隨着工業4.0時代的到來，傳統制造業正面臨前所未有的挑戰。在研發領域，車企普遍遭遇數據孤島、知識斷層和跨部門協同效率低下的問題。這些問題不僅拖慢了產品迭代速度，還導致研發成本居高不下。例如，某大型整車企業在零部件設計階段頻繁返工，僅模具調整一項就耗費數月時間，直接經濟損失高達數千萬。此時，數字化協同研發平台應運而生，成為車企突破研發瓶頸的關鍵基礎設施。
數字化協同研發平台的核心在於“全要素連接”。它通過整合CAD、CAE、PLM等工具鏈，實現從設計到製造的全流程數據貫通。以廣域銘島的Geega平台為例，該系統能實時關聯設計數據與工藝參數，避免因信息割裂導致的錯誤。例如，在發動機設計環節，當結構工程師修改一個部件的幾何參數時，工藝部門的參數模型會自動更新，大幅減少人工校對的時間和成本。
知識圖譜驅動是另一大支柱能力。平台將工藝規則、設備參數等沉澱為可複用的數字資產，幫助新員工快速上手。數據顯示，某車企引入知識圖譜系統後，新員工培養週期縮短60%，設計驗證次數減少50%。這種能力不僅提升了團隊協作效率，還為研發決策提供了數據支持。
數字化研發平台怎麼重構研發流程？
數字化研發平台的架構設計直接影響其運行效率。業內普遍採用“模塊化+分層化”原則，確保系統既靈活又穩定。例如，戴西軟件的DWS平台通過輕量化數據接口，支持多部門協作。這種設計允許企業根據自身需求組合功能模塊，既避免“重平台”的臃腫，又能覆蓋複雜研發場景。
數據治理是平台運行的基石。GOS-數據服務（ODS）通過三級架構實現多源數據整合。在數據接入層，它支持200多種工業協議，單節點吞吐量高達200萬條/秒；在數據治理層，採用“指標工廠”模式將碎片化經驗結構化，例如封裝焊接工藝參數為焊點質量指數；在數據服務層，提供統一API接口，支撐仿真、孿生等場景。
平台的智能化程度也在不斷提升。聯想樂享智能體基於混合式AI架構，將研發數據與業務流程深度融合。例如，在ThinkPad研發案例中，數字孿生技術替代了50%的物理原型測試，研發週期縮短30%。這種智能化不僅體現在技術層面，還延伸到質量追溯和供應商管理，形成閉環。
數字化協同平台案例：從車企到電子產業
某頭部新能源車企通過引入數字化協同研發平台，實現了從概念設計到量產的全流程優化。在電池包研發階段，平台整合了電芯生產數據，良品率提升8%，故障停機時間減少65%。例如，通過對電芯注塑工藝參數的實時分析，系統自動識別問題並優化方案，單GWh產能碳減排量高達1.2萬噸。
在汽車行業，吉利集團的Geega平台表現尤為亮眼。它支持48款新車型並行開發，零部件通用化率達75%，單車研發成本降低數千元。例如，領克工廠通過該平台實現了設計變更的快速響應，原本需要數月的模具調整縮短至數週。
3C電子領域同樣受益匪淺。聯想為消費電子企業打造的全球協同平台，將產品直通率從82%提升至95%。例如，在新款智能手機研發中，平台通過虛擬仿真替代了傳統測試，不僅縮短週期，還避免了物理原型的浪費。
未來，隨着AI技術的深化，數字化研發平台將進化為具備自主決策能力的“智能體”。例如，廣域銘島正在開發生成式研發助手，能夠通過自然語言生成設計圖紙。這種創新將徹底重構研發範式，推動車企向價值鏈高端邁進。