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Ansys Granta MI企业

主导材料数据管理

Ansys提供企业级材料数据管理软件的存储、控制和分析,创建您的材料“黄金来源”。格兰塔米企业是建立在Granta的可信材料参考数据基础上的。

“黄金来源”材料数据

为您的企业提供业界领先的材料智能

凭借25年的材料专业知识,Granta MI Enterprise为客户提供了完整的材料数据管理解决方案。增强您的企业实力,保护您的材料智能,实现数字化转型。

我们独特的MI网关和企业连接为与CAD、CAE和PLM软件的无缝集成让路。从添加剂制造到复合材料,我们提供尖端材料加工。

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    CAD、CAE和PLM集成
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    访问250000 +材料
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    材料数据的“黄金来源”
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    评估限制性物质风险
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    欧洲杯四强竞猜支持加性制造

快速规格

Granta MI Enterprise能够安全地为您的公司管理全部材料智能,从而节省了实际成本和时间,同时增强了您在以下方面的体验:

  • CAD、CAE和PLM集成
  • 安全访问和版本控制
  • 用户友好的数据输入和编辑
  • 添加剂制造模板
  • 物料清单分析器
  • 预定义的数据模式
  • 高级材料搜索
  • 根据测试数据建立精确的材料模型
  • 图表和比较工具
  • 材料数据表查看器
  • 详细绘图和比较
  • 250000多个材料参考数据库
  • 从Granta选择器导入
  • 评估限制性物质风险
  • 管理物料和流程工作流

罗尔斯·罗伊斯实施物质情报“黄金来源”

使用Granta MI Enterprise管理复杂而有价值的材料数据可提高准确性并减少重新设计

商业利益

“该项目每年可节省的认证费用超过1000万美元。”劳斯莱斯材料数据专家Amandeep Singh Mhay说

利用MI企业,劳斯莱斯为其民用、国防和核业务提供材料情报的“黄金来源”。该集成激发了企业实现零数据丢失的目标。MI Enterprise系统减少了重复机械测试的需要,同时提供了准确和可追踪的数据,并最大限度地减少了重新设计。罗尔斯罗伊斯正在进行的工作包括将该计划扩展到复合数据管理、降低限制性物质风险和改善总体环境影响。

发布日期:2021年7月R2

有什么新鲜事吗

使用改进的用户界面和与工程工具的集成,更方便地访问和使用您的核心、受信任的材料数据。

了解更多有关Ansys瑞典意大利让球的信息

21R2图4-Granta MI.jpg中的摘要数据表功能

增强的用户体验

可配置材料数据表摘要可完全根据您的最终用户情况定制-使用新的功能数据链接-以避免数据重复。确保数据始终同步,直接来自源记录。

21R2图3-材料和模拟智能之间的深度集成。jpg

更深层次的整合

扩展我们的开放生态系统,支持最新版本的设计、仿真(Ansys欧洲杯四强竞猜 Workbench、Abaqus、ANSA、NX和Hypermesh),通过向Ansys Minerva发布数据,进一步整合材料和仿真智能解决方案。

21R2图2-与Chemwatch建立新的合作伙伴关系,以更方便地访问物质数据。jpg

化学观察伙伴关系

这种新的合作关系使使用Ansys Granta MI中的限制物质模块的客户能够访问最新的供应商数据表(SDS)——确保产品符合全球法规。

物质情报的商业案例

物质智能的商业案例

在本白皮书中,随着材料信息管理日益成为一项核心工程技术,我们将探讨其原因。包括广泛的案例研究和投资回报信息。

2020 - 12 -图标- block.jpg -案例研究

在劳斯莱斯实施Granta MI,通过企业范围的物料信息管理节省数百万美元

快速、可靠地访问所有相关材料信息对于罗尔斯·罗伊斯工程师来说非常重要,因为他们需要准确、统计有效的性能数据,以便在高度监管、安全意识强的环境中将材料推向极限。

徒步旅行

CAD、PLM和工业4.0的材料智能

阅读本白皮书,了解材料管理如何在设计和制造过程中节省时间和金钱。

Ansys实例分析

在基于模型的开发过程中利用Ansys Granta MI实现原型材料和试验数量减半

Granta MI为本田汽车提供了数据库基础,以探索利用材料信息学来预测原型材料性质。

能力

与Granta MI Enterprise一起引进完整的物料数据管理解决方案

Granta MI Enterprise是领先的材料数据管理系统,它提供了完整的材料智能管理解决方案,使您能够增强企业能力,保护材料并实现数字化转换。使用我们的旗舰材料属性软件创建、控制和存储有价值的材料。节省时间,推动创新,降低成本,消除风险。

工作流工具确保数据、信息和专业知识的顺利捕获、处理和批准,并使用户能够将其材料专业知识完全集成到其业务实践中。通过CAD、CAE和PLM系统的全面集成,为整个企业带来材料智能。

