产品生命周期管理系统(PLM)
产品生命周期管理系统(Production Life-cycle Management,PLM) 是传统产品信息管理系统(ProductData Management,PDM)在功能上的延伸。
其与企业资源管理系统(Enterprise Resource Planning,ERP)一样是企业数字化转型中的重要支柱,区别在于,PLM 管理的对象是所有与产品相关的数据,其管理涵盖产品的整个生命周期,其中不仅包括图样、BOM 和生产工艺等,还囊括了需求管理、产品供应链管理、产品售后维护和项目管理等,其具体功能结构所示。
其主要能够为企业带来如下的改善:首先,PLM 系统理论上可以将整个产业链的所有相关方整合为统一单元,这个单元既包含企业内部的产品团队,也包含客户和各级供应商。
从客户视角来看(如 OEM 厂商),可以在这个平台上追踪产品项目的进展状况或各子系统的就位情况。
针对机械行业企业,部分 PLM 产品,除提供 2D 或 3D 图样的联合绘制功能外,还集成了很多的CAD 和仿真软件(如 CATIA、SolidWorks 和有限元分析软件 Abaqus 等),这使得合作方式从简单的协同制图,逐渐过渡到协同仿真与协同调试。
其能够显著提高产品上下游团队之间的沟通和合作效率,帮助企业有效克服所阐述的产业链管理协同困难的问题。
同时,针对前文中提到的问题,PLM 系统允许用户依据产品特性、功能等,对产品的相关数据进行分类和封装,这些数据包含需求、项目文档、图样和工艺参数等关键信息,并可以对这些模块进行标记。
当团队获得一个新产品需求,研发团队可按照自定义的检索逻辑,依据
需求,将已标记过的成熟模块“拼装”成对应的新产品,从而有效复用先前产品的知识。
相较于传统的产品知识管理模式,对过往经验的使用,将不再依赖于少数核心技术人员,通过对新旧知识的有效封装,检索逻辑的准确定义,再结合企业标准的知识复用流程,一名普通的团队成员也可以依靠系统胜任之前核心研发人员才能够负担的工作。
既能够降低项目夭折风险,又可以逐渐降低人力需求门槛。
目前在市场当中较为成熟的 PLM 产品有 UGS Teamcenter 和 3DE 平台。
数字孪生数字孪生是一种集成多物理、多尺度、多学科属性,具有实时同步、忠实映射、高保真度特性,能够实现物理世界与信息世界交互与融合的技术手段。
其与传统仿真技术刚好相反,是实物向虚拟世界的映射。
理论上,实现了数字孪生的实体装备,其在虚拟空间中映射的模型,其静态与动态特性,都应该与物理实体完全一致。
首先,在制造业领域,所有的产品在设计过程中都需要考虑生产匹配度的问题。
结合数字孪生技术,通过对生产现场某些关键生产设备或产线进行数字孪生,可以帮助研发团队在计算机内部拥有一个“真实”的测试平台,用于评估产品设计的合理性,最大程度避免由于前期设计缺陷所导致的生产问题,尤其是避免设备的损坏甚至是报废。
最后,针对前文中提到的问题,研发团队亦可对某些关键零部件或子系统的物理样机进行数字孪生,这些模型继承了物理设备的真实特性,因此可以被其他相关设计团队直接应用到自己的仿真系统中,甚至是同真实的物理系统进行线上、线下联合调试,如图3所示,帮助企业进一步压缩系统整合所需要的时间,大幅提升团队的研发速度。
3.4 3D 打印增材制造技术俗称 3D 打印技术,是近30年快速发展的先进制造技术,其优势在于三维结构的快速和自由制造。
文章已指出了制造业企业所面临的同质化竞争和市场高定制化需求带来的双重挑战,3D 打印技术无疑是解决此类问题的利器,其可以在两个方面有效提高定制化产品的研发效率并降低研发成本。
首先,依靠 3D 打印,研发部门可快速获得复杂结构的测试零件,这些样件能够帮助团队进行快速的定制化设计验证和试错,降低时间成本。
同时,通过 3D 打印获得的零部件,相比较于传统采购获得的零件,成本下降明显(包括物料成本、沟通成本、加工成本和运输成本等)。
