分析了目前金属材料增材制造的几种主要工艺,并对其在航空航天、精准医疗方面的应用举例

进行了阐述,他强调,互联网+3D打印是催生我国大众创新、万家创业的最佳途径。

国务院津贴专家郝玉成以“智能制造是制造业高质量发展的主攻方向”为题,对智能制造发展现状和特征进行了分析。郝玉成指出,智能制造的生产方式,是在发展中不断创建出更有价值的生产制造系统。世界工业发展从1.0到4.0,历经机械化、电气化、信息化、智能化的过程,在企业迈向高质量发展的过程中,通过智能制造,企业装备产品、业务能力、盈利模式、管理流程、运营体系、服务客户等方面,都能得到不同途径的优化和提升。

技术赋能 合作共赢

洛阳智能农业装备研究院有限公司暨国家农机装备创新中心总经理王云飞带来“数字化技术赋能农机行业高质量研发”的分享,介绍了数字化技术在农机行业的应用。农机装备研制面临工况复杂、难以预测、测试周期长的挑战,应用数字化技术,可以提升农业机械的设计、制造、作业、管理水平。通过搭建农机装备数字化平台,构建设计—仿真—制造—验证—管理的闭环,从而缩短产品研制的生命周期。

三一重工流程信息化总部业务IT部副本部长郭佳在“智能制造新模式在三一集团的应用”演讲中,介绍了三一集团历经20年,从引入设计工具到实现“数字三一”的转型历程。三一集团灯塔工厂通过MOM平台,与集团主要系统进行打通,实现产线自动化、运营数字化、协同网络化和决策智能化。 

同时,远景能源IT部副总监刘鸣飞分享了“远景能源的数字化创新之路”,介绍了远景能源数字化建设战略体系和建设领域,与达索系统合作八年,远景能源实现了企业全资源链条的打通。

成焊宝玛总经理、正高级工程师朱品朝分享了“3D体验平台在机器人及智能产线的应用”,以成焊宝玛汽车自动化产线设计为例,介绍了达索系统3D体验平台,以及数字孪生系统在产线设计中的应用。

研发创新 数智转型

达索系统大中华区首席技术官赵文功在“新一代数字化技术赋能制造业高质量发展”的演讲中指出,中国制造业从超高速发展进入增速放缓、不确定性增加的新阶段,制造业面临产业环境、客户需求、产业政策、技术基础、人才发展等诸多机遇和挑战,产业转型成为大势所趋。工业装备行业在全球发展中呈现产品智能化、生产柔性化、商业模式多样化、数据资产化、售卖体验化的趋势,赵文功系统介绍了如何通过达索系统3DEXPERIENCE平台,赋能新的研制范式,推动企业研发创新。

此外,索系统大中华区技术服务部北区高级技术经理侯贤斌在“基于模型的数字化连续解决方案助力企业数智化转型”的分享中,介绍了达索系统从文件到模型的技术发展路径,以及达索系统3D体验平台在华为、商飞、中国铁建等企业的实施经验;达索系统大中华区技术咨询部CATIA高级技术经理李卫锋分享了“基于模型的系统工程和正向研发体系”,通过对装备制造产业产品研发趋势分析,系统介绍了达索系统基于模型的系统工程和正向研发体系,对企业产品研发生命周期带来的改善以及价值;达索系统大中华区DELMIA技术总监雷霆带来“基于模型的数字化制造及运营管理案例分享”,指出数字连续是智能制造的关键使能,分析了如何应用达索系统数字化制造解决方案为制造企业构建数据链;达索系统大中华区SIMULIA技术总监白锐通过“基于模型的数字化全面仿真应用”分享,剖析了仿真技术在制造业的重要作用,以及达索系统COMAC仿真平台在不同行业、不同领域的应用实践。

峰会还同步进行了线上直播,吸引了无法到场的近六千多人的观看和参与。疫情给各行各业带来了不同程度的影响,也让数字化变革进一步走进制造企业的战略蓝图,此次峰会的成功举办,不仅为广大制造企业、学校院所提供了一个交流、学习的平台,也为推进智能制造和产业转型升级贡献了更多先进的理念和技术,相信在广大制造企业和以达索系统为代表的解决方案供应商的共同努力下,智造业的时代,未来可期。

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油气行业敏捷研发 https://lssystemes.com/32793/ Wed, 10 Mar 2021 02:59:24 +0000 https://lssystemes.com/?p=32793 近年来,全球能源格局正在发生深刻变化,如何应对新形势下的严峻挑战,让传统油气企业“大象”在快速变化能源局势中能…

油气行业敏捷研发最先出现在Biovia材料与生命科学

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近年来,全球能源格局正在发生深刻变化,如何应对新形势下的严峻挑战,让传统油气企业“大象”在快速变化能源局势中能够“翩翩起舞”?数字化转型,大力推进创新驱动发展或是当前破局之法。

