一、核心目標差異

　　二、技術(shù)架構(gòu)

　　1. 分析系統(tǒng)（靜態(tài)評估）

　　數(shù)據(jù)輸入：

　　靜態(tài)姿勢數(shù)據(jù)(關(guān)節(jié)角度、受力點)

　　環(huán)境參數(shù)(工作臺高度、工具重量)

　　核心技術(shù)：

　　基于生物力學模型(如人體骨肌模型)

　　應用工效學標準算法(OWAS、REBA、EAWS)

　　規(guī)則引擎驅(qū)動(如IF-THEN風險判定邏輯)

　　輸出形式：

　　風險熱力圖、姿勢評分表、改進建議列表

　　2. 仿真系統(tǒng)（動態(tài)推演）

　　數(shù)據(jù)輸入：

　　三維數(shù)字人體模型(DHM，如Jack、Siemens Tecnomatix)

　　動態(tài)行為腳本(操作路徑、任務時序)

　　物理引擎參數(shù)(重力、碰撞體積)

　　核心技術(shù)：

　　虛擬環(huán)境構(gòu)建(CAD集成、場景渲染)

　　實時動作捕捉映射(光學/MoCap驅(qū)動虛擬人)

　　多體動力學仿真(肌肉力、關(guān)節(jié)負荷動態(tài)計算)

　　輸出形式：

　　3D操作動畫、疲勞度時間曲線、空間可達性分析

　　三、關(guān)鍵技術(shù)差異點對比

　　四、典型應用場景　

　　五、技術(shù)融合趨勢

　　分析-仿真一體化平臺(如：Siemens Jack + EAWS模塊)

　　在仿真環(huán)境中嵌入實時工效評分引擎

　　AI增強技術(shù)：

　　分析系統(tǒng)：機器學習自動識別高危姿勢(計算機視覺)

　　仿真系統(tǒng)：強化學習優(yōu)化虛擬人動作序列

　　數(shù)字孿生應用：

　　物理工廠數(shù)據(jù)驅(qū)動仿真模型迭代更新

　　六、選擇建議