Simcenter HEEDS 通过自动化工作流，让产品开发过程更高效。凭借对大量商业 CAD 与 CAE 工具的接口支持，HEEDS 能够快速、便捷地集成多种技术，无需编写自定义脚本或进行手动操作。不同建模与仿真产品之间的数据可自动共享，从而高效评估性能权衡与设计鲁棒性。 Simcenter HEEDS 帮助用户简化并自动化虚拟样机开发流程，它能够： 创建流程流，结合内部工具以及商业化的 1D、2D、3D 仿真 和 成本评估工具 修改任意原生几何模型 稳健地重新网格化或更新任意物理仿真模型 支持 协同仿真（co-simulation） 或 顺序工作流 自动重建模型以探索更广泛的设计空间 借助 Simcenter HEEDS，用户可以轻松定义设计工作流，并在不同的建模与仿真工具之间自动共享数据。这样，工程师可以将精力集中在 深入理解设计并选择最佳方案 上，而不是浪费在繁琐的操作中。 HEEDS 的 过程自动化能力 使用户只需一键即可评估任意设计变体。在工作流完全自动化后，后续的设计空间探索将更加轻松和高效。

1D/2D/3D仿真整合：可以把 Plant Simulation（工厂/物流仿真，2D/3D） 与 成本模型（1D/Excel/数据库）、甚至 自动化控制仿真（如Emulate3D） 集成到同一个流程中。 协同仿真：支持 Plant Simulation 与其他工具（如能源仿真、供应链仿真） 协同运行，统一评估。 自动参数迭代：比如自动调整生产节拍、人员配置、AGV数量，批量运行仿真场景，快速获得 Pareto 最优解。 一键运行：工程师无需手动修改模型和导出结果，HEEDS 会自动完成流程，让你专注于结果的分析与决策。

Simcenter HEEDS 能充分利用现有的硬件投资，实现对所有计算资源的高效使用。这些资源包括本地或远程的 Windows / Linux 工作站或集群，以及 云计算资源，从而加速创新型产品开发。 Simcenter HEEDS 分布式执行 (Distributed Execution) 的能力包括： 利用所有可用的计算资源 通过多层次并行（工作流级、任务级、核心级）减少仿真周转时间 支持无限数量的载荷工况 (load cases) 在不同平台与操作系统之间编排仿真任务 灵活利用高效的许可机制、高性能计算 (HPC) 和云计算资源 最大化虚拟仿真投资，实现 全年无休 (24/7/365) 运算可用性 借助 Simcenter HEEDS，用户可以高效调度现有硬件资源，包括本地、远程、集群和云计算。例如： 在笔记本的 Windows 系统 上自动修改几何模型 在 Linux 服务器 上运行结构变形仿真 在 Linux 集群的多核 上运行计算流体力学 (CFD) 仿真 HEEDS 可以编排整个分布式流程，并将所有设计空间探索结果统一整合。

面向数字化工厂仿真Heeds可以：

远程批量运行：将不同参数组合的仿真任务分发集群，批量运行几百甚至几千个仿真场景。 跨学科整合：在集群上同时运行物流仿真 (Plant Simulation)、能耗分析 (1D EnergySim)、流体/温控仿真 (CFD)，由 HEEDS 统一协调。 结果汇总与优化：HEEDS 自动收集所有运行结果，绘制 Pareto 边界，帮助快速找到最优工厂布局或物流策略。 这样一来，仿真效率最大化，不再受限于单机算力，且工程师不用手动管理任务，能把更多精力放在 优化结果解读与决策上。

与大多数传统优化工具不同，后者通常需要高度专业化的技术专长，并且需要对模型进行简化以实现高效搜索，Simcenter HEEDS 让所有设计师和工程师都能参与创新探索。 Simcenter HEEDS 内置的专有 设计空间探索 (Design Space Exploration, DSE) 功能，能够同时利用多种全局与局部搜索策略，并在探索过程中自适应地调整搜索方式。用户无需掌握复杂的算法搜索知识，但可以通过协作式搜索功能轻松融入自身的工程直觉。这一过程使用户能够在最少的仿真时间与成本下，识别出高性能的设计族群。 这种方法被称为 系统化人为错误减少与预测方法 (SHERPA, Systematic Human Error Reduction and Prediction Approach)，其特点包括： 无需模型简化、拟合或代理模型 (surrogates) 采用混合式、自适应的智能搜索，在更少的评估次数中找到更优设计 缩短搜索时间、降低产品开发成本与设计风险

