La série des forums d'élite par secteur de PTC Chine est une plateforme d'échanges fermée haut de gamme que PTC a conçue pour les décideurs des entreprises chinoises de premier plan. Elle met l'accent sur la manière dont les dirigeants d'entreprise peuvent, à l'ère de la démocratisation de l'intelligence artificielle, s'appuyer sur les technologies de pointe de l'IA et la restructuration des processus métiers pour faire face aux évolutions des modes de collaboration organisationnelle et des modèles opérationnels, aidant ainsi les entreprises à saisir les opportunités de développement dans un environnement de marché complexe, à réaliser la transformation numérique et intelligente et à consolider leur compétitivité fondamentale.
À l'heure actuelle, l'IA industrielle entre dans une phase cruciale où elle passe du pilote expérimental à la création de valeur métier : l'IA générative orientée scénarios d'ingénierie, les agents métiers, le fil numérique, la modélisation ontologique et les graphes de connaissances, entre autres technologies de numérisation industrielle, pénètrent profondément le secteur automobile et redessinent l'ensemble de la chaîne de valeur que sont le développement produit, la production et la livraison, ainsi que les services d'exploitation et de maintenance. Portée par les vagues de l'électrification, de l'intelligence, de la connectivité et du partage, l'industrie automobile accélère sa transition vers le véhicule défini par logiciel, dans un contexte où opportunités et défis coexistent : le couplage matériel-logiciel des produits ne cesse de s'approfondir, l'itération des développements s'accélère et les scénarios système se complexifient, tandis que la réduction des coûts et l'amélioration de l'efficacité, la sécurité fonctionnelle et la conformité à l'exportation deviennent des sujets concrets que les constructeurs automobiles doivent absolument résoudre.
S'appuyant sur cette vague de transformation industrielle, le forum d'élite automobile PTC Chine de Hefei s'est tenu avec succès le 2 septembre 2026. Sous le thème central « Le voyage de l'IA au service de la transformation digitale des constructeurs automobiles », ce congrès a réuni les dirigeants mondiaux de PTC, des experts techniques locaux et des partenaires de l'écosystème industriel, ainsi que des responsables digitalisation d'entreprises de référence dans les domaines des véhicules commerciaux, des véhicules particuliers, des composants et des énergies nouvelles. Plus de 160 professionnels se sont réunis sur place pour échanger en profondeur sur la stratégie IA de PTC, la mise en œuvre des scénarios d'IA d'ingénierie, les pratiques de transformation numérique des entreprises locales, l'innovation métier sur l'ensemble de la chaîne et la construction de la conformité logicielle, explorant ensemble les voies réalisables d'une transformation de haute qualité du secteur automobile et de l'énergie portée par l'IA.
Mot de bienvenue
M. Liu Qiang, Vice-président senior mondial de PTC et président de la Grande Chine
M. Liu Qiang, vice-président senior mondial de PTC et président de la Grande Chine, a prononcé le mot de bienvenue. Il a déclaré qu'au cours de l'année écoulée, la vitesse de transformation induite par l'IA dans l'industrie était sans précédent, que l'innovation des grands modèles et des agents développés en Chine progressait rapidement et apportait une mutation considérable à l'industrie manufacturière traditionnelle. Autour du thème « Le voyage de l'IA au service de la transformation digitale des constructeurs automobiles », le congrès s'est concentré sur trois axes de discussion approfondie : la stratégie IA mondiale de PTC et son portefeuille de produits, les cas d'innovation des clients nationaux, et les pratiques d'innovation combinant les produits PTC et l'IA. M. Liu a également présenté la liste des invités importants présents, comprenant notamment des experts techniques seniors du secteur automobile de PTC à l'échelle mondiale et des représentants de clients d'entreprises de référence. En conclusion, M. Liu a indiqué que PTC continuerait à promouvoir l'innovation de l'ensemble de la chaîne de valeur portée par l'IA et apporterait à l'industrie davantage de cas d'application concrets.
