Серия отраслевых элитных форумов PTC China — это закрытая высокоуровневая площадка для обмена опытом, созданная PTC для руководителей ведущих китайских компаний. Она сфокусирована на том, как руководители в эпоху всеобщего распространения искусственного интеллекта, опираясь на передовые технологии ИИ и перестройку бизнес-процессов, отвечают на обновление способов организационного взаимодействия и операционных моделей, помогая компаниям в сложной рыночной среде своевременно использовать возможности роста, реализовать цифровую и интеллектуальную трансформацию и укрепить свою ключевую конкурентоспособность.
Сейчас промышленный ИИ переходит от пилотных концептов к решающему этапу реального создания бизнес-ценности: генеративный ИИ для инженерных сценариев, бизнес-агенты, цифровой поток (digital thread), онтологическое моделирование и графы знаний и другие технологии промышленной цифровизации глубоко проникают в автомобильную отрасль, перестраивая всю цепочку создания стоимости — от разработки продуктов до производства, поставки и сервисной эксплуатации. Под воздействием волн электрификации, интеллектуализации, подключаемости и шеринга автопром ускоряет переход к автомобилю, определяемому программным обеспечением (SDV), и возможности сосуществуют с вызовами: все глубже становится связка ПО и «железа», ускоряется итерация разработок, системные сценарии становятся все сложнее, а снижение издержек, функциональная безопасность и экспортная нормативная совместимость превращаются в практические задачи, которые автопроизводителям необходимо срочно решать.
На гребне отраслевых перемен 2 сентября 2026 года успешно прошел китайский автомобильный элитный форум PTC в Хэфэе. Ключевой темой форума стало «Путешествие ИИ в поддержку цифровых преобразований автопроизводителей»; на нем собрались глобальные топ-менеджеры PTC, местные технические эксперты и партнеры отраслевой экосистемы, а также руководители по цифровизации эталонных компаний сегментов коммерческого транспорта, легковых автомобилей, комплектующих и новых видов энергии. Более 160 представителей отрасли обсуждали стратегию ИИ PTC, внедрение инженерных ИИ-сценариев, практику цифровой трансформации местных компаний, инновации бизнес-процессов по всей цепочке и построение программной комплаенс-системы, совместно вырабатывая осуществимые пути качественной трансформации автомобильной и энергетической отраслей на базе ИИ.
Приветственное слово
Лю Цян (Liu Qiang), старший вице-президент PTC по всему миру и президент Greater China
Старший вице-президент PTC по всему миру и президент Greater China Лю Цян произнес приветственное слово. Он отметил, что за последний год скорость изменений, которые ИИ вносит в отрасль, беспрецедентна, инновации китайских больших моделей и агентов развиваются стремительно и приносят огромные перемены традиционной обрабатывающей промышленности. В рамках темы «Путешествие ИИ в поддержку цифровых преобразований автопроизводителей» форум сосредоточился на трех ключевых направлениях: глобальная ИИ-стратегия PTC и продуктовый портфель, инновационные кейсы отечественных клиентов и инновационные практики на стыке продуктов PTC и ИИ. Лю также представил состав важных гостей форума — в их числе ветераны технической экспертизы автомобильного направления PTC по всему миру и представители эталонных компаний-клиентов. В завершение Лю подчеркнул, что PTC продолжит продвигать инновации всей цепочки создания стоимости на базе ИИ и предложит отрасли больше практических внедренческих кейсов.
Стратегия интеллектуального жизненного цикла продукта PTC
Том Бьянки (Tom Bianchi), старший вице-президент по глобальному маркетингу PTC
Старший вице-президент по глобальному маркетингу PTC Том Бьянки поделился стратегией интеллектуального жизненного цикла продукта PTC. Традиционный жизненный цикл продукта перестал соответствовать текущему темпу изменений: разрозненность инструментов, ручные процессы и информационные силосы становятся препятствием роста. Интеллектуальный жизненный цикл продукта опирается на данные продукта как на движущую силу, достигает взаимосвязанности за счет открытости и делает ИИ ключевым двигателем, соединяя этапы планирования, определения требований, проектирования, производства и сервиса и помогая компаниям создавать продукты быстрее, дешевле и качественнее. Lamborghini, Schneider Electric и Johnson & Johnson уже с помощью этой модели ускорили разработки, повысили доходы от услуг и укрепили взаимодействие.
