准确的虚拟样机有利于更深入地了解工业机器的结构、机理和内部元件，同时也为人工智能驱动的决策提供了基础。

当仿真与测试数据高度相关时，可以通过数值优化手段加速机器设备的开发，以提高运行效率、减少振动并改善机器的动力学特性。

通过将 M-CAD、E-CAD 和控制相互关联，system simulation系统仿真可以解决越来越多的复杂机器制造挑战。

各种工具、方法、语义和实现，使结构工程师、软件工程师和测试部门之间的信息交流变得复杂。 系统开发解决方案 Norria Double aggressive 将研发准则和目的驱动仿真相结合，通过功能模拟接口 (FMI) 标准与虚拟调试环境连接。 将控制顺序与机器的实际行为相结合，可以实现虚拟调试，减少在客户设施的时间投入。

多体仿真能分析机械元件的详细行为并创建虚拟样机，这为数值优化提供了基础，使得减重和减振目标得以实现。 通过多体仿真，可以更快地实现工艺准确度，提高机器和生产线的生产效率。 详细的多体仿真可用于评估寿命和疲劳，并减少由材料疲劳导致的维护

可以通过编程使机器具有自我意识，学会自我优化。机器制造商便能够实现自动路径校正，避免因工件重量变化、制造容差差异或系统机械老化引起的路径误差。 自主学习、自动路径误差校正可提高零件和工艺的质量，提高机器生产率，并减轻设备磨损。 对于速度、准确度和表面光洁度等方面的要求，可通过集成式机电仿真的自动参数调整进行控制。 结合控制系统进行整体系统仿真，可以进行因果分析，减少控制参数的适应时间，并为机器学习奠定基础。