以下文章来源于智造苑 ，作者小智
导读：实现智能研发是一个复杂而漫长的过程。企业除了要建立完善的研发体系以外，还应通过信息化技术实现产品全生命周期中数据流的自动化，以用户为中心，通过智能研发构造出智能互联的产品，并形成系列化的产品生态圈，将用户的需求、使用等信息与产品研发紧密地联系起来，形成一个闭环持续优化的产品研发及服务体系。
文章来源
本文引自智能制造丛书最新力作：《智能制造实践》（作者：黄培，许之颖，张荷芳）。
企业要想进行智能制造转型，首先必须要从产品创新根源上做起，将串行研发流程转变为根据用户需求持续改进的闭环智能研发流程，感知用户需求并灵活做出调整，同时融入智能制造相关新兴使能技术，形成从用户到用户的产品研发循环。即在产品设计需求分析阶段就开始进行市场与用户相关数据分析，这其中包含用户直接参与基于自身喜好的产品定制过程，以及产品在使用过程中反馈相关运行数据来指导改善原设计方案的过程，形成一个往复循环持续优化的智能研发过程。
01
智能研发的8个要素
智能研发流程体现了设计历史上从为用户设计，到帮助用户设计，到用户为自己设计的转变。所以，智能研发必须建立在从设计信息、生产信息、用户使用及反馈信息的高度智能化集成基础上，从智能化的需求产生到基础设计数据获得的过程，从智能化的用户参与式设计到能够直接转变为生产信息并被执行。要想实现这些转变，智能研发必须要有8个要素的支撑才能实现。
1）建立统一的多学科协同研发平台
首先针对智能产品的开发一般都是跨越多个专业技术领域和具有多种关键技术特征的，涉及多学科跨专业领域高度交叉与融合。同时，用户的多样化需求也使产品结构和功能变得非常复杂，IT嵌入式软件技术也逐渐成为产品的核心部分，需要机、电、软等多个学科的协同配合。
这就需要企业建立一个可以融合企业内部所有不同专业学科领域研发系统和工具的顶层架构，形成一个可以全面管理产品生命周期中所有专业研发要素的统一的多学科协同研发平台。
平台除了可以管理各专业图纸、工艺和材料信息以外，还可以管理产品的功能、性能、质量、指标这些特性类数据及其生成过程，并能集成程序设计与管理、仿真、优化、创新、质量等工具，使研发体系可以快速高效地应用这些工具，从而进行差异性、高性能、高品质的产品智能研发。在这个基础上，再采用知识工程将企业研发过程中的知识积累下来，形成系列化产品开发的能力。
2）建立数字化样机，实现仿真驱动创新
智能研发的核心是建立产品的数字样机，用来支持总体设计、结构设计，与工艺设计过程协同，支持项目团队进行并行产品开发。
建立数字样机的主要作用包括公差尺寸分析、干涉检查等，同时还有重量特性分析、运动分析和人机功效分析。此外，数字样机还能够提供产品装配分析的数据信息，这包括装配单元信息、装配层次信息等，以保证对产品的装配顺序、装配路径、装配时的人机性、装配工序和工时等进行仿真。利用数字样机还可以进行工艺性评估，包括加工方法、加工精度、刀路轨迹等，实现对样机的CAM仿真和基于三维数字样机的工艺规划。
数字样机在产品的销售阶段同样发挥重要的作用，它能够为产品宣传提供逼真的动态演示效果、静态产品数据。通过三维模型的轻量化技术，企业可以便捷、灵活地利用原始数字样机模型为产品培训提供分解图、原理图，还可以提供近似产品的快速变型与派生设计，以满足市场报价和快速组织投标和生产的需要。
另外，在基于数字化样机的基础上，企业还可以建立虚拟样机进行系统集成和仿真验证，可以通过仿真减少实物试验，降低研发成本，缩短研发周期，实现仿真驱动设计。同时还可以将仿真技术与试验管理结合起来，提高仿真结果的置信度。
除此以外，为了保障产品的可靠性，还必须在产品设计的前期就充分考虑工艺规划、制造、装配、检验、销售、使用、维修到产品的报废等产品全生命周期过程中的各项工程要素。利用并行工程和DFX技术，在设计阶段尽可能早地针对不同阶段中产品的性能、质量、可制造性、可装配性、可测试性、产品服务和价格等因素进行综合评估，从而优化产品设计，保障产品质量。