Опорой стратегии является единая ИИ-платформа PTC, включающая уровень моделей, семантический уровень, уровень данных и уровень агентов; в продуктах Windchill, Creo, Codebeamer, ServiceMax, Servigistics и других она предоставляет специализированных агентов для BOM, проектирования, DFM, требований, тест-кейсов, сервисной аналитики; часть из них официально выпущена, а еще больше возможностей уже включено в дорожную карту. «Мы не служим ИИ — ИИ служит нам». Бьянки подчеркнул, что PTC продвигает внедрение ИИ, не отступая от требований к точности, технологичности производства, трассируемости и защите интеллектуальной собственности. Сегодня множество китайских лидеров отрасли уже давно и плотно сотрудничают с PTC в областях CAD, PLM, ALM и SLM, последовательно углубляя практику интеллектуального жизненного цикла продукта.
ИИ в поддержку цифровой трансформации разработок в автопроме
Ши Чжаньбэй (Shi Zhanbei), технический директор PTC Greater China
Технический директор PTC Greater China Ши Чжаньбэй выступил с программной речью «ИИ в поддержку цифровой трансформации разработок в автопроме». Ссылаясь на данные ряда отраслевых исследований, он указал, что мировые инвестиции в ИИ продолжают расти и большинство компаний уже начали ИИ-пилоты, однако реальную бизнес-ценность получают лишь немногие: масса проектов застревает на пилотной стадии и не может масштабироваться. С позиций корпоративной стратегии Ши разобрал многомерные риски ИИ-трансформации в обрабатывающей промышленности — технологические, данные, организационные и культурные, — указав на две ключевые «болевые точки» данных в отрасли: разрывы семантического контекста при разработке на основе моделей (MBD) и сложность обеспечения межбизнес-согласованности разноформатных BOM и конфигураций продукта на всем жизненном цикле.
PTC предложила четырехуровневую архитектуру новой парадигмы разработок, включающую технологический фундамент ИИ, ИИ-нативный уровень данных, уровень интеллектуальных бизнес-потоков и уровень инновационных приложений, перестраивая традиционную модель разработок за счет онтологического моделирования, графов знаний и оркестрации процессов Agent Flow. Ши Чжаньбэй особо представил практический кейс ИИ-поддержки цепочки «заказ–поставка» (OTD): на реальных бизнес-результатах агентов извлечения требований, рекомендации конфигураций, генерации BOM, трехмерного поиска дублей и составления планов управления наглядно показал выгоды по эффективности, точности и издержкам. В завершение он представил пятиэтапную дорожную карту внедрения ИИ в обрабатывающей промышленности — от когнитивного обучения и пилотной валидации через интеграцию в бизнес и масштабирование к стратегической трансформации, — дав автокомпаниям, переходящим от эмпирически управляемой фрагментированной разработки к совместной с ИИ инновационной разработке, системный практический ориентир.
Решение для управления требованиями на уровне автомобиля с интегрированным ИИ
Ян Вэй (Yang Wei), менеджер по развитию бизнеса PTC
Менеджер по развитию бизнеса PTC Ян Вэй поделился решением для управления требованиями на уровне автомобиля с интегрированным ИИ, сосредоточенным на болевых точках разработчиков в контексте электрификации и интеллектуализации автомобиля и открывающим отрасли новый путь «прямого» проектирования (forward engineering). Сейчас автопром переходит к автомобилю, определяемому ПО: OTA-обновления и персонализированные сценарные впечатления становятся мейнстримом, однако китайские автопроизводители повсеместно сталкиваются с фрагментацией управления требованиями, высокими барьерами междоменного взаимодействия, трудностями прослеживаемости данных и высокой зависимостью от ручного труда, что ограничивает эффективность разработок и нормативную зрелость продукции.
