在當今快節(jié)奏且競爭激烈的制造業(yè)環(huán)境中，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)保持領先地位的核心要素。充分挖掘數(shù)據(jù)潛力，能夠助力工程師做出更明智的決策、預測未來趨勢、并快速響應不斷變化的市場需求。通過實時洞察優(yōu)化生產流程、減少停機時間、提升生產效率，是制造行業(yè)維持敏捷性與競爭力的關鍵所在。

Altair 的制造行業(yè)分析解決方案致力于簡化企業(yè)運營，強化預測性維護能力，并協(xié)助團隊獲取實時洞察，從而推動創(chuàng)新，加速智能制造轉型進程。

01

實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的智能運營

40 年來，Altair 始終致力于通過在產品全生命周期中應用仿真、數(shù)據(jù)分析等技術，助力客戶實現(xiàn)產品設計與決策模式的革新。

我們深諳企業(yè)制造運營與數(shù)據(jù)分析的復雜性。依托在制造行業(yè)人工智能（AI）與機器學習領域的專業(yè)積累，我們推出的低代碼/無代碼分析解決方案，讓不同技能水平的用戶都能輕松構建應用程序，支持更快速、高效的決策。

通過全面的自助式數(shù)據(jù)分析與機器學習平臺，Altair 助力企業(yè)在從車間到管理層的全數(shù)據(jù)生命周期中充分利用運營數(shù)據(jù)，實現(xiàn)價值提升，并降低風險。

（視頻）

02

增強制造業(yè)運營分析能力

數(shù)字孿生

借助數(shù)據(jù)構建產品與流程的數(shù)字孿生模型，實現(xiàn)對生產系統(tǒng)的預測與優(yōu)化。通過融合 AI、機器學習和知識圖譜技術，構建高價值模型，為團隊提供深度洞察，輔助制定更優(yōu)決策，提升運營效果。

可持續(xù)性

跟蹤整條生產線的能源使用情況，是提升效率與實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。通過測量與報告多維度環(huán)境數(shù)據(jù)，企業(yè)能夠精準定位需改進的領域，如及早發(fā)現(xiàn)效率瓶頸、減少資源浪費與能源消耗、優(yōu)化產量、最大限度降低廢料產生等。Altair 的專業(yè)工具將助力企業(yè)實現(xiàn)經濟效益與環(huán)境效益的雙重突破。

AI 驅動型工程

通過將數(shù)據(jù)數(shù)字化以自動執(zhí)行關鍵績效指標（KPI），幫助企業(yè)降低成本、簡化運營流程。集成工廠設備、傳感器與軟件平臺等系統(tǒng)，獲取全面洞察以推動持續(xù)改進。這種高效的連接性可優(yōu)化決策、完善流程并提升整體效率。

03

預測性維護與主動資產管理

制造過程中的停機時間，無論是計劃內還是計劃外，均可能對企業(yè)造成顯著損失。Altair 提供的解決方案可簡化設備運行狀態(tài)的實時監(jiān)控，為團隊提供預測故障、避免機器宕機所需的關鍵洞察。

通過異常檢測識別生產線上的異常行為，監(jiān)控傳感器數(shù)據(jù)的偏差與趨勢，Altair 可以助力企業(yè)從高成本的、基于時間的被動維護模式，轉向更積極主動的預測性維護模式。這一轉變可有效減少停機時間、降低維護成本并提升生產效率。

借助統(tǒng)計建模與機器學習技術，可以幫助企業(yè)提前預測資產距離徹底報廢的時間，在故障發(fā)生前檢測流程異常值，進而優(yōu)化維護策略，簡化管理工作。

04

轉變保修分析

能否有效訪問和轉換多源保修數(shù)據(jù)，以及能否應用合適的機器學習算法解讀洞察并在設計、制造、材料選擇、文檔或服務變更中做出數(shù)據(jù)驅動決策，對企業(yè)而言至關重要。

Altair 助力制造業(yè)開發(fā)、管理和部署強大的保修分析解決方案，涵蓋根因分析、服務優(yōu)化和保修風險概況分析等核心領域。通過生成深度洞察，企業(yè)可提升產品與品牌聲譽、優(yōu)化產品設計，并在保修欺詐問題爆發(fā)前及時識別風險。

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