La stratégie de cycle de vie produit intelligent de PTC
M. Tom Bianchi, Vice-président senior du marketing mondial de PTC
M. Tom Bianchi, vice-président senior du marketing mondial de PTC, a présenté la stratégie de cycle de vie produit intelligent de PTC. Le cycle de vie produit traditionnel peine à suivre le rythme des évolutions actuelles : outils cloisonnés, processus manuels et silos de données sont devenus des obstacles à la croissance. Le cycle de vie produit intelligent prend les données produit comme force motrice, s'ouvre pour être interconnecté, et fait de l'IA son moteur central, reliant les maillons de la planification, de la définition, de la conception, de la production et du service, aidant les entreprises à créer des produits plus vite, à moindre coût et avec une qualité supérieure. Des entreprises comme Lamborghini, Schneider Electric et Johnson & Johnson ont déjà, grâce à ce modèle, accéléré leurs développements, augmenté leurs revenus de services et renforcé leur collaboration.
Le socle de cette stratégie est la plateforme IA unifiée de PTC, qui couvre la couche modèles, la couche sémantique, la couche données et la couche agents, et offre dans des produits tels que Windchill, Creo, Codebeamer, ServiceMax et Servigistics des agents spécialisés pour le BOM, la conception, le DFM, les exigences, les cas de test ou les insights de service ; certains sont officiellement publiés et de nombreuses autres capacités figurent déjà sur la feuille de route. « Ce n'est pas nous qui servons l'IA, c'est l'IA qui nous sert. » Bianchi a souligné que PTC fait progresser l'IA dans le respect de la précision, de la fabricabilité, de la traçabilité et de la protection de la propriété intellectuelle. À ce jour, de nombreuses entreprises chinoises leaders de leur secteur coopèrent depuis longtemps avec PTC dans les domaines CAD, PLM, ALM et SLM, et approfondissent continuellement la pratique du cycle de vie produit intelligent.
L'IA au service de la transformation numérique de la R&D automobile
M. Shi Zhanbei, CTO de PTC Grande Chine
M. Shi Zhanbei, CTO de PTC Grande Chine, a prononcé la conférence d'ouverture intitulée « L'IA au service de la transformation numérique de la R&D automobile ». Citant de nombreuses études sectorielles, il a souligné que les investissements mondiaux dans l'IA continuaient de grimper et que la plupart des entreprises avaient déjà lancé des pilotes, mais que seules quelques-unes en tiraient une véritable valeur métier, une multitude de projets restant bloqués au stade pilote sans parvenir à un déploiement à l'échelle. Du point de vue de la stratégie d'entreprise, M. Shi a décomposé les risques multidimensionnels – technologiques, de données, organisationnels et culturels – auxquels la transformation IA du secteur manufacturier fait face, et a pointé les deux principaux irritants de données du secteur : les ruptures de contexte sémantique dans le développement fondé sur les modèles (MBD), et la difficulté à garantir la cohérence inter-métiers des BOM multiformes et des configurations produit sur tout le cycle de vie.
PTC a proposé une architecture de paradigme de développement à quatre niveaux – socle technologique IA, couche de données native IA, couche de flux métiers intelligents et couche d'applications innovantes –, restructurant le modèle de développement traditionnel grâce à la modélisation ontologique, aux graphes de connaissances et à l'orchestration de processus Agent Flow. M. Shi a notamment présenté des cas concrets d'application de l'IA au processus OTD (Order to Delivery), montrant, à travers les effets métiers réels d'agents d'extraction d'exigences, de recommandation de configuration, de génération de BOM, de détection de doublons 3D et de rédaction de plans de contrôle, les gains tangibles d'efficacité, de précision et de coûts. Enfin, il a livré une feuille de route de mise en œuvre en cinq phases pour la transformation IA du secteur manufacturier – de l'apprentissage cognitif à la validation pilote, à l'intégration métier, au déploiement à l'échelle, puis à la transformation stratégique – offrant aux constructeurs automobiles, qui passent d'une R&D fragmentée pilotée par l'expérience à une R&D d'innovation collaborative avec l'IA, un référentiel méthodologique complet.
La solution de gestion des exigences au niveau du véhicule intégrée à l'IA
M. Yang Wei, Responsable du développement commercial chez PTC
M. Yang Wei, responsable du développement commercial chez PTC, a présenté la solution de gestion des exigences au niveau du véhicule intégrée à l'IA, centrée sur les irritants de R&D des constructeurs dans le contexte des évolutions électrique et intelligente, offrant une voie nouvelle au développement « forward » de l'industrie. À l'heure où l'automobile évolue vers le véhicule défini par logiciel et où les itérations OTA et les expériences de scénarios personnalisées deviennent la norme, les constructeurs chinois sont généralement confrontés à une gestion fragmentée des exigences, à des barrières élevées de collaboration interdisciplinaire, à la difficulté de traçabilité des données et à une forte dépendance au travail manuel, ce qui limite l'efficacité de la R&D et le niveau de conformité des produits.
