在当今快节奏且竞争激烈的制造业环境中，数据已成为企业保持前沿地位的核心要素。充分挖掘数据潜力，能够助力工程师做出更明智的决策、预测未来趋势、并快速响应不断变化的市场需求。通过实时洞察优化生产流程、减少停机时间、提升生产效率，是制造行业维持敏捷性与竞争力的关键所在。

Altair 的制造行业分析解决方案致力于简化企业运营，强化预测性维护能力，并协助团队获取实时洞察，从而推动创新，加速智能制造转型进程。

01、实现数据驱动的智能运营

40 年来，Altair 始终致力于通过在产品全生命周期中应用仿真、数据分析等技术，助力客户实现产品设计与决策模式的革新。

我们深谙企业制造运营与数据分析的复杂性。依托在制造行业人工智能（AI）与机器学习领域的专业积累，我们推出的低代码/无代码分析解决方案，让不同技能水平的用户都能轻松构建应用程序，支持更快速、高效的决策。

通过全面的自助式数据分析与机器学习平台，Altair 助力企业在从车间到管理层的全数据生命周期中充分利用运营数据，实现价值提升，并降低风险。

02、增强制造业运营分析能力

数字孪生

借助数据构建产品与流程的数字孪生模型，实现对生产系统的预测与优化。通过融合 AI、机器学习和知识图谱技术，构建高价值模型，为团队提供深度洞察，辅助制定更优决策，提升运营效果。

可持续性

跟踪整条生产线的能源使用情况，是提升效率与实现可持续发展的重要环节。通过测量与报告多维度环境数据，企业能够精准定位需改进的领域，如及早发现效率瓶颈、减少资源浪费与能源消耗、优化产量、最大限度降低废料产生等。Altair 的专业工具将助力企业实现经济效益与环境效益的双重突破。

AI 驱动型工程

通过将数据数字化以自动执行关键绩效指标（KPI），帮助企业降低成本、简化运营流程。集成工厂设备、传感器与软件平台等系统，获取全面洞察以推动持续改进。这种高效的连接性可优化决策、完善流程并提升整体效率。

03、预测性维护与主动资产管理

制造过程中的停机时间，无论是计划内还是计划外，均可能对企业造成显著损失。Altair 提供的解决方案可简化设备运行状态的实时监控，为团队提供预测故障、避免机器宕机所需的关键洞察。

通过异常检测识别生产线上的异常行为，监控传感器数据的偏差与趋势，Altair 可以助力企业从高成本的、基于时间的被动维护模式，转向更积极主动的预测性维护模式。这一转变可有效减少停机时间、降低维护成本并提升生产效率。

借助统计建模与机器学习技术，可以帮助企业提前预测资产距离彻底报废的时间，在故障发生前检测流程异常值，进而优化维护策略，简化管理工作。

04、转变保修分析

能否有效访问和转换多源保修数据，以及能否应用合适的机器学习算法解读洞察并在设计、制造、材料选择、文档或服务变更中做出数据驱动决策，对企业而言至关重要。

Altair 助力制造业开发、管理和部署强大的保修分析解决方案，涵盖根因分析、服务优化和保修风险概况分析等核心领域。通过生成深度洞察，企业可提升产品与品牌声誉、优化产品设计，并在保修欺诈问题爆发前及时识别风险。

近期会议推荐

Altair 今年将分别在北京、上海、成都、深圳举办 “AI驱动，仿真未来” 2025 Altair 区域技术交流会。会议将汇聚不同行业专家与前沿企业，共同探讨仿真智能化如何赋能工业创新，分享最新仿真与 AI 技术的应用实践。欢迎在您就近的区域报名参会，与我们进行技术交流和行业分享。

2025年5月30日（周五）

华东站·上海

2025年6月19日（周四）

华南站·深圳

2025年6月27日（周五）

西南站·四川成都

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Altair 是计算智能领域的全球指引者之一，在仿真、高性能计算 (HPC) 和人工智能等领域提供软件和云解决方案，服务于16000多家全球企业，应用行业包括汽车、消费电子、航空航天、能源、机车车辆、造船、国防军工、金融、零售等。

近期，Altair被全球工业软件指引者西门子收购，成为西门子数字化工业软件(Siemens Digital Industries Software)旗下成员，进一步巩固西门子在仿真和工业人工智能领域的全球指引者地位，其技术正与西门子Xcelerator解决方案进行深度整合。

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