Altair Activate將物聯網與模擬相結合預測剩餘使用壽命，

提供數據可視化。將這項技術納入工業機械設計，使製造商能夠更好地了解物理或虛擬傳感器產生的數據，從而使閉環工程方法成為可能。

今天的工程師在設計工業機械時面臨著前所未有的挑戰 。人們越來越期望新設計將提高循環速度並提高產量，同時比以往更快地交付和調試這些機器。任何機器製造項目的主要目標都是實現高質量產品的完美運行生產。傳統機械和電氣設計領域的複雜性正在急劇上升，隨著行業看到從連接設備構建準確的虛擬原型和流數據的價值，軟件發揮著越來越重要的作用，確保在開發過程的早期進行無縫生產，以幫助評估和改進產品盈利能力。

將物聯網與仿真相結合
該領域正在利用物聯網 (IoT) 等技術，使產品變得智能，並收集以前未開發的數據，為未來的運營和優化工作提供信息。通過訪問這些數據，製造商可以密切監控他們的設備和機器，主動維護這些系統以避免或最大限度地減少停機時間。

但是，應仔細考慮實施物聯網戰略。使產品為物聯網做好準備的一種方法是將許多傳感器應用於設備，而無需對傳感器的放置或如何處理新獲取的數據有太多的預見。結果，公司因產生的數據量不堪重負而難以有效組織，從而導致無所作為或停滯不前。 

為了避免這種情況，一種漸進的替代方法包括在從虛擬傳感器進行測量的同時模擬機器的操作 。這使工程師可以確定主動維護的正確配置，確定要使用的傳感器類型和放置位置，並在必要時減少傳感器數量。此外，這種方法可以了解應該監控哪些特定指標以及原因。在某些情況下，將傳感器放置在設備上是完全不可行的。如果無法測量或感測製造過程或工廠操作中的參數，則模擬可以提供替代方案。 

例如，可以通過每分鐘轉數 (RPM) 和製動行為來預測制動器中的準確溫度分佈，而製動盤中的溫度傳感器將是一項複雜的工作。通過這種方式，工廠或製造過程可以被映射為模擬並使用真實的輸入變量進行調節，從而作為“虛擬傳感器”提供對過程的更深入洞察。

構建工業機械和相關係統的準確原型需要專用軟件，這些軟件將開發學科與目的驅動的模擬相結合。Altair Activate 等系統開發工具  通過功能模型接口 (FMI) 標準與虛擬調試環境連接，從而可以將控制序列與機器的實際行為相結合，最終實現虛擬調試並減少客戶設施的時間投資。

Altair Activate 允許用戶對整個系統進行整體評估，以獲得更好、更快的洞察力。

了解機器元件的詳細行為對於減少不需要的振動和執行拓撲優化也是必要的。借助 Altair MotionSolve（一種多體仿真工具），可以更快地實現過程精度，從而提高搬運系統、機器和生產線的生產力。通過評估真實的運動引起的載荷和環境影響，工程師和設計師可以確信他們的產品在製造和操作後將可靠運行，滿足耐用性要求，並且不會過度振動或因疲勞而失效。

預測剩餘使用壽命
將來自物理或虛擬傳感器的數據與人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 等技術配對時，公司可以分析結果數據並識別與製造商希望避免的事件相關的異常情況。Altair SmartWorks 等工具  使製造商能夠利用 Altair 的下一代云原生企業數據生態系統充分利用 AI、分析和物聯網的強大功能。 

例如，ML 和流處理技術是用於剩餘使用壽命 (RUL) 分析的強大解決方案。製造商可以使用傳感器產生的大量數據以及對成品的人工檢查來訓練機器學習算法。然後，機器學習工具可以在工具接近使用壽命時主動提醒操作員，從而允許製造商在方便的時間安排更換。流處理算法還可以處理由任意數量的生產機器生成的所有傳感器數據，與歷史數據進行動態比較，並提高 ML 算法的準確性。 

將這項技術納入工業機械設計，使製造商能夠更好地了解物理或虛擬傳感器產生的數據，從而使閉環工程方法成為可能。

數據可視化
Altair 的數據可視化工具使用實時和時間序列數據的流處理和可視化。此數據可用於創建定制的實時儀表板，以跟踪 KPI 以及圖表趨勢和異常情況。數據還可以輸入 Altair Knowledge Studio，後者使用 ML 和 AI 對現場數據進行數據探索和預測分析。最終，公司不僅需要更好的工程數據——他們還需要方法來訪問整個開發過程的集體見解，綜合機電模型、需求分析和現場傳感器數據，所有這些都是為了推動業務決策。

工業機械設計的世界很複雜。為了實現最佳設計，需要使用多種設計和數據處理工具。Altair 的集成產品和過程模擬工具允許從不同角色全面了解系統，以確保完美運行生產。結合我們的動態物聯網工具集，可以實現有效的工業機器設計，為製造商節省時間和金錢。