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“逆”转!企业如何实现仿真驱动研发,实现正向变革?

1年前浏览2869

作者:踏雪歌者
来源:踏雪当歌

现阶段,中国制造企业面临着巨大的挑战,产品同质化、原材料成本上涨、各行业过度竞争、客户需求多样化……提升产品创新能力迫在眉睫。 


面对这种情况,企业应该何去何从? 


本期我们将继续通过E-works 数字化企业网总编 、CEO 黄培先生以及安世亚太高级副总裁田锋先生的对话内容,共同探讨企业如何真正走向正向研发、如何真正实现仿真驱动设计。 


点击此处查看上期精彩内容《颠覆式创新:制造企业如何实现研发体系的进化?


黄培    

   

田总您好。当前,中国制造企业利用数字化手段提升产品创新能力十分紧迫。企业如何从逆向工程转向正向研发?如何实现仿真驱动设计,实现研发数字化转型?

田锋      

     

在数字化研发理想模型中,正向是三级跳的第二跳,用以解决创新问题。第一跳解决效率问题,减少浪费。第二跳就不能满足于此,一定要有创造性,引入新技术,提升设计能力、创新能力。第二跳所采用的模型化技术,嵌入了大量的新技术,才能形成更高端的模型。正向设计拥有完整的V字流程,起点是MBSE,系统设计与仿真是核心。从用户的真实需求开始,分解成非常细的技术需求,进入架构设计,再进入系统性设计。 


在传统设计中,更多的是改型或者仿制,很少会提及这些名词。MBSE则特别强调基于需求的架构设计,进行系统性的设计,实现颠覆式创新。如果没有架构设计,只能在细节处进行创新,所以过去的逆向工程都是在细节上进行创新,导致企业只知其然,很少知其所以然。 


仿真处在正向设计和理想模型的中心位置。仿真在设计概念产生之后才会发挥作用,用来及时验证设计的构想,可以说仿真是创新的保障之一。真正的创新要从MBSE系统设计入手,架构设计时才能产生新的设计。 


因此,在研发过程中一定要让MBSE与仿真并行,并驾齐驱,是两龙驱动的两驾马车,不能只强调仿真,也不能只强调 MBSE,保障中心性。因为时代因素,中国仿真在过去效益并不高,正向设计的要求也不高。仿真需要体系化建设,才能实现仿真驱动设计。仅仅依靠仿真软件工具,其实起不到这个作用,达不到目的。

黄培      

     

根据您所讲述的V型流程,以往仿真技术多在V型的右边,是一种事后的验证。仿真驱动设计这个概念已经说了多年,是否已经真的逐渐走向现实了?

田锋      

     

是的。过去一直把仿真当做工具,其实仿真驱动研发、仿真驱动设计不是工具在起作用,是体系在起作用。我经常用南水北调来举例,南水北调有很多水泵,水泵就是仿真的工具。南水北调的流程,是设计水泵放在哪里,这是体系性的思维,保证它真正能驱动水往上走。过去我们都只注重工具的使用,而忘记了体系的设计。仿真本身是个体系,正向设计也是一个体系,所以说体系思维非常重要。

黄培    

   

谈到知识工程,我看过关于飞机设计的参数化的例子。如果飞机是加长版,需要一定量窗户;当尺寸变成小型飞机,对窗户的尺寸参数进行调整,窗户数量则会自动减少,不需要人工再去处理,这是在三维模型处理的一个最通俗的案例。田总您是否可以再举一些案例,关于我们如何实现研发的智慧化?

田锋      

     

我把您所提到的这种知识称之为确定性知识,基于确定原理,加工之后变成模型。只要原理是确定性的,就能模型化,模型化之后可以APP化。在设计过程中,基于输入条件,可以得到确定性的输出结果,这就是基于确定性的知识来完成设计的过程。实际上还有很多知识是不确定的。


我把知识分为两种,一种是确定性知识,一种是基于不明确的机理,但是人能察觉到知识的存在,称之为不确定性知识。确定性的知识,称之为智能化手段,不确定性的知识我称之为智慧化手段,您刚才讲的例子就是智能化手段。智慧化手段要基于数据,在设计过程中,很多信息是不确定的。比如设计过程中,我们在市场上的产品质量好与不好,一开始并不清楚,通过对质量信息的收集,可以判断设计产生的缺陷在哪里。预测性维护在后期很有作用,但我认为在研发角度更重要,它是下一代产品指导产品优化甚至创新的重要的知识来源。从大数据的角度讲,用人工智能就可以找到下一代产品大幅度优于这一代产品的手段。


预测性维护是人工智能在察觉非确定性知识之后,总结出的模式,它可能没有明确的物理机理,但是它确实有数学的描述告诉你函数是这样的,导出的结果是那样的,通过这个相关性,可以对产品改进提出指导意见。智能化方式现在大家都做的比较好了,但智慧的方式是需要在未来发展。

黄培      

     

和我的理解非常一样。现在国内谈智能制造的时候,我倾向于把它翻译为 Smart Manufacturing。Intelligent Manufacturing我觉得可以翻译为智慧制造,要加上更多的您所说的知识,才能真正称为智慧的制造。

田锋      

     

对,智慧与智能的区别在于知识到底是明确的还是不明确的,明确的东西往往成为智能。智能制造都是基于明确知识的研发,不能明确化往往用智慧研发。对知识的使用的不同和来源不同,决定到底叫智能还是智慧。


       
聊聊
企业研发数字化转型
       

       

              

来源:数字孪生体实验室
MBSE材料知识工程人工智能
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首次发布时间:2023-05-09
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