您的位置:仰山新闻>时事>腾龙网投点击部 安筱鹏:软件视角中的未来工业(三)

腾龙网投点击部 安筱鹏:软件视角中的未来工业(三)

2020-01-11 18:10:43 仰山新闻

腾龙网投点击部 安筱鹏:软件视角中的未来工业(三)

腾龙网投点击部,2016年9月2日,在中国电子信息产业发展研究院和e-works主办的首届“工业软件与制造业融合发展高峰论坛”上,安筱鹏发表了《软件视角中的未来工业》主题演讲,从软件支撑和定义的产品、管理、生产方式、新型能力和产业生态五个视角,探讨软件及未来工业发展趋势。本文根据演讲内容整理,将分四期刊出,本期是第三期。

前沿生动专业深度趣味

©文丨工信部信软司副司长 安筱鹏

------ 接第二期 ------

软件支撑和定义生产方式

站在软件的视角来审视,从未来10年的时间尺度去观察,信息通信技术与制造业融合带来的将是一场制造范式的迁移和一种制造模式的变革,也将是制造体系的重建。其核心在于,软件作为一种工具、要素和载体,为制造业建立了一套赛博空间(cyber)与物理空间(physical)的闭环赋能体系,实现了物质生产运行规律的模型化、代码化、软件化,使制造过程在虚拟世界实现快速迭代和持续优化,并不断优化物质世界的运行。

(一)制造范式的迁移:从实体制造到虚拟制造,以快速迭代、持续优化、数据驱动重建制造效率、成本、质量管控新体系

新概念泛滥反映了制造范式的迁移。新技术带给人们的最大困惑之一是各种层出不穷的新概念。从网络制造、协同制造、柔性制造、虚拟制造、云制造到服务型制造,从mrp、erp、mes、mom、plm到syslm,从工业4.0、工业互联网到第三次工业革命,从规模经济、大规模生产、c2b到产费者(prosumer)。这些令人眼花缭乱的新概念的涌现往往意味着传统概念体系已经难以描述新事物发展特征和规律,意味着新事物对传统既有概念体系的挑战,意味着传统范式的迁移和新范式的出现。

1虚拟制造:软件定义的新空间

ict对人类社会带来的重大变革是创造一个新世界:赛博空间(cyberspace)。制造业数字化、网络化、智能化的过程,是在赛博空间(cyberspace)重建制造流程,并基于此不断提升制造效率的过程。2010年美国国防预研局(darpa)发起的自适应运载器制造(avm)计划,提出“重新发明(reinvent)制造”,目标是通过彻底变革和重塑装备制造业,将武器装备研制周期缩短到现在的五分之一。avm的核心思想,就是颠覆“设计——制造——测试——再设计”的流程,通过实现产品设计、仿真、试验、工艺、制造等活动全部在数字空间完成,重建制造新体系。虚拟制造将重新定义制造方式。

软件支撑和定义的虚拟设计。

回顾过去40多年工业软件的发展历程可以看出,研发设计、虚拟仿真、试验验证、产品全生命周期管理等软件的发展,就是把支撑需求分析、概念设计、详细设计、工艺规划、虚拟仿真、验证测试和的信息系统融入赛博空间并实现集成融合,最终实现基于赛博空间的协同研发,今天来看这一进程才刚刚开始。

cad、cae、plm等软件技术的发展实现了基于模型的产品定义(mbd),这一模型正成为产品制造过程中赛博空间信息流转的载体,数字样机从传统的几何样机向性能样机、制造样机和维护样机拓展,并将进一步进化为与实体产品对应的产品数字孪生体(digital twin)。波音787、空客380的设计制造过程生动地阐释了这一生产方式。

软件支撑和定义的虚拟制造。

在产品数字孪生体的基础上,企业的工艺路线、生产布局、生产设备、制造流程和运营服务等都可以一一映射到虚拟生产环境中,基于三维设计和仿真工具,在赛博空间构建起虚拟产线、虚拟车间和虚拟工厂。

伴随工厂生产设备数字孪生体、生产工艺数字孪生体的推广普及,无论在离散行业或流程行业,都将实现实物生产过程与虚拟生产过程实时映射。例如,制造执行系统(mes)与三维数字模型相结合的典型实践为现实生产过程虚拟化提供了最初的探索,将为企业生产进入虚拟世界、开启虚拟制造模式提供可行选择。

2软件与制造范式的迁移

工业革命300年来,技术变革是永恒的主题,而不变的主题是对制造效率、成本、质量永恒的追求。如果说制造范式是一定时期,在特定技术条件下对制造业价值观、方法论、发展模式和运行规律的认识框架,那么这一认识框架变革的原因之一是,软件通过创造一个与实物制造相对应的虚拟制造空间,实现了研发设计、仿真、试验、制造、服务在虚拟空间的仿真测试和生产,形成人类认识和改造世界新方法。这一新方法推动了制造范式的迁移,通过构建制造业快速迭代、持续优化、数据驱动的新方式,重建制造效率、成本和质量管控新体系。

