数字化转型中的仿真体系建设① | 企业数字化转型中仿真的价值
仿真能够做一些传统方法无法做到的事情
本期推送将带您了解ANSYS 2019仿真流程和数据管理高峰论坛，内容提炼自此次论坛大会各演讲嘉宾的主题精华，让您全方位欣赏ANSYS仿真流程、多物理场技术分析、数据管理和SPDM平台的理念和功能。
近年来，随着硬件的提升以及仿真技术的发展，仿真在企业的产品研发以及创新实践中，得到了越来越广泛的应用。正如产品设计从纸质向3D计算机辅助设计的演变中PDM所产生的重要作用一样，仿真的大规模应用催生了我们对统一的，便于协同的仿真环境的需求。在此契机下，ANSYS 2019仿真流程和数据管理（Simulation Process and Data Management，以下简称SPDM）高峰论坛于4月末在杭州成功举办，逾百名与会嘉宾围绕SPDM方案及相关产品服务进行多场报告及DEMO演示，以及深入的现场沟通互动。
此次论坛大会议题纷呈，本文为ANSYS高级技术经理袁勇博士在会上做“数字化转型中的仿真体系建设”的主题演讲，现整理成以下文字稿件并将分期发布，以飨各位与会嘉宾及读者朋友，演讲分以下3大主题：
数字化转型中的仿真体系建设① | 企业数字化转型中仿真的价值
数字化转型中的仿真体系建设② | 企业仿真体系建设的必要性
数字化转型中的仿真体系建设③ | 仿真体系建设的要素、原则与关键问题
谢谢各位领导，今天我们能聚在杭州这样的一个美丽的城市，而且在西湖边上，真是非常高兴。今天对ANSYS而言是一个非常重要的日子，因为我们这是第一次在这么公开的场合去讲ANSYS整个的仿真体系，尤其是仿真流程和研发管理平台。之所以我们现在越来越多地关注这个事情，是因为我们正处在一个变革化的时代，被称为数字化转型时代。
很多企业都把数字化转型作为自己核心战略考量的一个重要部分。因为数字化转型，意味着很多的问题，以前我们都在考虑信息化，后来做各种各样的智能化的相关研究。在这里面你会发现涉及到很多很多的词汇，比如说我们在讨论数字化的时候，必不可少的会谈到数字孪生、数据驱动，以及现在我们各个企业在做的智能化、智慧化。你会发现各种各样的解说特别的多，我们该如何去做好转型这件事情，每个人有自己的想法。从不同部门来说，会有自己的不同的诉求。那我们如果再回头来看这个事情的本质，其实无非就是这样的一张图。我们现在人所处的世界，叫物理世界。在物理世界的另外一侧，会存在一个数字化的世界。
我们所有的数字化转型，其实就是想把这样的一个数字化世界构建得更加的完备。物理的世界是由各种各样的物理的设备、机器等等组成。而我们要想把企业的数字化转型做好，应该需要去设想数字化的世界怎么构建比较好。在所有的数字化各种方式里面，包括之前大家所采用的，像OA系统，是把文档变成了数字化，然后CAD就是把我们的图纸变成数字化，而CAE仿真，其实就是把我们的整个物理世界运行的方式和规律变成了数字化。有了物理仿真，我们更容易去把那个数字化的虚拟世界构建的更加完备。而在这个里面还有更重要的一点，就是这两个世界将是要互相关联起来的。物理世界跟数字世界，不是割裂的。如果是割裂了它的意义并不大，我们现在就想把虚拟照进现实，现实跟虚拟能真正的关联起来。这就是所谓的叫数字孪生这样的一个概念。它核心的一个意思就是之前我们构建的数字世界并不是那么完整。那么我们现在要把这个数字世界跟物理世界变得很像，就像一对双胞胎、孪生体。而这两个世界之间，它们是有心灵感应、相互连接的。所以我们要加入物联网，把这两个世界关联起来。其实不管我们企业做不做得出孪生这回事情，我们构建数字世界的这样的一个动作是不应该停止的，而且是必须时时刻刻往前走的，这就是我们今天要讲述的数字化转型面临的一个核心的目的。不管我们企业是生产飞机，还是生产某一个电子产品，甚至说我就是一个工厂，其实我们背后做的所有的数字化转型，就是为了把这个数字世界变得更加的贴近真实，并且给真实世界提供更多的丰富的解释。在所有的数字化背后，我们并不是为了把这个数字化世界做的多漂亮，多完备。毕竟我们人是生活在物理世界里面，数字世界再漂亮对我们价值并不那么大。我们之所以要做数字化世界，是因为我们需要从数字化世界获得大量的数据，基于这些数据去做分析、做决策。这个才有更重要的意义。
在麦肯锡的报告里面，把数据分析分成了三个层次。最基本的就是数据的管理，然后再基于数据管理去做大量标准化的分析。标准化分析再上面会有一个高级数据分析。它有三种方法，里面提到的就是要做预测性的分析、要做优化和仿真建模、要做规范性的技术完善。所以，我们要做好的数据分析，这样的话才能充分的去利用数据。而在所有分析数据之前，我们就需要把这个数据变得更加的完备，大数据变得更大。然后我们的分析才有价值。现在热门的AI技术，它背后其实就是大量的训练、大量的学习，而且学习的东西就是各种各样的数据和模型。而这个模型跟真实世界非常的接近，那我们这个训练才有价值。