3）采用标准化、模块化设计手段提高产品个性化定制能力
以用户为中心的智能研发必然会面临用户需求的多样性，这就要求企业必须有灵活多变的产品变型设计能力，形成标准化、模块化、系列化产品的开发能力。模块作为产品设计的基础单元，是产品知识的载体，产品模块化以及知识重用，能够适度降低设计风险，提高产品的可靠性和设计质量，并大幅降低设计成本、缩短设计周期，此外，还能缩短产品采购周期、物流周期以及生产制造周期，降低产品的采购成本、物流成本、制造成本和产品售后服务成本。因此，具备产品的标准化、模块化设计能力尤为重要。
模块化设计是将一定范围内具有不同功能或相同功能不同性能、不同规格的产品进行功能分析，划分类别并设计出一系列功能模块，通过模块的选择和组合可以构成不同的产品组合，满足不同功能、不同规格变型产品需求。
模块化设计方式可以提高设计重用、降低成本，研发管理平台与模块化设计手段的结合，使得这种设计模式如虎添翼。实施模块化和系列化，将产生大量的产品模块和配置规则，数据量巨大，需要研发管理平台进行管理，实现设计模块的有序性和结构化，从而保证数据的准确性和知识的重用性。
4）MBD/MBE设计信息与生产信息高度集成
MBD（基于模型的定义）可以将制造信息和设计信息共同定义到产品的三维数字化模型中， MBD不仅描述设计几何信息而且定义了三维产品制造信息和非几何的管理信息（产品结构、尺寸与公差标注、BOM等），使设计与制造之间的信息交换可不完全依赖信息系统的集成而保持有效的连接。MBD打破了设计制造的壁垒，使设计、制造特征能够方便地被计算机和工程人员解读，有效地解决了设计制造一体化的问题。
在将MBD模型作为统一的“工程语言”后，就可以进一步推进MBE（基于模型的企业）的应用。设计模型中包含的数据能在工艺、供应、制造直至维护服务环节有效传递，通过高度一致的数据模型，在PLM和ERP、MES之间形成一条双向流动的数据流，使生产制造及后续过程实现高度的自动化，形成整个价值链的数字化“闭环”。
5）融合增材制造与拓扑优化技术的创新设计
区别于传统的经验式设计模式，经过拓扑优化的产品模型是在给定载荷、工况等约束条件下，满足性能要求的最优拓扑模型。通过拓扑优化确定和去除那些不影响零件刚性部位的材料，并在满足功能和性能要求的基础上实现零件的轻量化，是一种新型的设计方法。然而，拓扑优化技术只有在不考虑制造工艺约束时才具有更好的效果。因此，尽管工程师们通过拓扑优化方法设计出了结构独特、高性能的产品模型，但往往因为可制造性问题而舍弃掉产品在轻量化、高性能上的优势。
随着增材制造技术的出现并逐步走向成熟应用，能够很好地解决这一大难题。增材制造技术可以帮助企业摆脱传统减材、等材制造工艺的限制，按照最理想的结构形式来设计产品，使得产品 “功能性优先”变为可能。因此，增材制造让拓扑优化技术的价值得以完全的发挥，两者的融合创新了设计制造过程，对传统制造业而言是颠覆性的转变。
6）应用虚拟现实及增强现实技术的设计评审
虚拟现实和增强现实技术是衔接虚拟产品和真实产品实物之间的桥梁，通过应用虚拟现实和增强现实技术，在产品的初创阶段以及物理样机测试之前，就能够对产品的设计方案和产品的相关属性信息进行直观的展示和体验，并且，在虚拟空间，也便于设计者之间的协同交流，使整个设计评审过程更便捷和有效，同时能够更直观的发现设计过程中存在的问题。
7）建立基于云端的广域协同研发
在智能研发中，基于互联网，企业的产品和服务将会由单向的技术创新、生产产品和服务体系投放市场、等待客户体验，逐步转变为企业主动与用户服务的终端接触，进行良性互动，协同开发产品，技术创新的主体将会转变为用户。其创新、意识、需求贯穿生产链，影响着设计以及生产的决策。