快速迭代。

人类认识世界的传统方法是观察、实验、归纳、理论化,传统工业时代爱迪生“试错法”是对这一方法论最好的阐释。面对快速变化的市场和竞争环境,传统的“试错法”已难以满足竞争的需要,基于数字仿真的“模拟择优法”,依托基于模型的产品定义(mbd)、全数字化样机、数字孪生体等一系列新技术、新理念,通过推动产品研发、验证、制造、服务业务在赛博空间的快速迭代,实现研发生产效率的大幅提升。

“飞豹”通过采用全数字化样机设计技术,利用多次模拟仿真代替了大量反复实验,大大减少了耗资巨大的模型风洞实验,设计周期缩短了一半,工程量减少80%左右。现在,数字化样机设计技术正从单件小批量的军工产品领域向多品种大批量的家电等产品领域延伸,快速灵活的设计方式帮助设计人员减少了设计失误和大量的实物试验验证。

持续优化。

智能制造的本质是通过对制造要素和过程的实时感知、科学决策和精准执行,不断优化制造资源配置效率。这种优化从单机设备、单一环节、单一场景、单一要素的局部小系统优化不断向大系统、巨系统优化演进,从部门内优化到企业级优化,再到产业链优化,乃至产业生态系统优化演进。

智能制造发展的过程,将是研发设计、制造装备、工艺流程、产品服务等制造资源和生产过程不断数字化并在赛博空间建立虚拟镜像的过程,是在赛博空间重建制造全要素、全流程的过程,是实体制造与虚拟制造实时交互的过程。赛博空间制造过程优化的实时高效、零边际成本、灵活构架等特点和优势,从根本上变革了资源配置方式和配置效率。软件是物理世界虚拟化的重要手段,是构建赛博空间的重要载体,是虚实空间资源调配的关键工具,对于生产方式持续优化起到至关重要的作用。

数据驱动。

企业竞争的本质是在不确定环境下为谋求自身生存与发展而展开的对资源争夺的较量,竞争的内在动力决定了企业需要适应动态变化的市场环境。数据驱动的本质是企业通过支撑设计、生产、采购、销售、经营及财务等部门的业务系统,对生产全过程、产品全生命周期、供应链各环节的数据进行采集、存储、分析和挖掘,确保企业所有部门以相同的数据协同工作,从而通过数据价值再造实现生产、业务、管理和决策等过程的优化,提升企业的生产运营效率。

面对工业领域总量大、种类多、情况复杂的大数据,软件作为虚拟空间中承载、管理、挖掘数据的核心载体,将从原来的以流程为中心向以数据为中心转变,形成数据驱动型企业。

3虚拟制造的三个阶段

虚拟制造的应用,将会经历从碎片化到一体化、从局部到全局、从静态到动态的过程,逐渐涵盖研发设计、制造过程、服务运营的全流程。虚拟制造大致分为三个阶段:

局部虚拟制造阶段。

虚拟设计、虚拟产品、虚拟工厂、虚拟工艺等伴随着设计、生产、管理软件及工具的出现而兴起,当前仍处于碎片化、局部虚拟制造阶段。软件和信息系统散落在工业生产的各个环节,在虚拟空间尚没有形成一个系统的整体,单机设备、单项环节、单一场景的虚拟化应用带来的是局部环节效率的提升,不同环节之间的整合尚需要人为活动的介入和物理过程的实现。

波音公司自1986年开始采用三维数字化技术以来,分别在737三维生产过程、747三维概念设计、757数字化预装配、767三维数字样机及制造、777全三维数字化样机等新产品研发设计中逐步提高虚拟设计和虚拟制造应用的广度和深度。作为世界领军制造商的波音在过去的30多年逐步实现了设计、制造等环节的虚拟制造。

静态虚拟制造阶段。

随着虚拟化进程的不断深入,制造业产品、装备、工艺及制造过程各环节在赛博空间构建起数字孪生体、实现虚拟映射,在虚拟环境下构建起与现实世界制造全流程对应的生产体系,实现生产过程数据互联互通、流程衔接有序和资源高效配置,虚拟世界可以实现对物理世界运行规律的模拟、仿真并持续优化。但这种优化发生在建立物理制造过程运行一个周期之后。

通常情况下,离散工业以周、天为周期,流程工业以批次为周期。企业将运转的过程和结果输入到虚拟空间进行模拟优化,可以对下一周期的工业生产进行有效指导。西门子等公司的工厂经过多年技术改造,部分工厂实现了产品研发、生产到物流配送全过程的数字化映射,能够通过对虚拟空间的历史数据分析,不断优化下一个生产周期资源配置。