现在自动驾驶技术非常热门，却不可能用以前传统的方式来做。因为对于自动驾驶来说，一辆车、一个系统要上线，最少的运行的里程是400万英里。如果用真实的路测的话，至少需要九年时间，大概每年要花10亿美金以上。那就相当于一个人，你要开300年不停歇，这个对于物理世界来说，基本是做不到的。而在数字世界里面，我们就可以更轻易地去做到。在一年内，我们就可以仿真几万辆车，这个车它可以行驶几十亿英里。而这样积累下来的数据量会比我们在物理世界里面去测试的各种各样的场景会更丰富。基于这些模型再去训练，就会更加有价值。我们现在对于数字化转型，其实并不能简简单单停留在把物理世界去照搬过来，我们去做一套东西，更多的要考虑的是是怎么样去发挥数据的价值、数字化的价值。数据和数据化的价值，会改变我们对于这个世界的思考方式。像自动驾驶的虚拟场景，我们在虚拟世界里面可以构建各种各样的场景，包括对于像光线不一样、干燥路面和湿滑路面不一样等等，我们可以想要什么样的场景就可以构建什么样的场景，这个就是数字化的世界。
企业的数字化转型里面，我们真正要做到的数字化虚拟世界，它有其自身的特性，这里面有的是物理世界很难做得到的。而ANSYS作为仿真行业的领导者，我们是孜孜不倦地想通过仿真把虚拟世界构建得更好。
ANSYS已经成立快50年了。最早的时候它是做结构软件的，现在也是我们的核心的产品Mechanical，它起家就是做这一块，然后发现在机械类的世界里面，还需要一类软件，就是要做流体的分析。所以在2003年，2006年分别收购了CFX和Fluent，把这一块儿世界做得更加的完善。然后，我们的世界越来越倾向于电子化、电气化，所以在08年的时候又收购了ANSOFT，因为那时候你会发现未来的世界是电子信息的世界，我们需要对各种各样的电子、电气来做一些研究。所以ANSYS从这个时候开始，就把整个硬件的物理世界做得更加的完善了。但未来世界还不仅仅到电子化，电气化，还需要智能化，所以需要芯片、需要软件。所以在2011年，2012年又分别收购了相应的做芯片和嵌入式软件仿真的公司。我们这个时候就可以做成一个完善的系统，而这样的系统是对于物理世界更加好的一个诠释。我们能构建一个非常完备的虚拟原型，因为我们的一套智能化的设备，它是包含思想，也就是软件；包含大脑，去运算这些思想，这就是芯片和电子的这些器件；还需要肢体，也就是各种各样的以结构、流体方式运行的部件。除此之外，我们还需要在设计前期对于系统进行MBSE的考量，所以ANSYS也有这方面的产品。
除了在更高的系统层面的前期设计，我们还需要在物理结构设计早期去进行相应快速的研究。所以我们又新推出了一个产品系列叫Discovery。这些产品，就是帮助在我们硬件还没有成型之前去做非常快速的分析。再这之后，我们还会发现我们构建的虚拟世界和物理世界之间需要关联起来，它们不是割裂的，需要把这两个世界互相映射、互相连接。这个时候我们需要对模型进行更好的构建、尽量贴近实际工况，因为物理世界的运行还有一些条件、我们需要映射到虚拟世界里面，所以我们就需要把两个世界关联起来。有件事情，一件就是去做模型校验，让仿真和试验更加贴合、相互促进，这就需要一个产品叫OptiSLang。还有另外一件很重要的事，我们要真正的构建一个的Digital Twin，需要把这两个世界关联起来，所以我们有了一个新的产品，Twin Builder，它能把我们之前构建好的这样一个数字化的世界和物理世界连接起来。因为它能够和物联网这些平台去做一个搭接。
当然，增材制造也是在实现物理世界很重要的一个部分。我们需要把仿真好的各样东西给做出来，3D打印是非常重要的一个技术，我们需要对它进行研究。
物理世界里面还有很多很多的东西，在之前的产品体系里面没有考虑完整，比如光学，声学，所以又收购了这个领域软件。材料在物理世界中是很重要的一个研究方向，在今年年初ANSYS又收购了一个做材料库的软件。
至此，我们就把一个物理世界构建的方式图谱构建得非常完善了。但最后发现还有一块儿不太够，因为我们这个过程中做出了大量的数据，我们需要对这些数据进行管理，还要对各种各样的工具进行管理，还要把使用这些工具的人进行相应的连接，这就是我们今天要讲的这个主角。
SPDM仿真流程和数据管理的平台，只有在这样的一个平台之下，才能把之前很复杂的工具、数据，还有相关的人，更好地管理、更好地连接，这就是我们今天开这个会的重要的意义。现在你发现ANSYS花了很长的时间，从一开始自己做软件，然后逐步的收购，各种各样的仿真软件，并把它们联合起来，其实ANSYS做了更大的局，花了20年的时间，把刚才那个图谱渐渐地构建很完整。我们也是希望从今天开始，能够以更全新的一个平台化的形象展现在各位面前。我们将用全面的体系化的能力，去把我们所有之前零散的珍珠给串起来，串成一串更漂亮绚烂的项链呈现给大家。
更多关于本次SPDM高峰论坛完整版演讲资料可通过
以下链接进行注册下载
