西门子S7-300代理商

西门子近日宣布推出“增材制造网络”，致力于为**制造业提供工业化3D打印设计及工程专门技术、知识、数字化工具和生产能力的在线协同平台。下面就随嵌入式小编一起来了解一下相关内容吧。

    该网络较早于2017年汉诺威博览会上提出概念，当时计划于2018年年中推出，近日则正式发布并推出了一项早期用户方案，以便设计人员和工程师、制造服务提供商、3D打印设备OEM厂商、材料提供商和软件提供商加入这个全新的生态系统。通过加快传播知识，流畅简练的网络商业流程、可追溯性高，并确保高质量功能样件以及批量化产品零件的采购交易，西门子的增材制造网络旨在降低增材制造的总体应用风险，为**制造业创造全新商机。

增材制造网络合作伙伴EOS公司**数字官Güngor Kara表示：“如果我们的工程师、设计人员和机器操作人员能够直接使用价值较高的服务、覆盖**的增材制造系统和关键知识，增材制造的巨大潜力将得到充分释放。西门子的增材制造网络可以帮助建立这些连接，整个市场都能访问这些连接，从而更*制造创新型增材制造零件，同时也能够在一个全数字化工厂内创建高性能增材制造生产单元。作为增材制造网络的合作伙伴，EOS及其咨询部门Additive Minds与西门子携手将增材制造推向更高水平。”

西门子股份公司数字化工厂集团**执行官Jan Mrosik指出：“随着创新周期逐渐缩短，企业需要不断回顾产品构思，重构制造流程，重新探索业务模式。增材制造网络增强了我们的‘数字化企业’组合，将现实世界与虚拟世界结合起来，从产品制造商、工程公司、自动化技术供应商一直到服务提供商，为增材制造行业提供了一个共同创造、共同创新的场所和全新的商业务模式。”

西门子的增材制造网络创建了一个开放的生态系统，即时连接高品质成员进行共同创造，帮助他们用较新的增材制造软件工具和打印技术以及材料来实现新产品。零件买家和制造服务提供商可以从简化后的协同、报价、采购和订单监测流程中受益。这有助于使用增材制造进行创新产品设计，用数字化库存替换实物库存，并且按需扩大或缩小3D打印生产规模。以数字化方式实现**制造行业变革，用工业化增材制造加快已改进产品的交付速度，这正是西门子的愿景中的下一步。

3D 打印和增材解决方案、材料及服务商Stratasys公司的制造解决方案副总裁Scott Sevcik说：“Stratasys和西门子共享同一个增材制造产业化的愿景，这将为客户带来*一**的优势，帮助他们更加高效、更加经济地创建更好的产品。Stratasys热切希望成为西门子增材制造网络的早期合作伙伴。该网络将是一个非常出色的平台，可以连接生态系统，提高增材制造的可访问性，促进增材制造的应用。我们很高兴以Stratasys行业良好的增材制造技术和专业技术来支持西门子的增材制造网络，将其与我们的*服务事业部‘Stratasys 直接制造’相连接。”

通过增材制造网络这一全新途径，西门子将帮助客户获取较新知识和技术从而更便捷地实施工业化增材制造，帮助客户以数字化的方式实现业务变革。

Siemens PLM Software制造工程软件高级副总裁Zvi Feuer指出：“一年前我们做出了承诺，如今我们按计划推出了增材制造网络。为了积累知识、加快推广创新性解决方案，我们必须与一个由行业**者和初创企业组成的充满活力的生态系统进行协同。我们的网络平台为来自各个领域的用户提供共享的知识，且为用户提供积累、储存和重用这些知识的*特能力。”

惠普公司3D打印商业扩展与开发**主管Michelle Bockman认为：“惠普致力于实现设计人员、制造商和技术提供商之间的协同和无缝集成，以真正释放3D打印的力量。西门子增材制造网络的推出是整个行业朝这个方向迈出的重要一步。通过该网络平台，用户能够访问惠普Multi Jet Fusion 3D打印技术的提供商、专家和工具，从而成功地帮助他们采用增材制造技术。”

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近日，西门子在于芝加哥举办的“美国创新日”上推出了针对自动化驾驶系统的突破性解决方案。该解决方案是Simcenter?产品组合的一部分，能较大限度地减少对大量物理原型的制作需求，同时大幅减少为证明自动驾驶汽车安全性所需记录的测试里程数。

根据Rand CorporaTIon所发布的报告，为证明自动驾驶汽车的安全可靠，不会造成死亡和受伤事故，汽车原型所需测试里程数需达到数亿英里，在某些情况下甚至是数千亿英里，需要十多年时间才能积累这个测试里程数。而该报告的作者认为，这一结果与无人驾驶汽车的近期商业可行性不一致。为应对这些挑战，研究人员提出了创新的测试方法，例如**的仿真技术。

西门子全新的解决方案利用基于物理学的**仿真技术和创新的传感器数据处理技术，旨在帮助汽车制造商及其供应商应对行业挑战，有望缩短无人驾驶汽车的开发、验证和确认时间。

全新的解决方案整合了西门子近期收购的Mentor Graphics和TASS InternaTIonal 的自动驾驶技术。TASS的PreScan?仿真环境可生成高度逼真的基于物理学的仿真原始传感器数据，提供数量无限的可能驾驶场景、交通状况和其他参数。PreScan仿真的LiDAR、雷达和相机传感器的数据被传入Mentor的DRS360? 平台，并在该平台上实时融合，以创建车辆环境和驾驶条件的高分辨率模型。之后，客户可以利用 DRS360平台**的感知分辨率和高性能处理来测试和完善对象识别、驾驶策略等关键任务的专有算法。

Siemens PLM Software仿真与测试解决方案高级副总裁Jan Leuridan博士表示：“汽车制造商*意识到，单凭物理原型和道路测试无法重现无人驾驶汽车可能遇到的众多复杂的驾驶场景。事实上，很多较致命的场景是不可能重现的，而另外一些场景的重现则非常危险，有悖商业伦理要求。显而易见，全自动驾驶汽车的短期商业可行性高度依赖于**的、基于物理的仿真技术，而西门子在这个领域为**汽车行业的发展奠定了基调。”

为提供较全面、较准确的解决方案，Siemens PLM Software正在与很多**良好的LiDAR、雷达和视觉传感产品制造商合作，共同致力于开发基于物理的特定传感器模块的3D仿真版本。仿真传感器与新的西门子工具链兼容，可使用传感器供应商提供的详细设计信息对其进行调整，也可以使用实际测量数据进行验证，以获得较佳精度。其中较重要的传感器合作伙伴之一是总部位于硅谷的创新型公司Cepton Technologies，该公司因占用内存小的远程LiDAR传感器而**。其他传感器合作伙伴将于今年晚些时候公布。

VSI Labs的创始人兼**自动驾驶研究员Phil Magney指出：“在加快自动驾驶方案的开发、验证以及满足性能要求等方面，自动驾驶汽车开发商正面临着诸多压力，而仿真技术能为他们提供越来越多的有价值的解决方案。西门子为产品开发各个阶段提供仿真解决方案，覆盖了从传感器到处理器、子系统、以及整个车辆的完整开发流程。西门子在仿真解决方案方面拥有更大的施展空间，因此能够在自动驾驶车辆解决方案的确认和验证领域占据**地位。

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