在工厂物流仿真场景下（如 生产线平衡、AGV 调度、仓库布局、BHS 行李系统）： 传统做法：需要专家选择优化算法（如遗传算法、DOE、蒙特卡洛），且必须对模型简化，才能在有限算力内搜索。 HEEDS + SHERPA： 不必对 Plant Simulation 模型做大幅度简化，即可直接用于优化探索； 自动混合全局搜索（大范围探索可能解）与局部搜索（细化最优解），并动态调整策略； 工程师只需设定设计变量（如输送线间距、缓冲容量、工人数量、AGV 数量等）和目标（如吞吐量最大化、能耗最小化），即可快速得到高质量方案； 系统还能发现多个 Pareto 最优解族群，供决策层选择。

Simcenter HEEDS AI Simulation Predictor 是 SHERPA 的性能加速器，能够强化其最先进的搜索技术，使其运行速度更快。该加速功能专为需要加快搜索进程的 Simcenter HEEDS 用户设计，尤其适用于耗时的 CAE 分析或长周期优化任务。 Simcenter HEEDS AI Simulation Predictor 通过引入 精度感知型 AI（accuracy-aware AI），作为 混合自适应搜索框架 的一部分，能够： 在当前搜索过程中主动学习并持续优化； 为未来的设计探索积累经验； 在保持相同设计预算的前提下，大幅缩短设计优化时间； 提供与 SHERPA 相当的结果，同时具备显著的性能加速潜力。 在长周期优化任务中，它最多可节省 40% 的计算时间！此外，该技术还支持 数据复用，能够将以往的探索结果应用于新产品和新系统的设计中，从而进一步节省时间与成本。 用户 无需具备 AI 专业知识 —— 该技术可无缝集成至现有工作流中，在 SHERPA 搜索框架内加速计算密集型的 CAE 仿真。借助 Simcenter HEEDS AI仿真加速器，用户可以：更快完成任务； 或者在相同时间内执行更多仿真。 无论选择哪种方式，都能更快地发现更优的设计方案。

面向工厂仿真时： 高耗时仿真加速：对大规模仓储/分拣/AGV 调度模型，优化时可大幅降低迭代所需时间。 历史数据复用：例如曾经的 AGV 调度优化结果，可作为新方案搜索的起点，缩短收敛时间。 更快得到 Pareto 前沿解：在多目标优化（如吞吐量 vs. 能耗 vs. 人工成本）中，加快搜索找到平衡方案。 无须 AI 专业技能：工厂工程师可直接使用，无需掌握机器学习算法。

Simcenter HEEDS 软件可以在虚拟样机设计过程中，轻松探索性能权衡，并有效支持设计评审。通过该软件，用户可以： 深入洞察 产品设计的不同备选方案； 识别 一系列表现最优的设计族群； 发现 成本效益高的设计改进空间； 在设计评审中，提供对设计变量敏感性的支持； 评估 设计对制造公差的鲁棒性。 Simcenter HEEDS 允许用户在广泛的设计方案中进行性能对比，找到既可行又具有优良特性与鲁棒性的设计族群。该软件帮助您在多目标与约束之间理解设计表现，快速识别设计对输入变量的敏感性，从而在设计评审过程中更有信心地作出即时决策，并预测未来结果。

面向工厂仿真时，设计备选方案比较：在 BHS（行李处理系统）、物流分拣系统等模型中，可以快速比较不同布局、控制策略、设备配置对吞吐量、能耗、等待时间的影响。 发现最优解族群：不是只找到单一最优解，而是识别“高性能解簇”，例如多个分拣线/AGV 调度组合，都能满足目标。 成本敏感性分析：帮助确定在不显著降低吞吐量的前提下，减少设备数量或带宽，从而降低投资成本。 支持设计评审：在评审会议中，可以展示输入参数（如 AGV 数量、分拣线长度、缓冲区容量）对系统性能的敏感性。 鲁棒性分析：验证系统在存在制造偏差、随机事件（设备小故障、行李到达波动）下的表现是否依旧稳定。