动态虚拟制造阶段。

在静态虚拟制造的基础上,人员、机器、物料、工艺、环境、产品等各种要素在虚实空间进一步实现完整、实时、动态对应,现实生产运行状况都能够实时反映到虚拟空间,虚拟空间优化后的决策能够实时地反映到现实生产活动中。虚拟与现实已不是存在简单映射关系的“孪生体”,而是相互联接、相互传控、相互作用的统一体。

物理世界任何变化都会体现在虚拟世界,虚拟世界任何调整都会反馈到物理世界,因此,将会形成虚实结合、动态交互、高度智能的生产制造方式。这将是虚拟制造的最高级阶段,也将是一个需要长期努力才能实现的生产场景,其实现过程将会是长期、复杂并富有挑战的。

(二)制造模式的变革:从规模生产到定制生产,以数据的自动流动解决复杂制造系统的不确定性、多样性和复杂性

在当前全球产能过剩的大环境下,企业面对的产品和服务需求越来越差异化、多元化、快变化,这大幅增加了研发设计、生产制造、产品服务等过程的不确定性、多样性和复杂性,规模化、标准化、预制化的传统生产方式已无法满足日益增长的定制化需求。智能制造关键在于承载着信息和知识的数据能够沿着产品价值方向自由流动,从而解决制造系统的不确定性、多样性和复杂性等问题。数据自动流动的背后需要制造全过程的隐性数据显性化、隐性知识显示化。

1隐性数据的显性化

——数据的完整性、及时性和准确性

智能制造与传统制造的本质区别在于,在生产制造过程中人员、机器、产品之间信息交流的载体、方式、效率不同。智能制造的基础是数字化,传感器、智能装备和终端、工业网络、工业软件的大量使用促进了生产制造全过程的数字化,数据采集、传输、存储、分析和挖掘的手段相比传统制造更加丰富,大量蕴含在生产制造过程中的隐性数据不断被采集、汇聚、加工,形成新的知识、决策,不断优化制造资源的配置效率,数据的自动有序流动实现了物资流、资金流的高效利用。

当感知无所不在,连接无所不在,数据一定无所不在。在信息化的背景下,数据正成为一种新的资产,新的资源和新的生产管理要素,数据的及时性、完整性和准确性,数据开发利用的深度和广度,数据流、物流和资金流的协同水平和集成能力,数据流动的自动化水平,决定了企业未来核心竞争力的来源。

红领集团能够做到个性化定制服装的根本在于红领内部建立了一个数据自动流动的生产体系,实现了数据的自动采集、自动传输、自动处理、自动执行,把正确的数据在正确的时间发送给正确的人和机器,解决了生产定制化过程中的不确定性、多样性和复杂性。

2隐性知识的显性化

——工业知识的软件化

工业发展的过程是知识转化和积累的过程,越来越多的知识融入到各种载体,与专利、工艺、创新能力以及企业的know-how等一起成为工业知识的具体表现形式。智能制造推进过程中,流程和系统软件是工业知识显性化的重要载体,工业知识软件化的过程也是隐性知识显性化的过程。工业知识的软件化,是对工业研发技术、生产工艺、业务流程、员工技能、管理理念等知识的逻辑化、数字化和模型化,使得大量隐性工业知识被固化在各类软件和信息系统中。

工业知识的软件化,一方面,通过软件完成大量原本需要人参与的重复性工作,将人解放出来去做更高级、更具创造性的工作;另一方面,通过对记录在软件和信息系统中的数据进行分析和挖掘,利用机器学习等技术获得新的知识。高质量的工业软件是一个优秀制造企业核心竞争力的集中体现,波音、ge等企业拥有大量不为行业其他企业所掌握的工业软件。波音在787研制过程使用了8000多种软件,其中有7000款是非商业化专业软件,这是波音多年工程技术经验和方法的载体。

3软件

——构筑数据自动流动的规则体系

美国国家标准与技术研究院(nist)曾经提出,智能制造就是要解决差异性更大的定制化服务、更小的生产批量和不可预知的供应链变更。智能制造的一个重要任务就是应对制造复杂系统的不确定性,这种复杂性既来自于产品的复杂性,也来自于定制化生产等新生产方式所带来的制造成本、质量和效率的挑战。从这个意义上讲,制造业数字化、网络化、智能化的过程,就是要促使承载信息和知识的数据在产品研发、生产计划、生产执行、市场营销、售后服务等环节有序自由流动,实现生产全过程、产品全生命周期、全产业链的高效运转和价值再造。实际上,是数据流动的自动化解决了制造系统的不确定性、多样性和复杂性等问题。