Решение выстраивает полную бизнес-архитектуру управления требованиями на уровне автомобиля, охватывающую весь процесс от сбора и определения требований до их декомпозиции, реализации и верификации; его ключевые возможности — платформенная продуктовая линейная инженерия, сквозная прослеживаемость RFLPT, многомерный комплаенс-контроль и согласование требований по производительности и функциям, соответствие отечественным и зарубежным автомобильным стандартам безопасности ISO 26262, ASPICE и др. Одновременно решение внедряет возможности ИИ: перевод требований и проверку на дубли, интеллектуальную декомпозицию, проверку согласованности, автоматическую генерацию тест-кейсов — переводя междоменное взаимодействие от ручного управления к управлению данными, помогая автопроизводителям связать всю цепочку разработок, сделать требования прослеживаемыми, изменения управляемыми, упрочить конкурентоспособность разработок в эпоху ПО-определяемого автомобиля и поддержать переход к сервисной эксплуатации на всем жизненном цикле.
Путь к мастерству в управлении требованиями на уровне автомобиля у ведущих немецких автопроизводителей
Франк Мёринг (Frank Möring), вице-президент по технологиям PTC Europe
Вице-президент по технологиям PTC Europe Франк Мёринг в докладе «Путь к мастерству в управлении требованиями на уровне автомобиля у ведущих немецких автопроизводителей» поделился выдающейся практикой применения Codebeamer в BMW и Volkswagen. Тенденции интеллектуализации, электрификации и глобализации в автопроме повышают сложность продукции. Немецкие автопроизводители уделяют огромное внимание междоменному взаимодействию механики, электроники и ПО, прослеживаемости, отвечающей требованиям комплаенса, и повторному использованию; они считают требования истоком разработки продукта и нитями, проходящими через весь его жизненный цикл, а инженерию требований — уже сложившейся стратегической компетенцией компании.
В Германии и BMW, и Volkswagen уже применяют PTC Codebeamer для управления требованиями — охватывая не только программные требования, но и уровни автомобиля и системы, — реализовав прослеживаемость, отвечающую комплаенс-требованиям. Группа Volkswagen к тому же уже внедрила возможности ИИ и активно продвигает управляемое данными, основанное на ИИ управление требованиями «от конца до конца». В завершение Франк подвел итог: ALM-решение PTC эффективно помогает компаниям ускорить выход на глобальные рынки, повысить прибыльность, безопасность и качество.
Кейс ALM-цифровизации ведущей энергетической компании Китая
Руководитель цифровизации ведущей энергетической компании Китая поделился кейсом построения корпоративной ALM-системы. На фоне ускорения глобального перехода энергетики к взаимодополняющей многовекторной структуре «солнце–накопители–ветер–водород» ПО стало центральным управляющим ядром энергосистем. На текущем этапе модель разработки ПО страдает от болевых точек — островов инструментов, отсутствия сквозной прослеживаемости, недостаточной связки ПО и «железа», сложности повторного использования активов знаний, — что серьезно ограничивает качество и скорость поставки ПО. Поэтому компания запустила создание корпоративной ALM-системы: платформа интегрированной совместной разработки ПО, охватывающая полный цикл от требований, проектирования и разработки до тестирования и релиза, с двунаправленной прослеживаемостью требований, версий, кода проектирования и тестов по всей цепочке.