敏捷研发的关键是数字驱动。

达索系统BIOVIA通过整合“实验室全面数字化”,“科研数据智能”和“材料虚拟仿真”三个方向,引入“数据”,“智能”,“仿真”三项能力,支撑研究实验室,开发实验室和检测实验室的具体业务目标,有效结合实体实验和虚拟实验优势,借助人工智能和机器学习技术,实现虚拟现实的数据协同。

全面数字化实验室
  • 脱节的系统和不同的数据源阻碍了充分利用数据的能力

  • 当前的数据科学解决方案无法提供研发所需的专用领域功能

  • 数据科学上手困难,阻碍模型的广泛部署和使用

达索系统的科研数据智能解决方案,通过实施先进的预测性分析和机器学习技术来解决这些问题。该技术能够在数据中揭示有意义的模式,帮助科学家和工程师理解复杂的系统,破译分子和原子行为,优化流程,并就如何快速、高效地推进项目的进展做出更快、有数据依据的决策。

在油气研发领域,基于全面实验室数字化所得有效数据,能够使用数据科学工具针对业务场景进行数据智能应用,最典型的应用场景包括:配方推荐系统,实验数据看板和智能搜索引擎。

配方推荐系统能够基于现有配方数据进行数学建模,针对多组分配方进行分析,预测不同配方组成,添加剂含量,种类等因素对产品性能的影响,在考虑成本的条件下,指导新配方的开发工作。并将配方和工艺优化结合,通过对现有实验数据的分析,获取工艺条件的参数,顺序等对产品性能的影响。
实验数据看板能够对实验室运行情况进行趋势追踪和实时动态数据查看。实时追踪原料库存,仪器设备,人员工作量,实验进度等动态信息。通过优化仪器使用效率,减少无效和重复实验,促进数据共享,有效提高实验室运营效率。
智能搜索引擎能够针对科研数据进行智能检索和动态展示。它不仅能够针对结构化数据(例如文本,表格)进行检索,还能够对化学实验室中常见的化学式、官能团、甚至分子结构片段等非结构化数据进行智能检索。并拥有可定制的多目标优化和检索能力,支持使用表格、图表、图片和文字等定制数据报告,对数据分析和数据挖掘过程进行总结和展示。

在生产领域,还能够通过图像识别和IoT技术结合,对生产质量回溯,生产质量管理和设备预测性维护等方向进行有效的数据科学应用。

科研数据智能通过汇集多个数据源并简化复杂分析和机器学习任务的创建,使复杂的数据处理和分析任务自动化。凭借其易于使用的图形化开发环境,使数据科学家能够设计出满足其需求的数据科学和机器学习解决方案,然后将这些工作流程作为最佳实践在整个组织中共享。

数据科学的平民化使用能够为企业带来价值:

  • 通过数据智能应用从现有数据中获得最大收益,充分利用已有资源

  • 使用预测分析和机器学习,通过数据驱动的可重复流程增强研发效率

  • 使用自助式建模工具来提高研究人员对数据的认知水平并提高工作效率

  • 降低学习成本,通过拖放界面将编码减少到最小

  • 自动化数据处理,自动执行数据聚合,融合,合并和清理

  • 通过网络服务和应用程序简化部署,快速推广最佳实践

  • 支持云端部署,以快速实施并实现价值增值

材料虚拟仿真

基于分子模拟和人工智能的新一代材料虚拟仿真,是第四科研范式的重要支撑。以材料虚拟仿真技术为核心的材料基因工程融合数字化技术和材料研发,是“中国制造2025”的关键内容之一,已作为重大战略任务在“新材料重大工程”专项中布局。自上世纪80年代起,国际各大石油化工企业广泛将材料虚拟仿真技术应用于研发领域,并将材料虚拟仿真技术与信息化技术结合,有效提高研发效率。在油田化学、催化剂研制、高分子设计、化学工程及重油特征化等领域,分子模拟技术有着越来越广泛的应用。

在产品开发中引入基于计算机仿真技术的材料虚拟仿真和高通量虚拟筛选,能够有效降低试错成本,缩短产品开发设计周期,增强企业竞争力。

材料虚拟仿真能够实现:
  • 先于实验预测材料性能,进行配方筛选,优化工艺流程设计,从而缩短研发周期、降低项目淘汰率,提高研发效率,降低开发风险;
  • 部分代替化学合成、结构分析、物性检测等实验,减少仪器占用率,降低总体研发成本。
  • 提高企业的管理创新、业务拓展、降本增效、信息化水平及核心竞争力水平。
  • 材料虚拟仿真在催化剂开发中能够基于量子力学预测反应活性位点,考察催化反应机理。

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