仿生工程案例｜3DEXPERIENCE + SIMULIA，解锁交通装备降噪方案

从自动化任务、企业安全、跨站点数据复制到 Web 操作体验，SOLIDWORKS PDM 2027 持续优化企业工程资料管理流程，让您的团队可以把时间留给真正重要的研发工作。

下面精选 4 大新功能，带您快速了解 PDM 2027 各项升级亮点！

01｜任务智能分流

当企业通过 PDM 自动执行 PDF 转换、生成输出文件或更新信息等大量任务时，如果工作集中在部分 Task Host，就可能出现主机负载不均的情况。SOLIDWORKS PDM 2027 改进了任务与 Task Host 的管理机制，能够根据各主机当前的工作负载，将排队中的任务分配至可用的计算资源，加速 PDF、文件转换以及其他输出作业。

✓ 平衡任务负载，加快 PDF 与输出文件生成

02｜SSO 单点登录＋MFA 多因素验证

企业系统越来越多的时候，额外管理一组 PDM 登录凭证，不仅增加用户负担，也让 IT 面临更多身份与访问管理工作。

SOLIDWORKS PDM 2027 正式支持 SSO 单点登录，可使用企业现有的身份识别提供商，并支持 MFA 多因素验证。用户无需单独使用 PDM 或 Windows 用户名与密码，即可通过企业已有且可信的验证机制访问 PDM。目前系统支持 Auth0、Okta、Keycloak、Microsoft Entra ID 与 AWS IAM Identity Center 这五种身份识别提供商。 

✓ 提升登录安全性，简化账号与身份管理

03｜按日期设置文件复制条件

对于拥有多站点或大型分布式 PDM 环境的企业，跨归档服务器进行数据复制时，如果一并复制大量历史文件版本，会增加数据传输量，占用网络带宽与归档存储空间。 

SOLIDWORKS PDM 2027 支持按日期设置文件复制条件。管理员可依据文件日期筛选需要同步的资料，不用全盘同步历史版本。 

✓ 缩短复制时间，节省带宽与存储资源

04｜Web 2 自定义字段集

在 PDM 日常使用中，不同岗位、不同工作需求关注的文件信息各不相同。工程师最关心项目的 “版本” 与 “工作流程状态”，项目经理则需要快速掌握 “负责人”、“核准状态” 以及其他项目属性。

SOLIDWORKS PDM 2027 优化 Web2 浏览器操作体验。管理员完成自定义字段集设置并授予权限后，用户可直接在文件列表切换适配当前工作的字段集。借助自定义字段集，用户能够根据工作需求灵活调整查看内容，更快聚焦所需信息。 

✓ 减少资料检索时间，加快文件内容查看

SOLIDWORKS PDM 2027 从系统管理到使用体验全方位优化，减少繁琐操作与资料检索耗时，让团队将更多时间投入研发与创新。

30 秒快速掌握新功能，马上看看 PDM 2027 带来哪些改变！

一脚紧急制动，令刹车踏板后方的支架走入大众视野。

懂车帝上线的多款车型刹车踏板测试及拆解视频中，支架发生断裂的镜头引发热议。看到该画面，不少人会产生疑问：采用塑料材质的支架，强度是否达标？

视频内同款零部件的横向对比，还引出另一重思考：即便原材料相近，壁厚、加强筋布置与支撑点位存在差异，零件的承载能力会产生多大差距？

这个隐藏在踏板后方的构件，值得从结构设计层面重新剖析。

同样是塑料，支架的差别在哪里

视频中将多款踏板总成集中摆放，对比转轴周边支撑结构、局部壁厚与加强筋设计。外观上的各项差异，恰好为理解受力规律提供切入点。

踩踏产生的作用力，会经由踏板、转轴与支架传递至固定点位。沿着这条传力路径，支撑承载区域与应力集中的连接位置，都由结构形态所决定。

可以类比为采用同种材料制作两把座椅：椅腿的连接方式、横撑的布设位置，都会影响椅子承载能力。支架设计也是相同原理。

材料本身的性能，需要依托合理结构才能充分发挥。评判零件可靠性，必须综合材料属性、结构形式以及实际使用工况一并考量。

一条加强筋，能改变多少

如果转轴附近需要更好的支撑，增加加强筋是否有效？局部加厚会带来多大变化？调整连接处的形状，能不能让受力更均匀？

通用支架结构示意。增加加强筋后，仍需在可比条件下验证受力表现。

这些都是可以继续验证的问题。加强筋的位置和方向不同，带来的效果可能不同；增加材料，也要兼顾重量、空间和制造要求。

仅凭“看起来更厚、更结实”，很难知道改动是否达到了预期。设计人员需要一种方式，把不同方案放到可比的条件下，看看力传到了哪里、零件怎样变形。

把疑问带进模型，先比较再决定

此时，结构仿真便可融入设计环节。

以一款演示用踏板支架方案为例，工程师依托SOLIDWORKS Simulation，可在三维模型内定义材料、约束与载荷，对零件开展带明确边界条件的“虚拟加载测试”。