В части ключевого решения благодаря стандартизации процессов, сквозной связности всей цепочки, глубокой интеграции цепочки инструментов, созданию «полки ПО» и корпоративной базы знаний управление разработками перешло от экстенсивного «правления людей» к стандартизированному «управлению на основе данных»: разрушены острова инструментов, обеспечено накопление и повторное использование активов знаний на уровне платформы, весь процесс разработки стал прозрачным и управляемым. Платформа ALM построена на ALM-продукте PTC Codebeamer и, используя его мощную двунаправленную прослеживаемость, высокую производительность и интегрируемость, ломает барьеры между инструментами и накапливает активы знаний разработок; внедрение шло по стратегии «сначала общее — потом особенное, сначала пилот — потом тиражирование»: от посевных пользователей к развертыванию по всем бизнес-подразделениям. На следующем этапе компания глубоко встроит возможности ИИ в платформу ALM: анализ требований, автоматическая генерация тест-кейсов, интеллектуальный анализ дефектов и другие сценарии будут постоянно высвобождать эффективность цифровых разработок и поддерживать высококачественное инновационное развитие продуктов новой энергетики.
Интеллектуальное проектирование продуктов и применение ИИ
Чэнь Лиминь (Chen Limin), старший технический менеджер PTC
Старший технический менеджер PTC Чэнь Лиминь представил доклад об интеллектуальном проектировании продуктов и применении ИИ. Опираясь на данные отраслевых исследований, он разобрал реальные вызовы, с которыми сегодня повсеместно сталкиваются производственные компании: трудность своевременной поставки новых продуктов в серийное производство, высокий инновационный прессинг, стабильно высокие издержки разработки; представил современную систему разработки Creo 13 на «двойной тяге» — «разработка продуктов на основе моделей (MBD/MBE) + искусственный интеллект» — и полностью разобрал трехступенчатые (предложение, помощь, автоматизация) локальные ИИ-возможности Creo:
- Первый уровень — «предложение»: ответы из базы знаний, руководства по работе с ПО и диагностика неисправностей;
- Второй уровень — «помощь»: чтение и разбор 3D-моделей с выдачей адресных проектных предложений на основе геометрических признаков и параметрической информации;
- Третий уровень — «автоматизация»: автоматическая генерация и выполнение проектных скриптов через диалог на естественном языке, автоматизация проектных задач; при этом все возможности поддерживают локальное развертывание во внутренней сети компании, исключая риски утечки данных моделей.
В докладе была представлена также возможность Skill Market локализованного ИИ Creo: платформа содержит предустановленные параметрические навыки проектирования универсальных деталей — шестерен, винтов и т. п., — которые быстро устанавливаются и включаются; компании могут на основе собственных техпроцессов и шаблонов проектирования упаковывать собственные Skill, накапливая уникальные инженерные знания и расширяя по потребности интеллектуальные CAD-возможности. Также была продемонстрирована работа агента поиска похожих деталей, эффективно снимающего застарелые боли отделов разработки, стандартизации и закупок — многоколейность (одна деталь — много кодов), дублирование моделей, разбухание номенклатурных кодов, — и реализующего эффективное повторное использование деталей, анализ унификации материалов и интеллектуальное сопоставление цен закупки. Помимо этого Чэнь Лиминь представил нововведения Creo 13 в области оптимизации производительности крупных сборок, нового проектирования электрожгутов, композитных материалов, мультифизического моделирования, показав на измеримых сравнительных данных кратный (вплоть до более чем десятикратного) рост производительности ключевых операций — глобального анализа пересечений, зазоров, регенерации сборок. В завершение доклада он поделился стратегией будущего развития Creo AI, обозначив вектор движения CAD от интеллектуального помощника к интеллектуальному инженерному агенту.