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主要特征

利用业界领先的Granta MI Enterprise管理您公司的材料知识并支持关键业务欧洲杯四强竞猜系统:

  • 添加剂制造
  • 测试数据管理
  • 将限制性物质风险降至最低
  • 与CAD、CAE和PLM系统无缝集成
  • 提高模拟精度
  • 综合材料数据

优化您的附加制造(AM)数据和项目知识。利用洞察力使您的AM解决方案更快地推向市场,并提高您对关键流程和财产关系的理解。

添加剂制造格兰塔
小册子

用于添加剂制造的Ansys Granta MI

用户如何实现添加剂制造(AM)的全部潜力?使用Ansys®Granta MI™ AM解决方案,工程师从他们的AM项目中捕获并分析正确的信息,以便解决方案更快地进入市场。

利用高效、可追溯的材料测试和分析流程——从测试实验室到设计数据——实现投资回报最大化。

我们结合最佳实践,通过实用的分析、报告和决策工具,帮助将限制性物质风险降至最低。

提供无与伦比的、定期更新的参考数据库,让您的团队了解不断变化的法规。

Ansys Granta MI的用户™ 限制物质模块可访问Chemwatch的7000多万份安全数据表(SDS)。此集成解决方案提供了对产品组成信息的访问,这些信息对于遵守全球法规和制造企业的化学品风险管理至关重要。

Granta MI Chemwatch的优势包括:

  • 在Chemwatch系统上轻松访问7000多万SDS。
  • 预提取、有质量保证的数据,跨多个司法管辖区聚合。
  • 配料数据的自动导入和定期更新,保证质量,节省时间。
  • 与Granta MI集成,实现无缝产品材料管理。
  • 简化对监管机构的报告,例如:。达到
  • 广泛的全球法规遵从性。

的更多信息阅读我们的小册子

Granta MI Enterprise完全嵌入领先的系统–CAD、CAE和PLM–以确保材料数据和性能的准确应用。

通过访问无与伦比的材料特性数据目录,提高模拟精度。

我们广泛的相互关联的材料数据包括我们全面和可比的材料宇宙™ 数据集。关于金属、聚合物、复合材料、涂层、医疗材料、航空航天材料等的详细信息。

白皮书

美格兰塔酒店
白皮书

CAD、PLM和工业4.0的材料智能

材料信息很重要。您的公司需要投资管理这些信息。它需要将管理信息与企业CAD和PLM系统集成。

照相机
白皮书

使用材料数据进行更快、更便宜、更可重复的添加剂制造

使用一个开放的生态系统产品,例如用于增材制造(AM)的Ansys Granta MI,可以提供所需的灵活性,以克服典型的AM构建将引入的各种障碍。

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白皮书

应对限制性物质挑战和确保合规性的最佳做法

应对限制性物质挑战和确保合规性的最佳做法


小册子

美格兰塔酒店
小册子

Ansys Granta MI企业

工程企业物资信息管理领导系统

照相机
小册子

用于添加剂制造的Ansys Granta MI

用户如何实现添加剂制造(AM)的全部潜力?使用Ansys®GRANTA MI™ AM解决方案,工程师从他们的AM项目中捕获并分析正确的信息,以便解决方案更快地进入市场

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小册子

限制性物质的Ansys Granta MI

从关注企业责任的高管到做出实际材料选择的工程师,制造企业在各个层面都面临着限制物质的挑战。

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小册子

格兰塔材料数据

材料专家、设计师、工程师和模拟专家需要材料——金属、塑料、复合材料、陶瓷等——的高质量最新技术、环境和经济性能。

格兰塔米小册子

美格兰塔酒店™ 用于模拟

Ansys®Granta MI™ 使用户能够直接从领先的CAE软件中快速访问分析人员所需的材料数据,从而节省模拟(CAE)的时间和成本。


案例研究

美格兰塔酒店
个案研究

Ansys Granta MI:贝克休斯数字化转型的核心

作为数字化物料管理之旅的一部分,贝克休斯采用Granta MI Enterprise将所有物料数据迁移到一个单一的数字化物料数据源,供所有用户使用。

照相机
个案研究

在EWI中使用Ansys Granta MI进行增材制造数据管理的最佳实践

EWI将Ansys Granta MI应用于增材制造(AM),通过更有效的项目数据管理实现创新和协作。

Ansys实例分析
个案研究

在劳斯莱斯实施Granta MI,通过企业范围的物料信息管理节省数百万美元

快速、可靠地访问所有相关材料信息对于罗尔斯·罗伊斯工程师来说非常重要,因为他们需要准确、统计有效的性能数据,以便在高度监管、安全意识强的环境中将材料推向极限。

Ansys实例分析
个案研究

在基于模型的开发过程中利用Ansys Granta MI实现原型材料和试验数量减半

Granta MI为本田汽车提供了数据库基础,以探索利用材料信息学来预测原型材料性质。


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