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在PLM系统的项目实施过程中，BSH公司不仅考虑了下游数据应用部门的需求，制定了产品开发设计部门的数据规范，还制定了一系列基于NX的CAE分析、工艺工装、NC CAM加工方面的应用规范和应用流程，并基于相应的应用规范和流程对NX应用环境做了大量的客户化定制工作，开发了一系列应用工具，真正实现了设计、分析、工艺工装和制造的一体化，达到了预期的项目目标！
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数字化制造，提高规划和制造效率
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Tecnomatix是综合性数字化制造解决方案系统。该解决方案把所有制造学科——从工艺布局规划和设计、工艺过程仿真与验证到制造执行——与产品工程连接起来，促进了全局创新。Tecnomatix建立在Teamcenter制造总线这个开放式产品生命周期管理（PLM）基础之上，是目前市场上功能最多的一套制造解决方案。
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得益于前期PLM等项目的实施。BSH公司创建大量的、规范的NX三维产品、JT可视化和BOM数据，在此基础上成功地实施了数字化工厂的项目，主要包括以下内容：
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·MTM Ticon和流程设计器以及相关的工作流程：变量配置管理，通过对相似产品的分组管理，降低其复杂性；运行管理，通过直接集成在流程建模的MTM分析确定其时间节拍；工作系统管理，通过定义操作过程，获得基于完整生产过程的知识，并使虚拟的规划以可视化的方式呈现；多方案管理，通过对不同产品、不同工人数量、不同操作时间和不同零件数量的研究，优化其规划方案；流水线平衡管理，通过工作台操作的分配定义产品系列，实现对客户需求的快速反应；报表生成和管理，包括流程规划报告、工单等。
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·BSH公司根据应用需求，对流程设计器做了相应的定制开发。
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·流程仿真、工厂仿真和冲压线仿真：通过对不同人体模型的人体功效分析，研究其可视性和可达性，在生产前评估其人体功效的安全性等。
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BSH公司通过实施Tecnomatix数字化制造解决方案，达到了其提高规划效率和优化制造效率的目的。
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CAE分析，提高产品的质量
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在消费品的产品开发和创新实践中，CAE分析开始日渐占据重要的地位。通过应用NX数字化设计分析软件，BSH公司的产品设计师可以方便地进行运动和结构强度等方面的CAE分析。不仅如此，随着市场对消费品品质要求的提高，BSH公司也采用Siemens PLM Software的专业CAE解决一些特殊的分析问题，如声学分析等。
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近几年来，市场上对洗碗机的噪声提出了更严格的要求。现在开放式的厨房不仅要求其功能完备、装饰精巧，也要求保持足够的安静。因此，洗碗机能够保持足够低的噪声水平成为高端品牌的关键性标志。Siemens PLM Software的LMS Test Lab Acoustics提供了一套完整的、独特的声学测试分析软件和硬件解决方案，涵盖了许多声学方面的应用，如声学测试、材料和组件的测试、声功率测试、声源定位和完善的质量检测。BSH公司可以在集成的软件环境和合理的工作流程中进行声学测量，这大大改善了声学研发效率，节省了大量的时间和精力。
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“Siemens PLM Software帮助我们优化了洗碗机整体的声学性能，并通过对控制面板的声学识别处理减少了阻尼材料的用量，从而降低了生产成本。我们公司每年生产超过400万台洗碗机，使用较少的阻尼材料，意味着我们可以显著降低成本。”Schwenk先生这样表示。
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“拥有信息的一个单一来源对BSH公司非常重要，因为现在没有关于什么是正确的以及什么是错误的疑问。只有一个答案，并且每个人都知道在哪里查找这个答案。”Matthias Bronowski这样表示。
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工业4.0实战：装备制造业数字化之道 案例十二 福特汽车公司利用Teamcenter仿真过程管理快速取得成效
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CPDA设计与仿真委员会一直专注于仿真数据管理、过程管理以及CAE工作流自动化。该委员会的工作之一就是进行仿真数据管理和过程自动化的收益与挑战案例的研究。
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福特汽车公司最近实施了基于Teamcenter的仿真过程管理解决方案。该方案很快就为公司的CAE模型开发过程带来了实效。2009年，福特汽车开始计划采用基于Teamcenter的仿真过程管理，并藉此取代公司的内部工具。2010年4月，这套系统完成了安装，并于当年5月投入生产。实施该系统的Teamcenter几乎无须定制，也无须花费很多精力配置，部分原因在于福特汽车公司在工具包应用方面有着丰富的经验。几个星期后，在CAE配置的创建和管理等几个关键步骤上，福特汽车公司的效率提高了4~8倍不等。网格开发团队经理Ulrich Fox博士把这些收益归功于Teamcenter更为丰富、功能更为强大的CAE项目处理数据模型，以及结构映射，它们为CAE模型配置的创建提供了帮助。
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福特汽车公司取得成功的因素包括：明确的预期、良好的规划以及良好的厂商支持。福特汽车公司对集成化PLM工具包的收益愿景很明确。另外，新工具支持已确立下来的业务流程。这提高了系统部署成功的可能性，因为很多工程之所以失败，是由于它们不仅包含大量的新工具，而且这些工具的使用方法也发生了重大的变化。
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由于各个公司都努力推进虚拟化或数字化的产品开发以及仿真驱动式设计，所以仿真数据管理需求就变得至关重要。很多公司的产品开发过程都包含若干阶段性关卡。因为产品开发过程被分为多个阶段，并在当前设计的每个阶段结束时进行评估。在进行阶段评审时，各项评估结束，同时决策产品下一步的开发方向。
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基于物理学的CAE产品性能数字化仿真为各项评估提供了巨大支持。用于阶段性评审的设计数据发布后，CAE模型就必须被构建起来，同时，必须进行仿真分析。在这一过程中，CAE成为总体项目能够按时完成的关键。
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从CAD模型生成CAE模型的过程非常困难。必须找到正确的设计版本和配置，并且必须将组件和装配的恰当描述传输给CAE团队。然后，必须对零件进行网格划分并连接，以便正确地描述检验过程中的系统或装配体。CAE模型可能根据工程专业和解算器技术被特例化，用于某一特殊类型的评估。必须对各种荷载情形进行计算，并在最后将仿真结果与产品性能要求进行比较。常见的问题主要包括：
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·CAD模型到CAE模型的转化是手动完成的，并需要耗费大量时间。
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·完成一个CAE模型必须使用多个信息源的数据，而不仅仅是CAD图形数据。
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·CAE模型无法与CAD及其他数据源（“谱系”）连接，或这种连接无法得到验证。
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