Новый Windchill в помощь снижению издержек и росту эффективности разработок
Чжоу Хайтао (Zhou Haitao), старший менеджер решений для автомобильной отрасли PTC
Старший менеджер решений для автомобильной отрасли PTC Чжоу Хайтао в рамках темы «Новый Windchill в помощь снижению издержек и росту эффективности разработок» поделился направлением развития PLM-платформы PTC. Сегодня управление разработками в автокомпаниях повсеместно сталкивается с громоздкостью операций, не позволяющей раскрыть ценность данных, однообразным и малоэффективным внутренним и внешним взаимодействием, высокими затратами на обучение при смене персонала. Чжоу Хайтао представил инновационные векторы эволюции новой платформы Windchill: пользовательский опыт нового поколения, AI for PLM, собственную платформу совместной работы Jetstream, протокол контекста моделей (MCP), SaaS-развертывание, DFX-проектирование для производственного сервиса и другие ключевые возможности, а также озвучил план переименования версий: Windchill 13.1.2 станет последней версией с цифровой нумерацией, далее последуют версий по годам — Windchill 2027, 2028 и т. д.
Касательно внедрения ИИ в промышленный PLM он на примере полного процесса инженерных изменений продемонстрировал, как разные ИИ-агенты интеллектуализируют отчеты о проблемах, анализ влияния и проверку проектов; в связке с технической архитектурой — определением бизнес-потоков, планированием агентов, онтологическим моделированием и подключением данных — это обеспечивает эффективность ИИ при гарантированной строгости и точности результатов. Также он представил пользовательские возможности: онлайн-платформу совместной работы PTC Jetstream, ролевую оптимизацию UI/UX, облегченный просмотр Creo View WEB. В завершение он указал на боли традиционных обновлений Windchill — труднооцениваемые риски, огромный объем работ, сильная зависимость от опыта экспертов, — и сообщил, что PTC исследует встраивание ИИ в полный жизненный цикл обновлений: разные агенты берут на себя обследование и оценку, миграцию кода, автоматизированное тестирование, что заметно сокращает сроки и стоимость проектов внедрения и в итоге помогает компаниям укрепить фундамент платформы разработок, снизить издержки и повысить эффективность разработок и обеспечить рост за счет бизнес-инноваций.
Практика и поиск в цифровой трансформации разработок ведущего китайского производителя коммерческого транспорта
Руководитель ведущего китайского производителя коммерческого транспорта выступил с докладом «Практика и поиск в цифровой трансформации разработок». Являясь лидером китайского рынка среднетоннажных и тяжелых коммерческих автомобилей, компания выстроила интегрированную PDM-среду разработок на базе Windchill и CVPDM, связав сквозную цепочку данных продукта — от планирования, проектирования и технологии до производства, продаж и aftermarket — и особо представила два флагманских цифровых проекта: DMU автомобиля и группы отверстий рамы. Против болей традиционного DMU — неэффективная ручная проверка сборки, высокий риск пропусков, сложность взаимодействия гетерогенных CAD, — проект DMU автомобиля реализовал автоматическую сборку цифровых моделей и пакетную автоматическую проверку зазоров и пересечений: время сборки автомобиля сократилось с 8 часов ручной работы до 10–15 минут, многократно выросло покрытие валидации модели автомобиля; проект групп отверстий рамы завершил детализацию и параметризацию групп отверстий, связав цифровую цепочку от проектирования до трехсторонней штамповки на заводе, снизив ошибки проектирования и ежегодно значительно сокращая заводские затраты на вторичную обработку.
Говоря о будущем интеллектуальном развитии, она представила ИИ-планирование компании: навести порядок в ИИ-сценариях вокруг проектирования, валидации и публикации данных продукта, запустить пилот генеративного ИИ-проектирования конструктивных деталей Creo GTO, попытавшись реализовать интегрированную итерацию «проектирование–моделирование» и сократить цикл разработки продукта. Она отметила, что компания будет и дальше наращивать возможности платформ CAD/PLM, постепенно встраивать ИИ во весь процесс разработки продуктов, непрерывно повышать качество и эффективность разработок автомобилей и поддерживать постоянный рост конкурентоспособности продукции.
