数字化协同研发平台怎么助力车企转型？

随着工业4.0时代的到来，传统制造业正面临前所未有的挑战。在研发领域，车企普遍遭遇数据孤岛、知识断层和跨部门协同效率低下的问题。这些问题不仅拖慢了产品迭代速度，还导致研发成本居高不下。例如，某大型整车企业在零部件设计阶段频繁返工，仅模具调整一项就耗费数月时间，直接经济损失高达数千万。此时，数字化协同研发平台应运而生，成为车企突破研发瓶颈的关键基础设施。
数字化协同研发平台的核心在于“全要素连接”。它通过整合CAD、CAE、PLM等工具链，实现从设计到制造的全流程数据贯通。以广域铭岛的Geega平台为例，该系统能实时关联设计数据与工艺参数，避免因信息割裂导致的错误。例如，在发动机设计环节，当结构工程师修改一个部件的几何参数时，工艺部门的参数模型会自动更新，大幅减少人工校对的时间和成本。
知识图谱驱动是另一大支柱能力。平台将工艺规则、设备参数等沉淀为可复用的数字资产，帮助新员工快速上手。数据显示，某车企引入知识图谱系统后，新员工培养周期缩短60%，设计验证次数减少50%。这种能力不仅提升了团队协作效率，还为研发决策提供了数据支持。
数字化研发平台怎么重构研发流程？
数字化研发平台的架构设计直接影响其运行效率。业内普遍采用“模块化+分层化”原则，确保系统既灵活又稳定。例如，戴西软件的DWS平台通过轻量化数据接口，支持多部门协作。这种设计允许企业根据自身需求组合功能模块，既避免“重平台”的臃肿，又能覆盖复杂研发场景。
数据治理是平台运行的基石。GOS-数据服务（ODS）通过三级架构实现多源数据整合。在数据接入层，它支持200多种工业协议，单节点吞吐量高达200万条/秒；在数据治理层，采用“指标工厂”模式将碎片化经验结构化，例如封装焊接工艺参数为焊点质量指数；在数据服务层，提供统一API接口，支撑仿真、孪生等场景。
平台的智能化程度也在不断提升。联想乐享智能体基于混合式AI架构，将研发数据与业务流程深度融合。例如，在ThinkPad研发案例中，数字孪生技术替代了50%的物理原型测试，研发周期缩短30%。这种智能化不仅体现在技术层面，还延伸到质量追溯和供应商管理，形成闭环。
数字化协同平台案例：从车企到电子产业
某头部新能源车企通过引入数字化协同研发平台，实现了从概念设计到量产的全流程优化。在电池包研发阶段，平台整合了电芯生产数据，良品率提升8%，故障停机时间减少65%。例如，通过对电芯注塑工艺参数的实时分析，系统自动识别问题并优化方案，单GWh产能碳减排量高达1.2万吨。
在汽车行业，吉利集团的Geega平台表现尤为亮眼。它支持48款新车型并行开发，零部件通用化率达75%，单车研发成本降低数千元。例如，领克工厂通过该平台实现了设计变更的快速响应，原本需要数月的模具调整缩短至数周。
3C电子领域同样受益匪浅。联想为消费电子企业打造的全球协同平台，将产品直通率从82%提升至95%。例如，在新款智能手机研发中，平台通过虚拟仿真替代了传统测试，不仅缩短周期，还避免了物理原型的浪费。
未来，随着AI技术的深化，数字化研发平台将进化为具备自主决策能力的“智能体”。例如，广域铭岛正在开发生成式研发助手，能够通过自然语言生成设计图纸。这种创新将彻底重构研发范式，推动车企向价值链高端迈进。