Cette solution met en place une architecture métier complète de gestion des exigences véhicule couvrant l'ensemble du processus, de la collecte et la définition des exigences à leur décomposition, leur implémentation et leur vérification, avec comme capacités clés l'ingénierie de lignes de produits en plateforme, la traçabilité RFLPT sur toute la chaîne, la maîtrise multicritère de la conformité et la coordination des exigences de performance et de fonction, en adéquation avec les normes de sécurité automobile nationales et internationales telles que ISO 26262 et ASPICE. Parallèlement, la solution intègre l'IA pour concrétiser des scénarios tels que la traduction d'exigences et la détection de doublons, la décomposition intelligente, les contrôles de cohérence et la génération automatique de cas de test, faisant évoluer la collaboration interdisciplinaire d'un pilotage manuel vers un pilotage par les données, aidant les constructeurs à fluidifier toute la chaîne de R&D, à rendre les exigences traçables et les changements maîtrisables, à consolider la compétitivité de la R&D à l'ère du véhicule défini par logiciel et à accompagner la transition vers l'exploitation de services sur tout le cycle de vie.
La voie de l'excellence en gestion des exigences véhicule chez les constructeurs allemands leaders
M. Frank Möring, Vice-président technique de PTC Europe
M. Frank Möring, vice-président technique de PTC Europe, a présenté, sous le titre « La voie de l'excellence en gestion des exigences véhicule chez les constructeurs allemands leaders », les pratiques remarquables de Codebeamer chez BMW et Volkswagen. Les tendances de développement du secteur automobile – intelligence, électrification, mondialisation – accroissent la complexité des produits. Les constructeurs allemands attachent une grande importance aux questions de collaboration pluridisciplinaire mécanique-électronique-logiciel, de traçabilité conforme aux exigences de conformité et de réutilisabilité : ils considèrent que l'exigence est la source du développement produit et traverse tout son cycle de vie, l'ingénierie des exigences étant devenue une capacité stratégique de l'entreprise.
En Allemagne, BMW et Volkswagen ont toutes deux déployé PTC Codebeamer pour la gestion des exigences, couvrant non seulement les exigences logicielles mais aussi les niveaux véhicule et système, avec une gestion de traçabilité répondant aux exigences de conformité. Le groupe Volkswagen a également introduit des capacités d'IA et promeut activement une gestion des exigences de bout en bout, fondée sur les données et pilotée par l'IA. En conclusion, M. Frank a résumé que la solution ALM de PTC aide efficacement les entreprises à accélérer leur mise sur le marché mondial et à améliorer leur rentabilité, leur sécurité et leur qualité.
Cas de digitalisation ALM d'une entreprise énergétique chinoise de premier plan
Le responsable digitalisation d'une entreprise énergétique chinoise de premier plan a partagé un cas de construction d'un système ALM d'entreprise. Dans un contexte d'accélération de la transition mondiale du bouquet énergétique vers la complémentarité multi-énergies « solaire-stockage-éolien-hydrogène », le logiciel est devenu le centre de contrôle central des systèmes énergétiques. À ce stade, le modèle de développement logiciel souffre de points douloureux tels que les îlots d'outils, l'absence de traçabilité sur toute la chaîne, l'insuffisance de la synergie logiciel-matériel et la difficulté de réutilisation des actifs de connaissances, ce qui contraint fortement la qualité et l'efficacité de livraison des développements logiciels. L'entreprise a donc lancé la construction d'un système ALM d'entreprise, couvrant le cycle complet des exigences, de la conception, du développement, des tests et de la publication, pour bâtir une plateforme intégrée de développement logiciel collaboratif avec traçabilité bidirectionnelle des exigences, des versions, de la conception, du code et des tests sur toute la chaîne.