Как в эпоху ИИ обеспечивать соответствие разработки ПО нормативным требованиям
Дуань Лихуа (Duan Lihua), менеджер по развитию бизнеса в автомобильной отрасли PTC
Менеджер по развитию бизнеса в автомобильной отрасли PTC Дуань Лихуа поделилась темой «Как в эпоху ИИ обеспечивать соответствие разработки ПО нормативным требованиям». С лавинообразным вводом в действие множества жестких стандартов — батареи, автономное вождение и т. д. — нормативная совместимость автомобильного ПО вошла в «глубокую воду». Одновременно закрывающееся нормативное окно и рост барьеров экспорта превращают комплаенс автомобильного ПО от одномерного ответа на общие стандарты в трехмерную пересекающуюся матрицу «горизонтальные общие стандарты + вертикальные специальные жесткие нормы + глобальные барьеры доступа», сложность растет экспоненциально, и комплаенс-способность превращается в новый «технологический барьер».
Для выхода из этого тупика компаниям срочно необходим единый фундамент данных, отвечающий на комплаенс-затруднения формулой «горизонтально-вертикальный межрегламентный обмен и переиспользование данных + повышение эффективности за счет ИИ». PTC предложила «решение ИИ-аудита соответствия на основе онтологии», в котором Codebeamer как уровень данных онтологической ИИ-архитектуры играет критически важную роль «краеугольного камня данных». Обладая мощной сквозной двунаправленной прослеживаемостью, он связывает силосы данных всей цепочки — от требований, проектирования, кода, тестов, дефектов и изменений до релиза; встроенные готовые комплаенс-шаблоны ISO 26262, ASPICE и др. дают уровню онтологических данных единый высококачественный комплаенс-вход, а архитектурные возможности комплаенс-онтологии — уровни онтологии и инструментов, оркестрации и исполнения — реализуют интеллектуализацию комплаенс-сценариев. Решение повышает эффективность аудита на 95%, достигает 100% покрытия и в среднем на 60% раньше обнаруживает проблемы, освобождая инженеров от повторяющегося комплаенс-аудита, снижая его стоимость и повышая качество продукции. Кроме того, единый фундамент данных позволяет один раз вложиться сразу под несколько стандартов и переиспользовать между проектами, помогая компаниям спокойно пройти экспортный комплаенс. PTC, опираясь на Codebeamer, превращает комплаенс из «центра затрат» в «конкурентное преимущество».
Практика локализованного ИИ в ALM
Лю Чжихао (Liu Zhihao), директор по инновационной ИИ-стратегии Beijing SOIN Tech Co., Ltd.
Лю Чжихао (Liu Zhihao), директор по инновационной ИИ-стратегии Beijing SOIN Tech Co., Ltd. (SOIN Tech), выступил по приглашению с тематическим докладом «Практика локализованного ИИ в ALM». Опираясь на опыт локализованного внедрения ИИ SOIN Tech на ALM-платформе PTC Codebeamer, он системно разложил для представителей автопроизводителей реалистичные пути масштабирования промышленного ИИ в инженерных сценариях Китая.
Лю Чжихао сначала разобрал шесть ключевых вызовов, с которыми сталкивается внедрение стандартных ИИ-возможностей Codebeamer от PTC у китайских автопроизводителей: требования комплаенса данных, конфликт облачной архитектуры с внутренней сетью предприятия, отсутствие у универсальных больших моделей отраслевых и корпоративных знаний, трудность использования ИИ для активов инженерных данных, сложность интеграции с существующей ИТ-системой, потребность сценариев ИИ в постоянной итерации и эволюции.
В ответ на эти вызовы он представил построенную SOIN Tech локализованную техническую архитектуру ALM AI из трех частей: интеллектуальный помощник SOIN ALA (точка входа естественно-языкового взаимодействия для инженеров), движок знаний SOIN ADS (векторизация и поиск с дополнением для корпоративных частных знаний и инженерных данных) и движок рабочих потоков агентов SOIN AWE (оркестрация мультиагентов и интеграция бизнес-процессов). Все решение подключается к Codebeamer ненавязчивым (non-invasive) способом, поддерживает приватное развертывание во внутренней сети предприятия, гарантирует, что инженерные данные не покидают контур, и удовлетворяет требованиям китайской системы классификации защиты информации (MLPS) и отраслевого комплаенса.
