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趨勢與科技:PLM、MBSE、AI 與數位工程趨勢

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共 8 篇內容

BOM 與工程變更管理示意
PLM 與數位主線

PLM 從資料管理走向 Digital Thread

以產品結構、BOM、工程變更與驗證資訊建立可追溯的資料脈絡,讓設計、製造與服務團隊看見同一份產品事實。

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AI 與 PLM 整合示意
AI 應用

AI 在受治理的工程資料中發揮價值

AI+PLM 結合權限、版本與工程脈絡,協助團隊搜尋知識、理解變更影響並加速研發決策。

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AI 與 MBSE 系統工程示意
MBSE 與系統工程

以模型串連跨學科系統工程

MBSE 將需求、行為、架構與驗證結果連結為一致模型;搭配 AI,可輔助需求整理、模型檢查與影響分析。

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SmartBook 企業 AI 知識庫示意
AI 應用

企業知識庫是 AI 落地的共同基礎

將規範、文件、專案與產品資料整理為可授權、可追溯的知識來源,建立可靠的企業 AI 應用情境。

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Oracle Agile PLM 轉移示意
導入實務

Oracle Agile PLM 轉移前,先建立資料盤點基線

主檔、BOM、文件、ECO、AML 與權限流程需要分批盤點與驗證,降低新平台上線後的資料落差。

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製程與系統整合示意
PLM 與數位主線

PLM、ERP、MES 與 CAD 整合,讓資料在流程中持續可用

跨系統整合的目標不只是資料交換,而是讓料件、版本與製程資訊在正確節點被正確團隊使用。

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MBSE 需求與系統模型示意
MBSE 與系統工程

需求追溯讓變更不再只停留在文件

將需求、系統功能、架構模型與測試案例建立關聯,能在設計變更時更快辨識受影響範圍與驗證工作。

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2026 達梭系統臺灣年度高峰論壇暨 SIMULIA 用戶大會
活動

2026 達梭系統臺灣年度高峰論壇暨 SIMULIA 用戶大會

從變更頻繁、協作密集或資料分散的流程開始,與顧問團隊釐清可優先驗證的導入方向。

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