实现数据的自动流动必须在虚拟空间构建一个数据自动流动的规则体系,这套体系的核心是软件。软件是算法的代码化,算法是对现实问题解决方案的系统描述,是人类认识世界运行规律的思想结晶。仿真模型的核心是一套算法,排产计划的核心是一套算法,搜寻引擎也是一套算法。赛博物理系统(cps)是软件(算法)的集成,是虚拟空间与物理空间交互的实现载体,其本质是要打造“物理感知-虚拟控制-虚拟驱动-物理执行”的数据闭环,构筑数据自动流动的规则体系,应对制造系统的不确定性,实现制造资源的高效配置。更具体来讲,制造过程数据的自动流动,是指在给定的时间、目标背景下,实现企业制造资源最优化配置的数据“自动”流动。数据在流动中产生知识、知识成为信息、信息成为决策、决策优化资源配置。

(三)制造系统的重建:从封闭体系走向开放体系,以网络化协同实现制造资源局部优化向全局优化的演进

制造业的数字化、网络化、智能化,带来了制造过程感知无所不在、连接无所不在、数据无所不在,各种制造资源逐步形成一个相互作用的复杂系统网络,制造业正在构造成一个复杂系统。制造系统的演进将经历从单个系统、局部系统向全局系统拓展,从企业内部、产业链延伸到全社会,不断突破地域、组织、机制的界限,实现对人才、技术、资金等资源和要素的高效整合,从而带动产品、模式和业态创新。制造系统演进的过程,是网络化协同生产不断深化的过程,是从封闭系统不断走向开放的过程,其将经历三个阶段:

1从部门级协同到企业级协同

传统组织的边界是资源管理、优化的边界,制造资源的数字化、网络化为打破部门边界,重建企业内部资源管理边界和优化管理模式创造了条件。在研发设计领域,研发设计工具及管理平台的普及,有效整合企业内部研发设计资源,也在加速重构企业传统的研发模式、重建企业创新业务的边界。

当前,许多企业研发的定位正在从基于产品功能和性能的研发,向物料可采购性、客户需求实时响应性、产品可维护性、产品可盈利性转变;研发参与主体从单纯的研发部门向制造、采购、营销等其他部门拓展,突破了原有研发部门的边界;研发创新的流程从串行向并行转变,大大缩短了研发周期、提高了研发效率。华为借助协同研发平台构建的集成研发流程(ipd),解决了早期研发产品和规划的匹配度低、客户满意度低、产品方向决策失误频繁、版本混乱、开发效率低等诸多问题,实现了由技术驱动向客户需求驱动的转变。

2从企业级协同到产业链级协同

所有的企业都是产业链上的一环,如何构建一个面向产业链目标一致、信息共享、资源与业务高效协同的跨企业生产体系,是许多企业面临的共同挑战。伴随着信息技术应用不断深化,传统制造企业与产业链上下游企业的业务协同不断地被在线化、网络化,企业级的业务协同正在向产业链级的业务协同演进,企业内部的协同研发创新平台、供应链管理平台等不断向产业链上下游拓展,实现跨企业业务系统的互联、互通、互操作,不断提升面向最终客户的产品和服务的质量和效率。

无论是美国波音研制787、洛克希德·马丁研制联合攻击战斗机(jsf),还是中国商飞研制c919,都构建了面向供应商的网络化协同研发平台,实现了多国、多地、多家研发人员的协同,其本质是企业信息系统集成边界的拓展,是企业资源优化的边界从内部走向全产业链、从封闭走向开放。

3从产业链级协同到构筑产业生态

制造业数字化、网络化步伐加快,不仅仅推动传统产业链合作从线下走到线上,而且不断催生出新的网络化协同制造的新业态、新模式,从产业链级的协同向构筑产业生态演进。航天云网平台、ge的predix平台、西门子的mindsphere云平台体现了产业生态的发展方向。

这种面向智能制造的产业生态正在不断催生出网络化协同制造的新模式,它与传统的协同制造的不同表现在三个方面:一是企业间合作模式从传统的确定性的长期固定合作向不确定性随机合作演进;二是网络协同平台的功能从传统的业务协作平台向产品、要素、能力的交易平台演进;三是网络协同平台从传统研发、供应链协同向制造、产品全生命管理等业务协同演变,从线性协作走向网络协作。这将意味着网络化协同制造2.0时代的到来。

  • 上一篇:大学生暑假实践走进仁化古夏村,勾勒出一道道靓丽的风景线
  • 下一篇:哪些食物糖尿病患者不能吃,为控制血糖应该怎么吃?这里有答案
  • 栏目资讯
    你外出赚钱 家里的宠物交给机器人陪玩就好了
    Copyright 2018-2019 pocpic.com 仰山新闻 Inc. All Rights Reserved.