На уровне технической реализации Лю Чжихао подробно разобрал пять ключевых технологических возможностей: планирование вывода локальных моделей, движок усиления корпоративных знаний, цепочку обработки мультимодальных инженерных данных, оркестрируемые рабочие потоки и интеграцию систем, мультиагентное взаимодействие и быструю итерацию; а также продемонстрировал на месте уже внедренные у автопроизводителей-клиентов практические сценарии — проверку схожести требований, проверку качества требований, автоматическую генерацию тест-кейсов —, наглядно показав выигрыш в эффективности и качестве.
Он также поделился планом краткосрочного внедрения и среднесрочной эволюции локализованного решения SOIN ALM AI: в краткосрочной перспективе — быстрый вход в проверку ценности через высокочастотные болевые сценарии вроде качества требований и генерации тест-кейсов; в средне- и долгосрочной — непрерывное расширение на большее число инженерных агентных сценариев: комплаенс-аудит, анализ влияния изменений, межсистемное взаимодействие и т. д., — помогая автопроизводителям без ущерба для безопасности данных и инженерной строгости по-настоящему довести ИИ от пилота до масштабируемой бизнес-ценности. Приглашение поделиться практикой локализованного ИИ SOIN на элитном автомобильном форуме PTC — это признание отраслью способности SOIN Tech внедрять корпоративный ИИ, особенно в областях ALM/PLM автомобилестроения и производства оборудования. SOIN Tech продолжит углубленно работать над промышленным ИИ и агентной инженерией и вместе с PTC и другими партнерами экосистемы предоставит китайским автопроизводителям более безопасные и лучше понимающие бизнес локализованные ИИ-возможности для цифровой трансформации.
Решение интегрированной инженерии продукта
Сяо Жун (Xiao Rong), старший консультант по решениям PTC / Ян Даюй (Yang Dayu), главный консультант по решениям PTC
Старший консультант по решениям PTC Сяо Жун и главный консультант по решениям PTC Ян Даюй совместно представили решение интегрированной инженерии продукта (IPE) и практику его внедрения. Сначала консультанты рассказали о решении IPE в рамках стратегии интеллектуального жизненного цикла продукта (IPL) PTC: против болей — фрагментации цепочки инструментов разработок, разрывов межотделенческого взаимодействия, недостаточной видимости инженерной информации — они разобрали трехуровневую архитектуру (оркестрация, взаимодействие, фундамент данных продукта) и представили ряд ключевых новых возможностей:
- Цифровая прослеживаемость продукта (DPT) опирается на открытый стандарт OSLC и устраняет избыточность ссылками, а не копированием данных, обеспечивая межсистемное сквозное отслеживание между инструментами Windchill, Codebeamer, PTC Modeler и др.;
- Браузер отношений (PRE) визуализирует связи между объектами разных инструментов и поддерживает многомерную фильтрацию и поиск;
- Совместная работа по задачам и изменениям (TCC) связывает процессы изменений и задач PLM и ALM, двунаправленно синхронизирует статусы, сохраняя родные рабочие потоки каждой системы;
- Новая продуктовая архитектура Ignition единым инструментом объединяет системную инженерию, связывает мультидисциплинарное проектирование — механику, электронику и электрооборудование, ПО — и завершает распределение функций в логическую архитектуру.
Далее, в связке с практикой локального внедрения в Китае, был поделен опыт построения интеллектуальных ALM-приложений на базе Codebeamer. Верхнеуровневые интеллектуальные приложения — независимые APP: ключевые данные хранятся внутри Codebeamer, переключаться между системами не нужно, порог входа низкий. Также были представлены два типовых сценария: сквозная прослеживаемость ASPICE — визуализация данных прослеживаемости всей цепочки через V-модель, по клику на узел открываются связанные требования, тест-кейсы, версии ПО и т. п.; DevOps-интеграция «в одном окне» — внутри Codebeamer подключаются Jenkins, Jira и другие инструменты, связываются требования и зависимости программных модулей, в реальном времени видны статусы задач CI/CD, весь процесс DevOps становится полностью прозрачным.