应力云图能够定位应力集中区域，位移结果可直观展示形变状态。由此，哪些区域需要补强、哪些点位需开展实体试验，便拥有了具象的分析依据。

SOLIDWORKS Simulation和SOLIDWORKS三维设计环境深度集成。调整加强筋、壁厚或是支撑点位后，可基于更新后的模型重跑仿真，在统一载荷、约束与分析参数下，对比不同设计方案的性能差异。

如此一来，每一轮设计调整都配套对应的仿真验证，让“改动位置、改动缘由”清晰可查，也为后续实物样件测试锁定验证重点。

从一个小支架，开始验证设计

这套思路同样适用于设备底座、连接件等承载零件。设计阶段多比较一个方案，就多一份了解结构表现的机会。

仿真结果需要合理的输入条件，也需要与实物测试配合。对于玻纤增强塑料等材料，还要按分析需要考虑纤维方向、成型工艺等因素。

这次踏板讨论让更多人关注到零件背后的结构。对于设计团队，值得继续追问的是：在做出样件之前，能否先把关键受力位置和结构方案比较清楚？ SOLIDWORKS Simulation 为这样的设计验证提供了工具。

你还想了解哪些零件背后的结构设计？欢迎留言交流。

设计协作机器人，如何规避大型装配体的卡顿等待，减轻重复性操作负担？本次创新日，一同走进 Standard Bots 的研发现场，看看团队如何借助 SOLIDWORKS 开展产品设计，以及他们对 SOLIDWORKS 2027 全新功能有着怎样的期待。

新功能前瞻，让设计少些等待

在新功能预览环节，Standard Bots团队重点关注装配体性能优化类功能。他们希望可以快速定位拖累装配体性能的原因，缩短处理复杂机器人模型时的等待耗时。

重复性操作同样有望得到简化。视频里工程师举了这样一个案例：遇到包含12个螺栓孔的圆周阵列，倘若软件能够识别阵列特征并辅助完成零件装配，就不用手动逐个添加螺栓与垫圈。

由3D模型生成2D工程图方面，团队也期待更多自动化能力。针对AI相关特性，他们更希望这类新功能原生集成在SOLIDWORKS内，让工程师在熟悉的操作环境中轻松使用。

创新日“预告”，协作机器人抢先看

镜头转向 Standard Bots 的协作机器人：多个关节配合，让机械臂能够转动、伸展。动作背后，运动范围、可到达的位置，以及零部件之间是否会发生碰撞，都是工程师需要检查的设计细节。

团队利用 SOLIDWORKS 装配体功能模拟协作机器人的运动，逐一检查这些问题。跟随视频中的实物与设计画面，一起看看协作机器人灵活运动背后的工程考量。

认识 Standard Bots，用协作机器人技术服务制造业

Standard Bots专注于协作机器人研发，期望依托机器人技术为制造业赋能。SOLIDWORKS已经深度融入团队日常工作，从CAD建模到工程图输出，助力他们把协作机器人设计方案转化为零部件生产所需数据。

每当软件发布新版本，团队都会及时升级，体验新增功能并保障版本兼容性；同时借助SOLIDWORKS PDM系统，基于同一装配体开展协同设计。对该团队来说，版本升级也是全员启用全新工具的契机。

相约创新日，探索更多设计新可能

从复杂装配体到日常重复操作，Standard Bots 所关注的问题，也是许多工程师日常面对的设计课题。10 月 30日，实威国际·研威贸易 SOLIDWORKS 创新日正式启幕！ 与我们一起探索 SOLIDWORKS 2027 的新功能，看看 AI 将为设计带来哪些新可能。跃动 AI，创无限，我们创新日见！

人工智能正逐步融入产品开发的核心环节。它并非单纯用来替换某项重复性操作，也不是给软件增加一枚“智能按键”。

在SOLIDWORKS以及3DEXPERIENCE Works这套产品开发体系下，AI更大的价值，是协助工程团队提前排查隐患、快速产出设计方案、精准完成设计验证，并将真实落地使用的数据反馈转化为产品迭代优化的依据。

当AI和CAD、仿真、数据管理、云端协同以及制造流程相互融合，产品开发模式将会迎来怎样的重塑？ 

问题前移到设计早期被发现

传统产品开发通常需要历经构思、设计、工程、制造、上市以及客户试用等多个环节。不少隐患要等到后期测试、投产乃至客户使用阶段才会显现，团队只能折返至前期设计环节重新调整。

