成功案例丨Altair 数字孪生解决方案助力国际制造企业缩短仿真时间至数秒钟，减少15%生产浪费
Altair 数字孪生系统使得生产浪费减少15%，仿真时间从数小时缩短至数秒
工厂车间的钣金成型
主要看点
行业：
制造业（Manufacturing）
挑战：
Patrone and Mongiello 公司希望有一个解决方案来更好地监测和控制其金属板材成型过程，从而提高产品质量，减少生产浪费。该解决方案需要考虑应力、应变、弹性、模具受力、模具与工件之间摩擦力等设备运行条件。
Altair 解决方案：
Altair 的数字孪生解决方案为 Patrone and Mongiello 提供了在钣金成型过程的各个阶段监控质量并根据不同的钣金材料特性和设备运行条件进行修正的手段。
优点：
Altair 解决方案帮助该公司减少了15%以上的生产浪费，从而减少了材料用量，这是一个主要的可持续发展目标。
该解决方案利用有效的参数变化，将仿真时间从数小时缩短至数秒，并使团队能够在实时环境中监控工艺。
客户介绍
Patrone and Mongiello是一家领先的一级汽车供应商，总部位于意大利波坦察的蒂托。自1985年成立以来，公司的营业额逐年增长，公司长期投资工业技术，为其在汽车、农业和通用机械、冷金属成型制造等业务的发展提供有利支撑。
Our Solution
Altair 解决方案
该公司选择 Altair 的数字孪生解决方案来实现他们的目标，并委托 Altair 的合作伙伴 Advanced Engineering (AE) Solutions 来实施。AE Solutions 总部位于意大利莱切的纳尔多，专门从事 CAD/CAM、CAE、过程自动化、商业智能和研发领域的产品和流程优化和开发。
Altair 和 AE Solutions 通过创建一个全面的数字孪生系统，模拟 Patrone and Mongiello 现有的钣金成型工艺，包括压力机和钣金行为、系统变量和操作条件，解决了 Patrone and Mongiello 面临的挑战。该虚拟模型的特点是 "智能 "使用仿真数据和来自物理压力机上加速度计和 AutoGrid 传感器的真实数据。
全面的数字孪生技术是了解参数对成形过程影响的有效方法，并可在此基础上提高最终产品的质量。
—— Antonio Del Prete
意大利莱切萨兰托大学制造技术和生产系统副教授
Altair 通过 Altair® Inspire™ Form 进行有限元分析（FEA）得出仿真数据。另外还使用 Altair® HyperStudy® 进行了实验设计（DoE）研究，以揭示板材特性和设备操作设置对成形工艺性能的影响。
为了在实时情况下利用这些数据，团队使用 Altair® romAI™ 创建了支持人工智能（AI）的高效减阶模型（ROMs），实现了非常快的仿真运行时间。ROMs 揭示了参数变化对成形工艺最终产品质量的影响，如杨氏模量、屈服应力、板厚和机模摩擦。考虑到参数变化，该团队随后使用 romAI 利用模拟数据训练机器学习模型。通过这种方法，团队能够在Altair Activate®的实时数字孪生环境中将仿真数据与实测数据进行比较。
团队还通过 Altair® Panopticon™ 部署了所有数据模型，这是一个基于云的实时数据可视化仪表板，成形压力机操作人员可以根据关键性能指标（KPI）的预期行为可视化地监控实际传感器数据，并在整个金属板材成形过程中部署纠正措施。
使用 FLD 的仿真结果
将关键绩效指标与实际传感器测量值进行比较的仪表板
该解决方案和仪表板部署在Altair开放和集成的软件环境中，实现了协作和适应未来的工艺变化和要求。
关键结果
Altair 的数字孪生解决方案为 Patrone and Mongiello 提供了在钣金成型过程的各个阶段监控质量并根据不同的钣金材料特性和设备运行条件进行修正的手段。监控和纠正工艺的能力帮助该公司减少了15%以上的生产浪费，从而减少了材料用量，这是一个主要的可持续发展目标。该解决方案还利用有效的参数变化，将仿真时间从数小时缩短至数秒，并使团队能够在实时环境中监控工艺。近期，该公司将利用新工艺为一家领先的汽车制造商提供车桥附件支架。
虚拟零件（左图），仿真结果（中图），生产的实际零件（右图）