Пять тематических ИИ-стендов
Одновременно PTC подготовила за пределами зала пять тематических ИИ-стендов, чтобы участники могли углубленно общаться с техническими экспертами один на один:
Ключевая ИИ-архитектура на основе онтологии: для типовых сценариев внедрения ИИ-агентов в обрабатывающей промышленности — генерация заказного BOM, проверка соответствия — PTC объединяет онтологическое моделирование, графы знаний и оркестрацию процессов, опираясь на локализованный ИИ-фундамент и семантический и регламентный вывод, гарантируя строгость и точность выдачи ИИ.
Интеллектуальное проектирование продуктов с поддержкой ИИ: экспозиция вокруг приложений интеллектуального проектирования Creo AI, охватывающая нативные возможности Creo AI от PTC, Skill Market, ИИ-поиск похожих деталей и другие локализованные ИИ-приложения. Параметрические навыки проектирования шестерен, валов, крепежа и т. п. позволяют быстро строить модели деталей; предприятия могут также упаковывать собственные шаблоны проектирования и техпроцессы, накапливая уникальные инженерные знания; агент поиска похожих деталей проводит анализ унификации материалов, быстро находит и переиспользует существующие детали на этапе проектирования и одновременно дает данные для сравнения закупочных цен.
Управление жизненным циклом ПО с поддержкой ИИ: экспозиция вокруг приложений управления жизненным циклом автомобильного ПО с ИИ — ролевые интеллектуальные приложения Codebeamer, покрывающие весь процесс: требования, тестирование, CI/CD, комплаенс-проверки. Поддерживаются разбор и конвертация PDF-документов требований, ИИ-перевод пунктов требований, проверка качества требований по стандарту INCOSE, автоматическая генерация тест-кейсов, подключение CI/CD-конвейера разработок, одновременно выполняется комплаенс-проверка ASPICE, поддерживая функциональную безопасность и соответствие автомобильного ПО.
Цифровое управление продуктами с поддержкой ИИ: экспозиция вокруг приложений Windchill AI, включая нативные официальные ИИ-возможности PTC (ИИ-помощник по документам, поиск похожих компонентов) и локализованные ИИ-приложения для автомобильной отрасли (интеллектуальный разбор и оптимальный выбор материалов, анализ влияния изменений на базе AI-Agent, автоматическая генерация заказного BOM, интеллектуальная генерация APQP/DFMEA/PFMEA и т. д.).
Путешествие цифровой инновации с поддержкой ИИ: ключевые экспонаты PTC с Ганноверской промышленной ярмарки 2026 года — практика интеллектуального жизненного цикла продукта (IPL) для отрасли тяжелого оборудования: через взаимосвязанное, интеллектуальное управление жизненным циклом продукта связываются воедино инженерия требований, детальное проектирование, управление данными продукта, производство и послепродажный сервис, а ИИ дополнительно высвобождает эффективность всей цепочки — помощник по требованиям, генерация тест-кейсов, генеративное проектирование, оптимизация и поиск дублей деталей, перехват и анализ неисправностей, резюмирование наряд-заказов и интеллектуальный диалог.
Китайский автомобильный элитный форум PTC в Хэфэе успешно завершился. Благодаря этому мероприятию эксперты и представители предприятий автомобильной отрасли в ходе насыщенного обмена глубоко узнали новейшие тенденции цифровой трансформации предприятий в эпоху ИИ, новейшую продуктовую стратегию PTC и применение ее решений. Ждем следующей остановки элитного форума PTC China с новыми клиентскими кейсами разных отраслей и техническим обменом.