“左移” 理念的核心，就是将问题排查与处置节点前置。依托人工智能，系统能够依托历史数据与设计经验，在设计早期识别潜在风险。对于工程团队而言，这代表各类问题无需等到实物样机、生产验证或是客户反馈阶段才暴露，在建模与方案选型阶段就能预警、调整和规避。

在设计初期发现问题，对比产品上市后再做修复，成本更低、响应更快，也有利于减少资源损耗。

新产品开发变得更快速、更高效

在产品开发里，效率提升并非单纯依靠缩减流程，而是让工程师更快锁定设计思路、高效处理重复性工作，将精力聚焦于需要独立判断与创新的环节。

人工智能融入 CAD 工作流后，最先改变的就是设计师和软件之间的交互模式。依托智能设计助手，系统能够结合使用者操作习惯、当前设计场景以及历史操作记录，主动推送后续操作建议，省去频繁查找命令、反复点击与手动调整的耗时。资深工程师可以获得更流畅的建模体验；新手也能更快吃透软件逻辑，降低学习门槛。

AI 设计助手让重复建模操作更轻量

创成式设计则进一步拓展了方案探索的边界。设计师只需设定目标、约束条件、材料或制造方式，系统就可以快速生成多种可行方案，帮助团队在更短时间内比较不同设计路径。过去需要反复试错的结构优化、轻量化尝试和性能平衡，现在可以更早进入方案评估阶段，让设计决策有更多依据。

同时，快速学习能力也在帮助团队摆脱一部分枯燥、重复的工作。人工智能可以在使用过程中持续理解用户偏好，让软件越用越“顺手”。例如常用功能、建模步骤、相似设计处理方式，都有机会被系统识别并辅助完成，使工程师不必把大量时间消耗在机械性操作上。

人工智能命令预测也是其中一个典型场景。系统可以根据当前建模状态和用户操作轨迹，预测接下来可能需要使用的命令，让常用操作更快触达。这类能力看似细小，却会在日常高频工作中不断累积效率价值。

创成式设计帮助工程师更快探索备选方案 仿真更早进入设计流程

以往，设计验证大多依靠实物测试。即便有限元分析工具问世，仿真前的参数搭建依旧对专业能力要求很高：边界条件、载荷工况、接触关系与各项参数配置，都容易成为工程团队的技术壁垒。

伴随 3D 建模与仿真（MODSIM）深度融合，企业能够在设计流程前期预判产品在真实工况下的性能表现。

而 AI 的融入，则有望进一步简化仿真操作难度。它可以辅助完成仿真环境搭建，并联动创成式设计，在方案生成阶段同步评估强度、耐久度、可制造性等核心指标。

这使得仿真不再仅仅作为后期验证手段，转而成为设计过程里实时的决策参考。

MODSIM 将建模与仿真更紧密地连接起来 客户支持数据正在转化为产品改进

AI 还有一项关键价值，就是将沉淀已久的客户服务资料与用户反馈提炼成产品优化方向。以往，这类信息体量庞大、来源零散，不仅要耗费大量人力梳理，还难以判断资源应该优先解决哪些高价值问题。

借助人工智能模型，企业能够快速挖掘反馈里的共性缺陷、发展趋势与潜在需求，并依托这些见解迭代后续产品功能。

这代表产品开发不再局限于内部构思，还能够持续从真实使用数据中汲取经验。

材料创新拥有更清晰的验证路径

在医药领域，AI 早已用来解析海量生物与医疗数据，辅助新化合物的发掘。这套思路同样适用于制造业的材料研发。

搭配 3D 打印技术，新型合金与材料结构能够完成更快的测试和迭代。未来 AI 还有望协助设计师综合权衡材料配比、结构方案、可持续指标以及供应链风险这类复杂决策。

产品创新不再局限于外形结构，材料本身也拥有巨大创新空间。

从工具智能，到流程智能

制造企业需要告别单机软件与碎片化流程，转向一体化、云端化的产品开发模式。接入 3DEXPERIENCE 平台的 SOLIDWORKS 以及 3DEXPERIENCE Works 产品套件，能够把设计、仿真、数据管理和生产协同整合至同一套工作流。

所有相关人员依托统一产品数据开展协作时，设计修改、审核、意见反馈与交付就不再是相互独立的环节。

AI 带来的增益，也会从单点操作效率升级覆盖至完整产品开发链路：提前识别风险，快速推演方案，精准校验设计，及时响应用户诉求，同时为材料研发与可持续创新开辟新路径。