Gérez et analysez facilement les données de simulation de moules pour l’ensemble de votre entreprise

De nombreuses entreprises sont à la recherche pour combiner le jumeau numérique (Digital Twin) avec le jumeau virtuel (Virtual Twin). Avec iSLM, Moldex3D offre une plate-forme qui rassemble déjà les données de la construction, de la simulation, de la construction d’outils et de la production. Suivez-nous dans ce voyage passionnant et découvrez ce que vous pouvez mettre en œuvre dès aujourd’hui.

La plupart des entreprises s’efforcent d’intégrer des plateformes à l’échelle de l’entreprise (p. ex., intranet, cloud), big data et intelligence artificielle (IA). Dans la structure d’entreprise traditionnelle, différentes équipes, départements et individus peuvent créer différentes bases de données. Toutefois, les mêmes données peuvent avoir des révisions différentes lorsqu’elles sont stockées à différents endroits, ce qui entraîne des incohérences dans les données internes d’une organisation. En outre, étant donné que ces données incohérentes sont difficiles à partager, elles peuvent créer des problèmes dans le maintien du développement continu des produits et la résolution des problèmes de développement connus. Les données divergentes peuvent être un obstacle majeur sur la route de l’IA. L’unification de ces bases de données existantes exige beaucoup d’efforts et de coûts. Par conséquent, il est essentiel de stocker et de gérer le Big Data avec des informations organisées et visualisées et de les fournir spécifiquement aux utilisateurs respectifs

Moldex3D iSLM est une plate-forme conçue pour la gestion des données et l’application de l’ensemble du processus. Avant de développer un nouvel outil, les utilisateurs peuvent créer un projet d’outil spécifique via iSLM Solution Management et capturer toutes les données du développement de composants ou d’outils pour la production (Design for Manufacturing - DFM), la simulation (Computing Aided Engineering - CAE) et l’échantillonnage des outils (Mold Tryout). Ainsi, après l’essai de moule, iSLM livre les résultats correspondants de nouveau au département de développement pour comparaison avec les données de simulation.

La plate-forme iSLM comprend une gestion des connaissances (KM), qui sert de système de recherche et permet à l’utilisateur tout en ayant des rôles différents (concepteur, ingénieur CAE, outilleur, vendeur, ...) de filtrer rapidement les développements de composants et d’outils précédents en fonction des classifications clés (industrie, produit et composant), des matériaux d’outils, de l’épaisseur des composants et du volume de l’outil. Les utilisateurs de différents départements (développement, simulation, vente, ...) peuvent ainsi accéder à une solution spécifique d’un composant ou d’un outil et obtenir les informations de l’analyse CAE ou de l’échantillonnage d’outils avec les fonctions de comparaison KM. Les développeurs peuvent s’appuyer sur l’expérience antérieure pendant le développement de produits, de sorte que le temps requis peut être réduit et les simulations de base peuvent être enregistrées. En comparant les résultats réels de production, les paramètres de fabrication et les résultats de simulation, les ingénieurs de CAE acquièrent beaucoup plus de connaissances pour obtenir une meilleure correspondance des paramètres CAE avec le monde réel afin d’optimiser la simulation ou les processus.

Les ventes peuvent répondre plus rapidement aux demandes de composants similaires ou échanger un aperçu plus rapide de l’état actuel d’un projet avec les experts respectifs.

Grâce à la plate-forme iSLM, les entreprises peuvent gérer plus efficacement toutes les données pertinentes pour une partie et le processus de développement de moules et intégrer les données de DFM, CAE, l’échantillonnage et la production de moules. Par conséquent, les données recueillies rapidement peuvent aider à réaliser une double intégration numérique et virtuelle. En outre, les données visualisées peuvent permettre un meilleur flux de travail et donc un travail d’équipe plus efficace.

À l’avenir, les données recueillies dans iSLM peuvent être utilisées encore plus efficacement par l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond afin d’optimiser les développements de composants ainsi que les processus de fabrication et de maintenance dans la production et donc la production elle-même.

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