Sur le plan de la solution cœur, grâce à la standardisation des processus, à la continuité de bout en bout de toute la chaîne, à l'intégration profonde de la chaîne d'outils et à la construction de l'étagère logicielle et de la base de connaissances d'entreprise, la gestion de la R&D est passée d'un « gouvernement par l'homme » rudimentaire à une « gouvernance par les données » standardisée, brisant les îlots d'outils et réalisant une accumulation et une réutilisation des actifs de connaissances au niveau de la plateforme, avec un processus de R&D entièrement visible et maîtrisable. La plateforme ALM repose sur Codebeamer, le produit ALM de PTC, dont elle exploite la puissante capacité de traçabilité bidirectionnelle ainsi que ses hautes performances et son intégrabilité pour briser les barrières entre outils et accumuler les actifs de connaissances de R&D ; sa mise en œuvre suit la stratégie « d'abord le commun, puis le spécifique ; d'abord le pilote, puis la réplication » : partir des utilisateurs pionniers avant de généraliser aux différentes unités opérationnelles. À l'étape suivante, l'entreprise intégrera profondément l'IA à sa plateforme ALM pour déployer des scénarios d'analyse des exigences, de génération automatique de cas de test et d'analyse intelligente des défauts, libérant continuellement l'efficacité de la R&D numérique et soutenant le développement innovant et de haute qualité des produits d'énergies nouvelles.
Conception intelligente des produits et applications de l'IA
M. Chen Limin, Directeur technique senior chez PTC
M. Chen Limin, directeur technique senior chez PTC, a présenté la conception intelligente des produits et les applications de l'IA. En s'appuyant sur des données d'études sectorielles, il a analysé les défis réels auxquels les industriels sont aujourd'hui généralement confrontés – difficulté à livrer les nouveaux produits en production de masse dans les délais, forte pression à l'innovation, coûts de R&D durablement élevés –, et a introduit le système de développement moderne de Creo 13 à double moteur « développement produit fondé sur les modèles (MBD/MBE) + intelligence artificielle », expliquant intégralement les trois niveaux progressifs des capacités IA locales de Creo : suggestion, assistance et automatisation :
- Le premier niveau, « suggestion », fournit des questions-réponses à partir de la base de connaissances, des guides d'utilisation du logiciel et du diagnostic de pannes ;
- Le deuxième niveau, « assistance », sait lire et analyser les modèles 3D et produire des suggestions de conception ciblées à partir des caractéristiques géométriques et des informations paramétriques ;
- Le troisième niveau, « automatisation », permet de générer et d'exécuter automatiquement des scripts de conception via une interaction en langage naturel, automatisant ainsi les tâches de conception ; l'ensemble de ces capacités prennent en charge un déploiement localisé sur l'intranet de l'entreprise, éliminant les risques de sécurité liés à la fuite de données de modèles.
La présentation a également introduit la capacité Skill Market du Creo IA localisé : la plateforme est livrée avec des compétences de conception paramétrique pour des composants génériques tels que les engrenages et les vis, installables et activables rapidement ; les entreprises peuvent en outre encapsuler leurs propres Skills à partir de leurs spécifications de procédés et de leurs gabarits de conception, capitaliser des connaissances d'ingénierie propres et étendre à la demande leurs capacités métier intelligentes en CAD. Une application d'agent de recherche de pièces similaires a aussi été démontrée, résolvant efficacement des irritants de longue date des départages R&D, normalisation et achats – un même objet portant plusieurs codes, modélisations redondantes, inflation des codifications de matériaux – et réalisant la réutilisation efficace des pièces, l'analyse de standardisation des matériaux et la comparaison intelligente des prix d'achat. Par ailleurs, M. Chen a présenté les nouveautés de Creo 13 en matière d'optimisation des performances sur les grands assemblages, de nouvelle conception électrique des faisceaux de câblage, de conception de matériaux composites et de simulation multi-physique, montrant par des données comparatives mesurées des gains de performance allant de plusieurs fois à plus de dix fois sur des opérations clés comme l'analyse globale des interférences, l'analyse des jeux et la régénération d'assemblage. Enfin, il a partagé la stratégie d'évolution future de Creo AI, envisageant la trajectoire du CAD depuis l'assistant intelligent vers l'agent d'ingénierie intelligent.
