尤其是，在复杂的冷却通道几何形状条件下（例如，上述近形冷却装置），模具中可实现的局部冷却或温度控制性能相关知识至关重要。在模流分析中，冷却通道中的流动条件可以与经典的型腔模具填充和固化模拟过程并行计算。在一个简单的塔式冷却装置示例中，示例性地示出了几个冷却通道中的流动计算结果（图7）。在模拟模型中，通过具有不同模具表面散热强度的定义喷涂表面，以简化的方式考虑了常规水基脱模机涂层或创新微喷涂技术。
为了能够更好地评估铸造技术设计的可靠性，切换时间点作为另一个工艺变量被集成到了虚拟研究中，从慢速的第一阶段到快速的第二阶段，状态分别为早、中，晚（图8）。在铸造工艺模拟系统性和有针对性的利用过程中，最重要的一步是为了评估虚拟研究工艺变量而需做出的关于有说服力的质量标准和测量值的定义。针对散热器，需要根据组件定义要求选择相应的模流分析结果。
1、 流量误差：4个型腔中的最低填充温度（冷料风险），
2、 表面缺陷：铸模腐蚀（冲蚀）和粘模（粘附），
3、 填充时间差：所有鸟巢状结构之间作为最大差值的填充时间，
4、 内部缺陷位置：滞留空气量（气体孔隙率）和孔隙率（收缩孔隙率）。
例如，以下示出的是，根据上述质量标准（图9），用模流分析软件进行的铸造工艺模拟得出的相应3D结果（图9）。从定义变量的数量及其自由度可以得出虚拟实验的测试空间：
1、 常规/优化浇铸流道设计（2）
2、 浇口几何形状，窄/宽（2）
3、 常规/近形模座冷却（2）
4、 常规/近形插件冷却（2）
5、 流量8/15升/分钟（2）
6、 介质温度80/150℃（2）
7、 常规/微喷涂工艺（2）
8、 切换点，早/中/晚（3）。
为了减少计算量，可以使用不同统计测试计划策略（例如，Sobol），以生成所谓的启动序列，通常的方法是“通过进行最少次数的实验，得到有统计保障的数据”。在高速铸造单元基准方范围内采用了一个全阶乘实验设计（DoE），即，对384种具有理论可能性的参数组合全部进行了模拟，其中，第108号虚拟实验符合根据高速铸造单元对原始量产工艺进行了调整后的初始过程。由于使用3D结果对虚拟实验进行常规评估是没有意义的，因此，模流分析中的模拟结果也将根据规定标准被自动转换为量化数值。使用集成的统计分析工具可以对方便、明确而又迅速地评估所有研究实验。
通过所谓的使用结果（Use-Result），将针对铸造质量、压铸模具负荷或者生产过程的效率和耐用性所选定的量化标准（表2）总结成了易于理解的特性数值（KPI）。这些特性数值所基于的是与实际生产相关的特性数值OEE，同样地，OEE也被逐步应用到了压铸过程中。特性数值OEE将可用性（例如，模具使用寿命......）、速度（例如，循环周期时间......）和结构质量或废品率等类别用作效率提高的测量变量（图10）。通过对结果进行数学上的连接，形成用于描述“最佳工艺过程”（在产品质量、经济性和生产可靠性之间取得最佳折衷）的特性数值。在这种情况下，虚拟特性数值并不一定与物理关系相对应，为了对复杂的虚拟测试区域进行评估，虚拟特性数值被标准化成了第108号参考实验。大于1的数值表示与高速铸造单元的初始状态相比有所改善。原始量产工艺为参照，循环周期时间的减少是以百分数形式给出的。基于标准化特性数值基础，在Magmasoft中会生成一个关于虚拟实验的排名（图11），通过对特性数值进行统一的加权处理，可立即确定最佳解决方案
