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透過 Moldex3D 的精密模流計算，Tokyo Seiki 公司於當地首開先例提供客戶圖文並茂的 CAE 分析報告，取代簡單的數字分析，以提升客戶對於產品品質的信心，此行銷策略已成功協助 Tokyo Seiki 公司開發許多新客戶。Mr.

尤其是，ScrewPlus 可幫助我們在螺牙剪切後估計真實的熔化溫度，而非只能挑選噴嘴溫度或最後區域溫度。此外，可用於評估熔件的溫度均勻性，這可控制整個射出成型的品質。功能概觀一般而言，塑化螺桿包含塑料輸送段、過渡段，及計量段，如下圖所示。實體塑件會輸送至塑料輸送段。隨著螺桿的動作及從料管加熱，當從塑料輸送段移至計量段時，會傳輸並逐漸熔化塑料。

該創新方案采用可回收材料替代不可回收材料，消除了 VOC 排放，還將涂層效率提升 55%，帶來顯著的可持續發展效益。這一技術通過汽車制造商與五級供應商的獨特合作模式研發而成，具備可規模化應用的特性，同時提升了一級至三級供應商的成本效益與生產效率。自 2024 年 11 月起，該涂層方案已實現量產，廣泛應用于蔚來、Onvo 和 Firefly 等品牌的電動汽車車型。

wx_fmt=png&amp;from=appmsg"></p><p>AI工具為延鋒國際帶來了飛躍式的效率提升，成功攻克了多年來困擾效率的效率難題。以RapidMiner為例，它不僅解決了大批量的工程問題，還極大地優化了管理流程。只要數據基礎相對完善，略作清理后對接RapidMiner，即可實現“即插即用”，快速對整體團隊的運營效率進行評估，為決策提供有力依據，讓延鋒國際的工作開展更加高效、精準。

AI 驅動仿真：顛覆傳統，效率提升千倍最新 HyperWorks 2026 深度融合幾何深度學習、GPU 加速降階建模（ROM）、物理 AI 技術，實現仿真范式革新Altair。

依托高度精準的觀眾組織體系，更聚焦市場化、商業化與B2B的實效，致力于提升參展企業的轉化效率。

這種提升可以使定制鞋業務從手工時代一下子飛躍到自動化時代，設計環節的效率提升幾百倍。

與常見的流行術語如機器學習、生成式AI和合成數據相比，我們更應關注AI如何在實際工程中賦能仿真，加速研發流程、提升決策質量。關鍵技術實現方式在傳統制造行業，企業正積極探索如何借助AI脫穎而出。然而，許多企業仍對起步路徑和所需技能存有疑慮。需要明確的是，AI并非“即插即用”的解決方案，它依賴高質量的數據和有效的監督模型。本文以大規模鑄造為例，闡釋AI與仿真的深度融合。

便捷的質量數據分析對于鈑金件、內外飾等產品的塑型、成型過程，3D尺寸數據管理軟件提供了便捷的質量數據分析手段。它具備收集三坐標測量數據、關節臂測量數據、間隙面差測量數據等3D測量數據的能力，并將測量數據與CAD模型自動關聯，便于數據分析人員直觀定位局部區域，分析該區域產品尺寸信息。

總結來說，新版 HyperMesh 已經從傳統的網格建模工具，升級為多學科一體化的建模環境，不管是界面交互、幾何與網格的處理邏輯，還是 AI 賦能、二次開發支持，都做了很多優化，目的就是幫大家提升建模效率，降低技術門檻。后續我們還會有專門的主題，詳細講解 HyperMesh 中集成的 AI 功能，比如云圖預測、形狀識別等，大家可以持續關注。

第一，AI與仿真的深度融合。未來HyperMesh將進一步強化AI驅動的建模與仿真能力，借助幾何深度學習與機器學習算法，實現復雜模型的自動識別、網格的智能生成與優化，甚至能基于歷史仿真數據進行預測性分析，幫助工程師提前規避設計風險，進一步縮短設計迭代周期。同時，結合GPU加速技術，實現大規模復雜系統的快速仿真，突破硬件限制，提升仿真效率。 第二，多物理場仿真的一體化集成。

<strong>我們率先推出了仿真驅動設計方法，致力于讓用戶輕松利用AI驅動工程。</strong>我們與各個方向的核心專家合作，加強對客戶的支持，確保客戶能夠很好地識別和實施 AI 案例。</p><p><br></p><p>AI正在為工程領域的速度、效率和質量帶來顛覆性的提升。

● 應用場景：汽車白車身焊接中，Simufact預測的鈑金件變形量（如0.8mm翹曲）通過PLM接口傳輸至eMMA，驅動檢測計劃優先級調整。CAD模型協同Simufact輸出的變形后CAD模型（STEP格式）可直接導入eMMA，與三坐標測量數據（PC-DMIS生成）進行偏差比對。eMMA基于仿真結果自動更新檢測基準，指導測量程序優化。

該版本還擴展了Ansys仿真AI產品組合：全新AI增強培訓產品，旨在提升學習效率和效果，并提供先進AI功能，幫助工程團隊更早獲得系統級洞察、減少對物理測試的依賴，并優化日益復雜的“軟件定義產品”的性能。新思科技首席產品管理官Ravi Subramanian表示：“向智能互連系統的轉型，正推動著企業對更快速、物理優先、系統級設計需求的增長。

RecurDyn DataDrivenDesign（DDD）模塊的誕生（推薦版本：V2025），正是為了破解這一難題——通過AI驅動的元模型技術，在保留MFBD核心優勢的同時，將柔性體仿真效率提升至全新高度。 1.

，例如分析通過增大格柵開口和加裝導流罩來增加新風量，從而提升換熱器散熱效率；評估熱氣回流現象，防止加熱后的空氣沒有順利排出機艙，反而再次被吸入冷卻模塊前端，降低換熱效率；識別機艙內對高溫敏感或易受熱影響的部件（如線束、ECU、電池包等），并預測其在極端工況（如風扇停轉）的溫度水平，評估是否存在過熱風險（熱害分析）；幾何無須簡化，快速評估復雜裝配體內部的實際流動狀態和溫度場。

? 多行業落地案例車身、底盤、塑料件、設備支架、壓力容器、起重機、消費電子機箱、航空航天機翼/無人機等，均驗證了其高精度與高效率的表現出色。

· 行業垂直化深耕：針對新能源汽車（電池包振動、電驅動 NVH）、風電（葉片顫振、傳動鏈疲勞）、人形機器人（關節動力學、柔順控制）等細分領域，開發專屬模塊，提升仿真精度與效率。· 云端化與輕量化：推出云端 Adams，支持遠程協同建模與仿真，適配中小企業輕量化需求，降低軟件使用成本。

總結來說，新版 HyperMesh 已經從傳統的網格建模工具，升級為多學科一體化的建模環境，不管是界面交互、幾何與網格的處理邏輯，還是 AI 賦能、二次開發支持，都做了很多優化，目的就是幫大家提升建模效率，降低技術門檻。后續我們還會有專門的主題，詳細講解 HyperMesh 中集成的 AI 功能，比如云圖預測、形狀識別等，大家可以持續關注。