被节约出来的资金又可被用于更多的研发试错中。
4组合型数字化解决方案在上一部分介绍这几种前沿数字化工具的优势和使用方法,但遗憾的是,企业若只单独使用,则往往只能在某些点带来提高,且每一个新数字化工具的引入,就意味一个新“信息孤岛”的产生。
若各信息孤岛之间无法实现有效的数据传输或是共享,那么越多工具的引入,就会对实际业务的正常开展造成更多的负面影响。
因此在数字化转型中,这些工具的部署和使用,都应该是基于对整体研发业务需求和对现有系统互相兼容的原则下逐步实施的,以避免陷入“局部最优解”的窘境当中去。
本文所提及的方法论和工具,将他们组合起来作为一个整体,各系统产生的数据流,在各组成机构中传输和共享,每个工具的作用都将被最大化的利用。
该组合型解决方案的模型架构如图4所示。
这里以某零部件需求变更为示例来描述这个模型的工作流程。
客户需求文档通过 ERP 系统传递到企业的 PLM 系统中,由于该 PLM 系
统中所有产品模型是基于 MBSE 方法论建立的,所以文字需求会被拆解,并最终提炼出客户的需求,此示例中为零件的减重需求。
通过检索,企业在模型库中检索这个零件完整的 CAD 模型,基于以往封装好的减重设计经验参数包,PLM 系统能够将过往的减重经验直接复用在当前零件当中,并把这些方案的结果直接呈现在 3D 模型中。
基于这些建议的模型,工程人员可以直接使用与 PLM 系统集成的仿真软件对这些方案进行类似受力分析等的逐一验证,通过仿真结果择优选择方案,若自动生成的方案有瑕疵,则只人工介入进行微调即可,同时,最终确定的模型,也可以在通过数字孪生所搭建的生产线中进行模拟生产,以评估方案的制造可行性。
通过仿真和验证后的零件将触发 PLM 系统内的变更管理,基于 MBSE 中设计的产品系统架构,所有与之相关的团队都将收到变更通知。
相关团队会使用新零件模型在自己负责的系统中进行仿真验证,无误后,在系统中确认。
当所有仿真确认无误后,变更进入实机测试阶段,研发团队可将新零件的 CAD 设计图发送到 3D 打印团队,3D 图样在这里将被转换为打印图样。
只需要很少的时间,打印出的零件原型就被寄往测试中心,参与实机测试。
当实机测试通过后,新版本零件的设计图、工艺参数和PLC 程序等关键信息,将通过 PLM 系统直接上传到本企业或者是关联上下游企业的 MES 中,自动替换旧版本生产资料。
必要时,MES 也可以直接使用 3D 打印机从事生产活动。
该零件设计参数也将被总结、分类和封装后保存在 PLM 系统当中用于未来的复用。
同时 PLM 系统日志中记录的流程信息又可被商务智能软件用于项目成本、状态、效率等商业领域的的数据监控和分析当中去。
产品设计研发数字化转型面临的挑战数字化转型能够为传统制造企业的产品研发与迭代注入更多的能量,但是在转型过程中,仍面临很多挑战。
第一,是数据安全,传统的业务管理主要基于物理的文档和媒介,不法分子想要获取大量的信息并非易事,但在数字化转型后,大量甚至是全部企业数据都被存储在虚拟空间并同产业链的上下游连接,这在加速信息分享的同时,也增大了企业数据遗失造成的损失,因此,在数字化转型过程中,数据安全应当被作为最高优先级,并始终贯穿于整个数字化转型过程中。
第二,一个行业中的上下游企业,拥有不同的管理流程,使用不同供应商的数字管理工具,鉴于各大供应商都采用孤立数字生态圈的竞争策略,系统互不兼容,这为破除信息孤岛设置了更多的人为障碍。
第三,数字化人才队伍的培养,在数字化转型过程中,企业面临老员工不懂 IT 技术,外聘 IT 人员又不懂公司业务的窘境。
如何维持老员工再学习和 IT 人才引进之间的平衡,也是企业在进行数字化转型过程当中需要认真思考的问题。
第四,数字化转型是一项系统化、复杂化、高风险和高投入的活动。
大型企业拥有足够的资源进行变革,进而在某些领域进一步加强优势。
而对于很多身处同行业的中小企业而言,如何低耗高效地完成数字化转型,也是颇具价值的议题。