设计师将会成为在消费端、使用端、生产端之间的汇集各方资源的组织者，在设计生产链的巨大网络下起到推动作用，不再独立包揽所有的产品创新工作。智能研发将会是基于云端与供应商、合作伙伴、客户进行协同研发，让所有人都能够参与到开放式的创新中来。基于互联网的协同设计云平台，可在线汇聚全球各具专业技能的工业设计师、研发工程师进入智力库，快速组织开展大规模协同作业，能够帮助制造企业客户高效便捷完成工业产品研发设计。而一旦有亟待解决的需求，可在平台上随时提交和发布，平台通过及时匹配，推送给有相关经验的智力库帮助需求方物色优质解决方，且全程协作进度管控。
8）基于数字孪生的闭环产品研发，驱动产品创新
产品研发已从过去关注产品生命周期初期的设计阶段，演变为关注产品的全生命周期，通过设计阶段仿真、测试、试验以及产品的运行和服务阶段相关数据的采集和利用，对于产品的优化创新起到了重要作用，使得原型设计的速度、质量得以提升。
有赖于传感、物联网、大数据、AI、仿真、VR/AR/MR/XR等技术的大力发展，有效促进数字孪生技术进一步落地，进而为产品研发创新插上了健壮的翅膀。在产品的设计制造生命周期，可以通过在实物样机上安装传感器，在样机测试的过程中，将传感器采集的数据传递到产品的数字孪生模型，通过对数字孪生模型进行仿真和优化，从而改进和提升最终定型产品的性能；还可以通过半实物仿真的方式，部分零部件采用数字孪生模型，部分零件采用物理模型来进行实时仿真和试验，验证和优化产品性能。在产品的运营和服务阶段，建立数字孪生数据和仿真的基础上，分析发现需要进一步优化和提升的地方，从而提升新产品研发效率和质量。
02
智能研发探索与实践
企业要缩短产品研发周期，需要深入应用仿真技术，建立虚拟数字化样机，实现多学科仿真，通过仿真减少实物试验；需要贯彻标准化、系列化、模块化的思想，以支持大批量客户定制或产品个性化定制；需要将仿真技术与试验管理结合起来，以提高仿真结果的置信度。在智能制造时代，业界涌现出一批积极探索智能研发的软件公司，并在制造企业落地与实践。
1）研发工具智能化
目前，在产品研发工具方面，已经出现了一些智能化的软件系统，成为智能研发的具体体现。例如GEometric的DFM PRO软件可以自动判断三维模型的工艺特征是否可制造、可装配、可拆卸；CAD Doctor软件可以自动分析三维模型中存在的问题；Altair的拓扑优化技术可在满足产品功能的前提下，减轻结构的重量；系统仿真技术可以在概念设计阶段，分析与优化产品性能；PLM已向前延伸到需求管理，向后拓展到工艺管理；西门子的Teamcenter Manufacturing系统将工艺结构化，可以更好地实现典型工艺的重用；开目软件基于三维的装配CAPP、机加工CAPP以及参数化CAPP亦具备一定智能程度。
图1 开目DFM对于零件的可制造性检查 （来源：武汉开目信息技术股份有限公司）
2）个性化需求推动产品模块化设计
模块化设计方式不仅能提高设计重用、降低成本，而且可以利用重用大幅压缩产品的设计制造周期。海尔在沈阳的智能互联工厂实现了高度的柔性（支持多达500多种型号冰箱的生产）和高度自动化（节拍可达10s/台）。该工厂支撑了家电个性化定制的商业模式，并通过单件产品上的溢价实现了不错的投资回报率。这主要得益于研发团队成功地将冰箱产品进行了模块化设计，将大约300多个零部件组合成为23个模块（其中包含10个标准模块和13个可变模块），进而大幅度降低了零部件、半成品和成品数字化管理的复杂度，同时也简化了制造工艺和供应链。
3）数字孪生概念深入产品设计与运营
