Maintenance Aware Design Ecosystem (MADE) 可以识别和降低技术风险，并优化复杂工程系统的设计。
获取 MADE，通过 PHM 技术开展基于模型的可靠性、可用性、可维护性和安全性 (RAMS) 分析。
应对日益复杂的系统
面对日益复杂的工程系统，传统的人工风险识别和缓解方法已不再实用，也不现实。该平台使用数字孪生来帮助识别和降低技术风险，优化设计流程，提高可用性并推进复杂工程系统的持续工程创新。
克服组织结构分散化难题
设计组织要借助技术来确保数据、分析方法和流程在分布式工作环境中使用时保持一致、可靠和高效。
获取数字领域知识
确保团队的知识和经验不会随着员工离职而丢失。基于模型的 RAMS 解决方案将领域知识集成到模型中，有助于实现这一目标。
支持数字化转型
除非流程的所有方面都实现数字化，否则数字化转型不会自动导致 RAMS 增加。该过程中的任何模拟步骤都将限制数字化转型的潜在好处。基于模型的 RAMS 方法可以为贵公司带来明显的成本、进度和技术优势。
详细了解我们集可靠性、可用性、可维护性和安全性于一体的综合性平台 (RAMS)。
构建系统的数字风险孪生模型，以实现安全、可靠且经济高效的性能和运行。通过基于模型的风险孪生，您可以在设计周期影响最大的阶段及早开展分析，减轻设计后期进行昂贵变更的风险。
运用 MADE 基于功能和故障的标准化分类构建可扩展且可重用的产品可视化表示形式，确保整个企业内的表示统一化，推进知识获取和传输。运用 1D 性能孪生的定量仿真结果并将其与数字风险孪生的定性结果相结合，推动设计更改并提高运行可用性。
分析并了解设计配置中功能风险的重要性，从而确定并记录故障对运行和拥有成本的潜在影响。定义组件功能的关键性参数，支持自动生成一系列安全和风险评估，以满足安全/任务关键型设备的设计和支持要求，其中包括 FMECA 和功能故障树分析。
专注于可靠性设计，并提供基于模型的解决方案，将可靠性分配、可靠性方框图以及可靠性和可用性分析功能与多种故障分布方法相结合。赋能工程师在产品生命周期的每个阶段根据仿真分析生成设计和服务建议，这些仿真分析可以与特定的设计状态或运行配置保持一致。
在集成式分析解决方案中设计和验证复杂系统的视情维护 (CBM) 诊断需求。将维护作为复杂系统的主要成本构成，有效构建维护流程，这对于优化平台可用性、总拥有成本和未来重新设计活动至关重要。通过生成数据支持一系列具体指标，确保提案预算估计的准确性，从而提高投标的质量（如每工时的维护成本、平均维护间隔时间 (MTBM) 等）。