Le nouveau Windchill pour réduire les coûts et accroître l'efficacité de la R&D
M. Zhou Haitao, Directeur senior des solutions industrie automobile chez PTC
M. Zhou Haitao, directeur senior des solutions industrie automobile chez PTC, a partagé, autour du thème « Le nouveau Windchill pour réduire les coûts et accroître l'efficacité de la R&D », l'orientation d'évolution de la plateforme PLM de PTC. Les entreprises automobiles font aujourd'hui généralement face à des défis tels que la complexité des opérations qui empêche de libérer la valeur des données, des collaborations internes et externes monofonctionnelles et peu efficaces, et des coûts d'apprentissage élevés liés au renouvellement des équipes. M. Zhou a présenté les axes d'innovation de la nouvelle plateforme Windchill, couvrant l'expérience utilisateur nouvelle génération, AI for PLM, la plateforme de collaboration dédiée Jetstream, le MCP (Model Context Protocol), le déploiement SaaS et la conception DFX orientée services manufacturiers, entre autres capacités clés ; il a également annoncé le plan de nommage des versions : Windchill 13.1.2 sera la dernière version à numérotation chiffrée, suivie des versions annualisées Windchill 2027, 2028, etc.
Concernant l'implémentation de l'IA dans le PLM industriel, il a pris l'ensemble du processus d'ingénierie des changements comme scénario métier type, démontrant comment différents agents IA intelligentisent les rapports de problèmes, l'analyse d'impact et la vérification de conception ; combiné à l'architecture technique de définition des flux métiers, de planification des agents, de modélisation ontologique et de connexion des données, cela garantit la rigueur et l'exactitude des résultats produits tout en gagnant en efficacité grâce à l'IA. Il a en outre présenté les capacités côté utilisateurs telles que la solution de collaboration en ligne PTC Jetstream, l'optimisation UI/UX par rôles et la visualisation allégée Creo View WEB. Enfin, il a souligné les irritants des mises à niveau traditionnelles de Windchill – risque difficile à évaluer, charge de travail considérable, forte dépendance à l'expérience des experts – et indiqué que PTC explore l'intégration de l'IA dans tout le cycle de vie des mises à niveau : plusieurs types d'agents prennent en charge l'évaluation-étude, la migration du code et les tests automatisés, réduisant notablement les délais et les coûts de mise en œuvre des projets, pour au final consolider le socle de la plateforme de R&D des entreprises et réaliser la réduction des coûts, le gain d'efficacité et la croissance par l'innovation métier.
Pratiques et explorations de digitalisation de la R&D chez un constructeur chinois de véhicules commerciaux de premier plan
Un dirigeant d'un constructeur chinois de véhicules commerciaux de premier plan a partagé le thème « Pratiques et explorations de digitalisation de la R&D ». Leader national des poids lourds et moyens tonnages, l'entreprise a bâti un environnement de R&D PDM intégré centré sur Windchill et CVPDM, reliant la chaîne de valeur des données produit de bout en bout, de la planification, de la conception et de l'ingénierie des procédés à la fabrication, aux ventes et à l'après-vente ; elle a notamment présenté deux grands chantiers de digitalisation : le DMU véhicule et les groupes de perçages de châssis. Face aux irritants du DMU véhicule traditionnel – vérification d'assemblage manuelle peu efficace, risque élevé d'omissions, difficulté de collaboration entre CAD hétérogènes –, le projet DMU véhicule a réalisé l'assemblage automatique des modèles numériques et la vérification automatique par lots des jeux et interférences, ramenant le temps d'assemblage du véhicule de 8 heures manuelles à 10-15 minutes et améliorant fortement le taux de couverture de validation des modèles véhicule ; le projet des groupes de perçages de châssis a achevé la composantisation et la paramétrisation des groupes de perçages, reliant la chaîne numérique de la conception au poinçonnage tri-faces en usine, réduisant les erreurs et omissions de conception et diminuant chaque année de façon substantielle les coûts de retraitement en usine.
Pour l'évolution intelligente future, elle a présenté le plan IA de l'entreprise : organiser les scénarios IA autour de la conception, de la validation et de la publication des données produit, et lancer un pilote de conception générative par IA de pièces structurelles Creo GTO pour tenter une itération intégrée conception-simulation et raccourcir le cycle de développement produit. Elle a déclaré que l'entreprise continuerait à approfondir les capacités de ses plateformes CAD/PLM, à intégrer progressivement l'IA dans tout le processus de développement produit, à améliorer en continu la qualité et l'efficacité de la R&D véhicule, et à soutenir l'accroissement constant de la compétitivité commerciale de l'entreprise.