产品研发从传统的产品设计和分析认证，发展成为以虚拟原型（数字样机）替代物理原型，从而实现设计和加工过程的全数字化，并通过采集传感器数据，将三维模型的变化和物理模型的变化进行对比，以改善产品设计。PTC与台湾自行车厂美利达合作打造数字孪生（digital twin）物联网概念示范产品，通过感应器将自行车数据进行收集，并开展对骑行路线、骑行习惯等分析，给予危险警示，此外，根据扫描自行车序号，开展虚拟实境监控。西门子引用数字孪生来形容贯穿于产品生命周期各环节间一致的数据模型。美国通用公司GE借助这一概念，将发动机的耐高温合金涡轮叶片上安装传感器，根据要求的频率传输实时数据，由软件平台接收、数据化存储，再建立数字模型。GE还采用数字孪生技术，实时管理并更新真实电站的数据，捕捉真实电站的运营情况，并发出警告。
4）虚拟现实技术融入研发
虚拟现实技术基于其构想性、沉浸感、实时交互性3个特点，使人与模型可以进行交互，产生与真实世界中相同的反馈信息，很大程度上提升了设计的效率和协同性。
佳能推出的MRERL系统实现了3D电脑渲染模型在现实环境中与现实世界物体无缝融合的设计过程，并支持多用户协同工作，同步进行完整的产品设计。其实现方式是，渲染现有部件和新设计概念的3D模型，并将两者组合起来。例如，将现有的汽车座椅整合到新车虚拟设计的投影中，用户可以在座椅上，看到汽车外面的真实环境以及汽车内部的数字虚拟模型，包括全新设计的仪表盘和方向盘。
汽车整车企业和设计公司广泛应用Cave技术，利用虚拟现实技术辅助产品研发。全球PLM领导厂商之一达索公司提出三维体验（3D Experience）的理念，在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）方面提供了解决方案。
5）仿真驱动创新设计
在概念设计阶段就引入仿真技术优化设计，变革了传统的设计过程。Altair根据产品的性能要求、运动过程中载荷的变化情况，利用拓扑优化技术计算出力的传递路径，由此构造出产品骨架，在骨架的基础上进行外观的美化设计，后续的设计过程在虚拟环境中不断进行优化。这种仿真前置的设计方法，不仅在保证产品性能和可靠性的情况下充分发挥想象力，实现创新设计，还能实现对产品的轻量化，使产品研发周期和成本大幅下降。空中客车A380前沿翼的设计上采用Altair的设计理念，利用拓扑优化技术，将前沿翼重量减少500kg。
图2 A380前沿翼的拓扑优化设计
6）拓扑优化与3D打印结合
拓扑优化技术帮助设计人员获得最优的结构形状，在满足给定载荷和工况要求的前提下，设计出轻量化产品。然而，经过拓扑优化后的产品结构形状往往不对称、不规则，其制造难度非常大，很难通过传统的方法制造出来。以3D打印为典型的增材制造技术打破了这一约束，任何复杂的产品都能通过3D打印制造出来。拓扑优化技术与3D打印的完美结合，形成了共生技术架构，极大地释放了设计的潜能，让拓扑优化技术得以充分发挥其创新价值。
图3 共生技术架构
7）协同设计模式兴起
基于互联网与客户、供应商、合作伙伴开展协同设计，实现云端的协作，也是智能研发的创新形式。例如波音公司，为充分利用全球开发资源、制造资源，已构建多国家、多组织的异地协同设计制造模式。国内企业也逐渐开始尝试以并购或合作的方式与国外研发机构构建创新产品协同开发团队，快速提升公司产品创新实力。
总体来说，实现智能研发是一个复杂而漫长的过程。企业除了要建立完善的研发体系以外，还应通过信息化技术实现产品全生命周期中数据流的自动化，以用户为中心，通过智能研发构造出智能互联的产品，并形成系列化的产品生态圈，将用户的需求、使用等信息与产品研发紧密地联系起来，形成一个闭环持续优化的产品研发及服务体系。
转自公众号：PLM之神
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