数字化转型时代概念迷雾


不知从何时开始,在制造业的工作中出现了越来越多的概念名词: 智能制造,工业4.0, CPS, 数字化转型,数字主线,数字孪生,管理壳, 工业互联网,产业互联网,中台…这些概念组成的迷雾让我们仿佛忘了自己为什么出发,也忘了自己要去哪里。



突然发生的新冠疫情给制造业带来了非常大的影响,复工复产面临着物料供应、成本上升、劳动力短缺、现金流等问题。企业在面临这些挑战的同时终于也可以开始反思,盲目追求概念的先进并不能给制造企业带来任何帮助。制造企业终究是要设计、制造出更好的产品,围绕好的产品提供更好的客户服务来获得竞争优势,毕竟最终交付给客户的不是数字化的飞机、汽车和家电。


所以制造业数字化转型的核心是如何利用数字化技术来实现产品创新,围绕产品全生命周期的业务流程提质降本增效,以构建企业长期竞争优势。


PLM的定义与本质


如上文所述,制造业数字化聚焦在产品全生命周期的数字化创新和转型。这就需要我们追本溯源谈清楚产品全生命周期的定义和本质。


产品全生命周期(Product Lifecycle Management, PLM)包含了广义和狭义的定义。


· 广义PLM的定义:PLM是一个理念,它是指对产品从规划、概念到产品开发、制造、以及交付使用、最终报废/退役的全生命周期信息流进行管理的概念。


· 狭义PLM的定义:PLM是一套商用的覆盖产品诞生到消亡全过程的、开放的、互操作的应用解决方案。


当然不同的企业,不同的人,不同的维度对PLM都有不同的定义和解读。如果想洞悉PLM的本质就必须追本溯源。


PLM的概念发展要追溯到上世纪80年代。当CAD工具辅助企业进行产品的3D设计和表示的时候,迫切需要相应的系统存储和管理图纸、3D模型的版本、变更等等,于是首先发展形成了产品数据管理(Product Data Management, PDM)的概念。在此基础上,加入了设计图档、设计文件等审批工作流管理,产品结构管理等演进为PDM II。慢慢又加入产品配置管理、数字化样机管理、协同开发、项目管理、合规管理、工艺管理、服务管理、质量管理等能力最终发展为PLM系统。


综合以上可以了解PLM的本质是帮助制造企业开发和交付产品,并提供产品更好的服务。是产品数字化的必要条件。PLM可以使得企业充分利用跨越供应链的产品化来实现产品创新最大化,改善产品研发速度,最大限度满足客户需求。


PLM的发展及未来方向思考


“罗马城”的梦想总是美好的,但是建的过程总是曲折的。30多年来产品本身发生了天翻地覆的变化。从早些年的纯结构件为主的产品发展到今天的智能互联产品或产品系统,甚至更为广泛的系统之系统,所引起的产品架构、研制工具、研制理念、研制创新的变化变得极其复杂。这个围绕产品的广义PLM理念变化的过程以及未来的建设思考可以总结为以下一些思考:


1.  物理产品→智能互联产品→产品系统→系统之系统:


以汽车举例,随着“新四化”:智能化、网联化、电动化、共享化的发展,越来越多的智能部件出现带来了新的产品架构,软件代码(从上世纪60年代每辆车一百万行代码到现在每辆车超过10亿行代码),新的用户界面,数据传输与存储方式等等。随着汽车与其它的智能互联产品的交互,以及与天气系统、保险系统、交通信号系统、违章系统组成的更为广泛的系统之系统的到来,产品的研制体系将面临更大的挑战。



2.  PLM→IoT→Digital Thread:


随着像上述的产品的发展,我们发现我们其实一直都没有真正意义上做到对产品全生命周期数据的管理。每一个智能互联产品交付到用户手中,在产品运行的过程中都一直在产生数据,将这些“产品孤儿”的数据通过新的方式回到母亲的怀抱,才能真正构成完整的PLM。这个新的方式就是IoT, IoT可以将正在运行的智能产品连接起来,让制造商听到“产品的声音”,“用户的声音”。同时IoT也可以让原来产品出厂前所有OT环境的数据真正连到一起,加上智能互联产品数据,PLM的理念可以得到完整实现。


PLM系统到IoT看似PLM的理念得到了完整化。其实在实际工作中我们发现,由于企业发展、IT规划等各种历史原因,制造企业在产品全生命周期领域里大多分布着众多的系统,有管理需求和软件的,有专门管理BOM的,有管理质量的,有管理项目的,有管理工艺和生产的,有管理服务的,有专门管理自动化设备的,这些众多的系统“烟囱”大大制约了产品全生命周期的协同效率。


如何将散落在众多系统中的产品全生命周期信息构建成一条无缝衔接的、自由流动的信息流,这便是数字主线(Digital Thread)的价值。数字主线构建的这条信息流可以将覆盖产品构思、设计、供应链、制造、售后服务各环节,包括外部供应商、合作伙伴的数据连接在一起,提供产品全景的动态信息,端到端的在各系统之间穿针引线,整合而成了完整的广义PLM。基于此,企业从此可以通过广义PLM拥抱上下游的价值,当前端需求、物料等任何阶段出现更改或异常,下游可以及时准备和应对,大大提升产品全生命后期的协同效率。