Faire face au développement logiciel conforme aux exigences de conformité à l'ère de l'IA
Mme Duan Lihua, Responsable du développement commercial industrie automobile chez PTC
Mme Duan Lihua, responsable du développement commercial industrie automobile chez PTC, a présenté le sujet « Faire face au développement logiciel conforme aux exigences de conformité à l'ère de l'IA ». Avec la mise en application rapprochée de nombreuses normes impératives – batteries, conduite autonome, etc. –, la conformité logicielle automobile est entrée « en eaux profondes ». Dans le même temps, la fermeture imminente de la fenêtre de conformité et l'élévation des barrières à l'exportation font évoluer la conformité logicielle automobile d'une réponse unidimensionnelle à des standards communs vers une matrice croisée tridimensionnelle « standards communs horizontaux + normes impératives verticales spécialisées + barrières d'accès mondiales », dont la complexité croît de façon exponentielle : la capacité de conformité devient une nouvelle « barrière technologique ».
Face à cette impasse, les entreprises doivent urgemment établir un socle de données unifié, en répondant au dilemme de conformité par « un partage et une réutilisation des données trans-réglementations, horizontal et vertical, plus l'efficacité apportée par l'IA ». PTC a proposé une « solution d'audit de conformité IA fondée sur l'ontologie », dans laquelle Codebeamer, en tant que couche de données de l'architecture ontologique IA, joue le rôle capital de « pierre angulaire des données ». Doté d'une puissante capacité de traçabilité bidirectionnelle de bout en bout, il relie les silos de données de toute la chaîne, des exigences et de la conception au code, aux tests, aux défauts, aux changements et à la publication ; ses modèles de conformité prêts à l'emploi – ISO 26262, ASPICE, etc. – offrent à la couche de données ontologique une entrée de conformité unifiée et de haute qualité, et les capacités d'architecture de l'ontologie de conformité – couches ontologie et outils, orchestration et exécution – permettent de concrétiser intelligemment les scénarios de conformité. Cette solution permet d'améliorer l'efficacité d'audit de 95 %, d'atteindre une couverture de 100 % et d'avancer en moyenne de 60 % le moment de détection des problèmes, libérant les ingénieurs du travail répétitif d'audit de conformité, réduisant les coûts de conformité et élevant la qualité des produits. En outre, le socle de données unifié permet d'investir une fois pour plusieurs normes et de réutiliser entre projets, aidant les entreprises à affronter sereinement les défis de conformité à l'exportation. PTC, avec Codebeamer comme socle, fait passer la conformité de « centre de coûts » à « compétitivité ».
Pratiques d'IA localisée en ALM
M. Liu Zhihao, Directeur de la stratégie d'innovation IA de Beijing SOIN Tech Co., Ltd.
M. Liu Zhihao, directeur de la stratégie d'innovation IA de Beijing SOIN Tech Co., Ltd. (SOIN Tech), a assisté à l'événement sur invitation et prononcé une présentation thématique intitulée « Pratiques d'IA localisée en ALM ». En s'appuyant sur l'expérience de déploiement d'IA localisée de SOIN Tech sur la plateforme ALM PTC Codebeamer, il a décomposé pour les représentants des constructeurs présents les voies réalistes d'un déploiement à l'échelle de l'IA industrielle dans les scénarios d'ingénierie en Chine.
M. Liu a d'abord analysé les six défis majeurs rencontrés lors du déploiement des capacités IA standard de Codebeamer de PTC chez les constructeurs chinois : exigences de conformité des données, conflit entre architecture cloud et intranet d'entreprise, absence de connaissances sectorielles et d'entreprise dans les grands modèles génériques, difficulté d'exploitation des actifs de données d'ingénierie par l'IA, difficulté d'intégration avec le parc IT existant, et nécessité d'une itération et d'une évolution continues des scénarios IA.
