仿真流程与数据管理优化：流程自动化加速数字化转型

随着产品设计与研发的复杂性不断增加，并扩展到系统层面，产品的多个组件需要实现交互。无论您专长从事哪个工程学科，都需要确保工作流程尽可能高效，才能在更短时间内交付日益复杂的产品。

对流程效率的追求很可能导致流程间的脱节，其中专门负责噪声、振动和粗糙度（NVH）、热-机械-电气分析或安全评估等学科的特定工程师或小团队创建了他们专属的工作流程。如果不能全面考虑复杂产品设计与研发所需的众多仿真流程，那么仅针对一个学科流程的改进很可能会妨碍其他学科流程。

数字化转型成功的关键因素

通过仿真流程与数据管理进行虚拟产品研发

为了在多物理场仿真和多学科优化中开展协作，实现自动化并可发布多个重复性任务的工作流程以及仿真流程与数据管理（SPDM）变得至关重要。以下罗列一些能够跨学科自动化和标准化的任务示例。

• 将某个学科的结果作为输入传递到下一步操作中
• 后处理步骤、报告和结果提取
• 模型生成任务
• 比较替代方案以找出最优设计
• 后续优化在调整后的约束和目标下运行

将流程集成和设计优化与企业级SPDM相结合

解决协同工作相关难题的一种方案是将强大的流程集成与设计优化（PIDO）解决方案——Ansys optiSLang和由Aras支持的Ansys Minerva相结合。Minerva是一种企业级解决方案，能够保障仿真数据安全并为工程团队提供仿真流程和决策支持。

Minerva平台能帮助您将仿真与设计团队连接起来，而optiSLang则可以连接团队成员使用的各种工具。二者结合后可帮助您在整个企业范围内更广泛地实现捕获、自动化并部署仿真。

通过仿真实现数字化转型

随着企业越来越多地采用仿真以高效开发创新产品，实现整个企业的可视化便成为充分利用额外仿真数据的关键。通过将optiSLang与Minerva相结合能够改进协同工作，可以跨越仿真信息壁垒连接数字主线，以推动企业的数字化转型策略，并在整个企业范围内普及使用仿真技术。

使用SPDM的协作式、受管理的开放环境，可以帮助您在期限内开发出复杂的创新产品，同时避免给同事带来返工或技术瓶颈问题。optiSLang与Minerva结合后能够实现：

• 提高工程仿真工作流程效率
• 通过仿真改进非专家用户的决策质量
• 管理计算机辅助工程（CAE）目标和指标（定量和定性）
• 尽早利用优化功能探索设计方案

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