3.  MBD→MBSE→Digital Twin:


由于篇幅有限,这里不再赘述MBD(Model-Based Definition)的概念定义与历史。而是围绕PLM的发展来看这个演进的过程和未来的建设方向。


MBD将传统的以二维工程图为中心的产品信息传输方式转化为基于3D模型和模型标注的方式来在上下游之间传递产品信息。从而使整个PLM各阶段的参与者都可以使用带标注的3D模型来理解产品需求、设计、工艺等。


在以结构件为主的产品时代,MBD的方法论帮助制造企业实现了很好的数字化。但是随着产品的复杂程度、智能程度逐渐增加,我们出现了很多无法依靠3D模型标注的产品信息,比如产品的软件部分、功能安全,多学科的仿真测试、试验验证等等都不再依靠3D模型标注就可以完成。


基于模型的系统工程(Model-Based System Engineering, MBSE)可以解决上述问题,它将复杂的产品信息描述转变为对结构、行为、物理和仿真等设计过程进行模型化表达、一体化集成和支持全生命周期各个阶段的逐步演变的方式,并支持产品的多学科设计校验和系统验证。MBSE通过构建需求模型捕获客户要什么,构建功能模型定义做什么,构建逻辑模型和物理模型定义如何去做。使得智能互联产品的多学科、跨部门与角色都可以通过统一的数字化模型来理解产品的需求、开发、测试、虚拟验证等,并在各阶段通过虚拟模型来进行领域协同。


但是无论MBD的3D模型,还是MBSE基于SYSML语言构建的模型,都无法单独地、准确地描述智能互联产品的所有信息。智能互联产品在物理世界中运行时的实时数据,可以再回到工程环境,结合3D几何模型和MBSE中的需求模型、功能模型以及逻辑模型,重新组合定义成智能互联产品在数字世界中的动态复制体,也是我们通常所说的数字映射(Digital Twin)。



数字映射可以在仿真过程中结合物理产品上传感器传回的实时工况数据代替人的假设,让仿真更加精准化,真正做到让研发听到“产品的声音”。比如结构件的优化,模型的校准/测试等等。也可以通过AR的形式展示出来让销售/服务部门同事可以更加直观以数字映射方式了解产品的功能特性、规格、配置、价格,甚至实时运行状态、故障状态等。


所以数字映射是基于3D模型、MBSE模型、物理产品实时运行数据的,物理产品在数字世界中的动态复制体,它可以赋能我们以多维度、多学科、实时交互、迭代优化的特点来仿真和刻画物理产品全生命周期的属性、行为、规则。


4.  集中单体式架构→架构中台化/平台化


随着IT技术的发展,从架构的角度我们来思考一下PLM的演进和变化。


我想在这里举个例子,10年前我们访问信息的方式大多通过门户网站(无所不包,无所不有,无论体育、新闻、娱乐……),今天我们在手机上访问信息的方式是通过APP。一来APP不需要培训,非常简单。二来APP是按照角色和场景来组织信息的。


回到PLM领域,也会有类似的演进路径。可以畅想未来所有用户访问产品全生命周期的信息不需要在回到领域中的各个系统,而是通过前台简单的APP完成单个场景下所有的工作。而APP中涉及的数据(无论3D、质量、变更、供应商还是制造、服务等)、服务等都会随着架构的中台化下沉。PTC的ThingWorx Navigate就是基于平台开发出来的一套PLM数据应用APP开箱即用套件。


这样的变化会带来两个好处:一来前台用户体验极佳,二来企业可以通过平台化更加快速响应前台PLM用户的数据访问和场景需求。


总部位于德国慕尼黑的MAN Truck & Bus公司是欧洲一家领先的商用车和运输解决方案全球提供商。他们在数字化转型过程中,面对复杂的产品个性化和定制任务,如果通过企业中各种旧式系统来处理产品信息,将使得产品开发过程变得更加复杂和难以为继。通过同时部署ThingWorx Navigate(一套基于角色和场景的APP)和Windchill,MAN Truck能够轻松地定制用户体验,而无需对其核心PLM系统进行复杂的调整。这可以避免该制造商未来遇到复杂更新或升级过程。



总结

在制造企业数字转型的浪潮中,PLM其实一直都没有过时,它是制造企业围绕产品竞争力打造自己数字化转型战略的核心和基础。只是在产品更加复杂、更多学科、更个性化的今天,如何利用MBSE,IoT,AR等新技术,构建支撑PLM未来的数字主线与数字映射,才能更好地发挥智能互联产品产品全生命周期全价值链数据的最大价值。



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文章转自 公众号“PTC官方”



大咖讲坛 | 走出概念迷雾,探究数字化转型中的PLM发展

创建时间:

2020年03月11日