Pour répondre à ces défis, il a présenté l'architecture technique d'IA ALM localisée construite par SOIN Tech, composée de trois parties : l'assistant intelligent SOIN ALA (point d'entrée d'interaction en langage naturel pour les ingénieurs), le moteur de connaissances SOIN ADS (vectorisation et recherche augmentée des connaissances privées d'entreprise et des données d'ingénierie) et le moteur de workflows d'agents SOIN AWE (orchestration multi-agents et intégration des processus métiers). L'ensemble se connecte à Codebeamer de manière non intrusive, prend en charge un déploiement privatisé sur l'intranet de l'entreprise, garantit que les données d'ingénierie ne sortent pas du périmètre et satisfait aux exigences du dispositif chinois de protection classifiée de la cybersécurité (MLPS) et de conformité sectorielle.
Sur le plan de la mise en œuvre technique, M. Liu a détaillé cinq capacités technologiques clés : l'ordonnancement d'inférence des modèles localisés, le moteur d'enrichissement des connaissances d'entreprise, la chaîne de traitement des données d'ingénierie multimodales, les workflows orchestrables et l'intégration système, ainsi que la collaboration multi-agents et l'itération rapide ; il a en outre démontré sur place des scénarios d'application réels déjà déployés chez des clients constructeurs – contrôle de similarité des exigences, contrôle de qualité des exigences, génération automatique de cas de test –, montrant concrètement les gains d'efficacité et de qualité.
Il a également partagé le plan de SOIN pour le déploiement à court terme et l'évolution à moyen-long terme de sa solution ALM IA localisée : à court terme, s'insérer rapidement dans la validation de valeur par des scénarios de forte récurrence comme la qualité des exigences et la génération de cas de test ; à moyen-long terme, étendre continuellement vers davantage de scénarios d'agents d'ingénierie – audit de conformité, analyse d'impact des changements, collaboration inter-systèmes, etc. –, aidant les constructeurs, sans sacrifier la sécurité des données ni la rigueur d'ingénierie, à faire réellement passer l'IA du pilote à la valeur métier à l'échelle. Cette invitation à partager les pratiques d'IA localisée de SOIN au forum d'élite automobile de PTC témoigne de la reconnaissance du secteur pour la capacité de SOIN Tech à déployer l'IA d'entreprise, en particulier dans les domaines ALM/PLM de l'automobile et de la fabrication d'équipements. SOIN Tech continuera à cultiver en profondeur l'IA industrielle et l'ingénierie d'agents, et, main dans la main avec PTC et d'autres partenaires de l'écosystème, fournira aux constructeurs chinois des capacités d'IA localisée plus sûres et mieux au fait des métiers pour leur transformation numérique.
Solution d'ingénierie produit intégrée
Mme Xiao Rong, Consultante solutions senior chez PTC / M. Yang Dayu, Consultant solutions principal chez PTC
Mme Xiao Rong, consultante solutions senior chez PTC, et M. Yang Dayu, consultant solutions principal chez PTC, ont présenté conjointement la solution d'ingénierie produit intégrée (IPE) et ses pratiques de déploiement. Les deux consultants ont d'abord introduit la solution IPE au sein de la stratégie IPL de PTC : face aux irritants que sont la fragmentation de la chaîne d'outils de R&D, les ruptures de collaboration interdépartements et l'insuffisante visibilité des informations d'ingénierie, ils ont expliqué l'architecture à trois niveaux – orchestration, collaboration, socle de données produit – et présenté plusieurs capacités nouvelles de premier plan :
- La traçabilité produit numérique (DPT) s'appuie sur le standard ouvert OSLC et élimine la redondance par des liens plutôt que par la réplication de données, réalisant un traçage sur toute la chaîne et entre systèmes entre outils tels que Windchill, Codebeamer et PTC Modeler ;
- Le navigateur de relations (PRE) visualise les relations d'objets inter-outils et prend en charge un filtrage et une recherche multicritères ;
- La collaboration tâches et changements (TCC) relie les flux de changements et de tâches entre PLM et ALM, synchronise les états de façon bidirectionnelle et préserve les workflows natifs de chaque système ;
- La nouvelle architecture produit Ignition unifie l'ingénierie système via un outil, articule les disciplines mécanique, électronique-électrique et logicielle, et réalise l'allocation des fonctions à l'architecture logique.
