Ansys Twin Builder per la gestione del prodotto

La nuova versione della soluzione Ansys Twin Builder permette agli utenti di fornire manutenzione predittiva per gli asset operativi, favorendo inoltre la creazione di nuovi modelli di business e accelerando lo sviluppo di prodotti di nuova generazione.

Ansys Twin Builder permette agli operatori di macchinari di creare una rappresentazione virtuale – un Digital Twin appunto – delle macchine in grado di fornire supporto nel monitoraggio delle performance e delle necessità di manutenzione, migliorando così sostenibilità ed efficienza delle attrezzature. Nella sua ultima release Ansys 2019 R1, Ansys Twin Builder supporta funzionalità di generazione di gemelli digitali e l’esportazione di modelli per le piattaforme IoT industriali. L’aggiornamento consente agli utenti di ricavare informazioni dettagliate dai dati riguardanti gli asset usati sul campo mediante l’uso di analisi fisiche e basate su simulazioni.

La nuova versione di Twin Builder permette, inoltre, agli utenti di riutilizzare più facilmente i modelli di simulazione 3D esistenti mediante funzioni di modellazione di ordine ridotto – preservando cioè l’accuratezza della modellazione pur riducendo la necessità di storage e aumentando la velocità di simulazione fino a 100 volte. Gli utenti possono facilmente modificare i modelli di Digital Twin degli asset installati e riflettere apparati di campo alterati o aggiornati, come ad esempio pompe, motori e turbine, ai fini di una migliore manutenzione predittiva.

“Ansys Twin Builder e gli altri prodotti Ansys eseguono una pre-verifica della qualità del circuito e simulazioni delle interferenze elettromagnetiche dell’elettronica, dei motori elettrici e dei conduttori delle nostre appliance per la casa”, spiega Gwigeun Park, ricercatore di LG Home Appliance & Air Solution Company. “Con l’aiuto di Twin Builder stiamo sviluppando prodotti innovativi, implementando gemelli digitali per creare prototipi virtuali a livello di singolo componente e condividere le informazioni IoT tra i prodotti. Il supporto alla ricerca ci permette di migliorare l’affidabilità dei prodotti, ridurre il time to market e la necessità di test fisici, migliorando in generale il ciclo di sviluppo dei prodotti stessi”.

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