Ils ont ensuite partagé, à la lumière des pratiques de déploiement local en Chine, l'expérience de construction d'applications ALM intelligentes fondées sur Codebeamer. Les applications intelligentes de niveau supérieur sont des APP indépendantes, dont les données cœur restent à l'intérieur de Codebeamer, sans changement de système, avec un seuil d'entrée faible. Ils ont également présenté deux scénarios emblématiques : la traçabilité ASPICE sur tout le processus, qui visualise les données de traçabilité de toute la chaîne via le modèle en V et permet, en cliquant sur un nœud, de consulter les exigences, cas de test, versions logicielles etc. associés ; et l'intégration DevOps en un clic, qui, dans Codebeamer, se connecte à Jenkins, Jira et d'autres outils, relie les exigences aux dépendances des modules logiciels et consulte en temps réel l'état des tâches CI/CD, pour un DevOps entièrement visible.
Cinq stands thématiques IA
Parallèlement, PTC avait préparé à l'extérieur de la salle cinq stands thématiques IA, permettant aux participants d'échanger en profondeur en tête-à-tête avec les experts techniques :
Architecture cœur IA fondée sur l'ontologie : pour des scénarios types de déploiement d'agents IA dans l'industrie, comme la génération de BOM de commande ou la vérification de conformité, PTC combine la modélisation ontologique, les graphes de connaissances et l'orchestration de processus, et s'appuie sur un socle IA localisé pour garantir, par le raisonnement sémantique et par règles, la rigueur et l'exactitude des sorties de l'IA.
Conception intelligente des produits avec l'IA : démonstrations autour des applications de conception intelligente Creo AI, couvrant les capacités natives Creo AI de PTC, le Skill Market et la recherche IA de pièces similaires, entre autres applications IA localisées. Les compétences de conception paramétrique pour engrenages, arbres, fixations, etc., permettent de modéliser rapidement les composants ; les entreprises peuvent en outre encapsuler leurs propres gabarits de conception et spécifications de procédés pour capitaliser des actifs de connaissances d'ingénierie dédiés ; l'agent de recherche de pièces similaires réalise l'analyse de standardisation des matériaux, retrouve et réutilise rapidement les pièces existantes en phase de conception, tout en fournissant des données pour la comparaison des prix d'achat.
Gestion du cycle de vie logiciel avec l'IA : démonstrations autour des applications de gestion du cycle de vie logiciel automobile avec l'IA : les applications intelligentes par rôles de Codebeamer couvrent l'ensemble du processus exigences, tests, CI/CD, vérification de conformité. Elles prennent en charge l'analyse et la conversion des documents d'exigences PDF, la traduction des éléments d'exigences par IA, les contrôles de qualité des exigences selon le standard INCOSE, la génération automatique de cas de test par IA, le raccordement des pipelines CI/CD de développement, et complètent en même temps la vérification de conformité ASPICE pour la sécurité fonctionnelle des logiciels automobiles.
Gestion produit numérique avec l'IA : démonstrations autour des applications Windchill AI, incluant les capacités IA natives officielles de PTC (assistant de documentation IA, recherche de composants similaires) et les applications IA localisées pour l'automobile (analyse intelligente et sélection optimale des matériaux, analyse d'impact des changements pilotée par IA-Agent, génération automatique du BOM de commande, génération intelligente APQP/DFMEA/PFMEA, etc.).
Voyage de l'innovation numérique avec l'IA : présentation du contenu phare de PTC au salon industriel de Hanovre 2026, avec une pratique de cycle de vie produit intelligent (IPL) destinée au secteur des équipements lourds : une gestion connectée et intelligente du cycle de vie produit reliant l'ingénierie des exigences, la conception détaillée, la gestion des données produit, la fabrication et le service après-vente, l'IA libérant en outre l'efficacité de toute la chaîne – assistant d'exigences, génération de cas de test, conception générative, optimisation et détection de doublons de pièces, capture et analyse des pannes, résumé des ordres de travail et dialogue intelligent.
Le forum d'élite automobile PTC Chine de Hefei s'est déroulé à la satisfaction générale. Grâce à cet événement, les experts et représentants d'entreprises du secteur automobile ont, par des échanges nourris, approfondi leur compréhension des dernières tendances de la transformation numérique des entreprises à l'ère de l'IA ainsi que de la stratégie produit la plus récente de PTC et des applications de ses solutions. Attendons avec impatience la prochaine étape du forum d'élite PTC Chine, qui apportera davantage de partages d'expérience clients de différents secteurs et d'échanges techniques.