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数字化研发:当模型成为产品

数据爆炸正在改变公司研究、开发、制造和服务产品的方式。持续的端到端集成将推动领先制造商的效率和创新。

从跑车制造到工业零件,研发组织对在开发中使用数字工具并不陌生,几十年来一直使用计算机辅助设计(CAD)和软件开发环境。然而,计算能力和产品连通性的爆炸性增长正在开辟一个充满新可能性的世界,研发的各个方面都在数字化。数字研发可以对产品开发如何定义自己以及未来几个月和几年的工作方式产生根本性影响。我们已经看到,采用数字研发的公司在需求和系统设计阶段获得了显著的效率提高,达到15%,在硬件和软件设计阶段达到30%,在测试阶段达到50%。

数字化研发将是大多数制造商未来创新能力的基础。对于欧洲和全球的工业和消费型制造商来说,数字化研发不仅是一个将许多集成工具投入使用的过程,也是研发运营模式的重大转变。

要想最大限度地发挥数字研发的效益,还有很多事情需要考虑。在本文中,我们讨论了其基本原理、与开发和运营相关的最重要方面、如何建立数字研发,以及如何将其扩展到工厂和供应链。我们研究了精益和敏捷实践之间的关系,并为开始转型提供了一份清单。

数字研发为制造商提供了令人兴奋和关键的方面。让我们首先来看看从传统发展转向数字发展的最重要原因。

为什么要转向数字化研发?

研发专家知道,尽管产品面临着快速推向市场的持续压力,但它们正变得越来越复杂。但这些并不是研发面临的唯一挑战。另一组使任务复杂化,使得很难达到最佳开发流程。数字研发在产品开发的V模型的每一个环节都解决了这些挑战,对其进行了精简,为流程带来了下一波效率和有效性(见图1)。这与传统的V模型过程形成了鲜明对比,在传统的V型模型过程中,系统集成和测试是在项目结束时进行的,有可能在晚些时候发现与需求的偏差。

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V型模型的挑战点——以及数字研发的解决方案——包括以下内容:

明确客户要求和系统概念。

一个产品的需求必须预先定义,但它的真实需求往往要到传统开发结束后,当研发和其他利益相关者看到它的实际样子时才会变得清晰。如果它没有达到预期,就会有代价高昂的更改请求和延迟。通过使用增强现实(AR)、虚拟现实(VR)和模拟这三种形式的数字研发,该团队可以在一开始就模拟用例,此时具体的设计输入至关重要。结合更多的数字研发工具——系统建模、需求模型和数字测试用例,团队可以了解产品的市场,并更好地与最终用户沟通,以捕捉需求并将其转化为产品概念。理想情况下,团队将需求定义为测试用例,并在整个产品开发过程中使用它们。

平滑系统架构和管理。

正如从一开始就预测所有产品需求是一项挑战一样,也很难预见可能出现的每一个设计问题。数字工具可以帮助定义适用性,并支持架构定义,包括模块化系统解决方案。基于模型的系统工程、数字建模和产品仿真(例如,通过系统建模语言)可以帮助研发评估替代架构,并在早期对其进行验证。

在设计期间跨团队和现场进行协调。

工程团队通常分布在多个地点,来自制造和供应链等其他学科的团队成员也是如此。协调他们需要大量的积极管理和沟通。使用集成的数字环境可以让工程师和其他利益相关者访问设计基线。数字支持工具可以帮助他们可视化产品,共享重要信息,积极贡献,并实现对整个系统的全面了解。

与供应商高效合作。

研发部门经常花费大量时间和精力为供应商制定详细的规范。然后,当供应商根据这些规格生产零件时,产品设计发生了变化,在供应商已经生产的产品和公司现在需要的产品之间产生了脱节。数字研发能够与供应商进行更紧密的合作,理想情况下使他们成为项目的一部分,并使他们能够获得与团队其他成员相同的工具。这里有巨大的潜力来避免供应商在开发后期出现的典型挑战。

在详细设计过程中提高硬件和软件生产力。

集成的数字环境也让硬件和软件开发人员能够充分发挥生产力。现状的工作方式,包括手动任务、信息不一致、工作方式不明确和犹豫不决,可能会损害个人生产力,尤其是在复杂的研发环境中。持续集成在这里很重要。充分利用链接的数字工具,如计算机辅助工程(CAE)和集成开发环境,可以提高流程的效率。准确使用模拟工具可以通过消除原型设计和实验室阶段,将交付周期缩短到几乎为零。专注于模型重用允许开发人员跳过为不同目的手动重新创建相同的信息。

持续集成和验证产品及其子系统。

当子系统独立开发并在过程后期集成时,很有可能会出现拼图碎片不匹配的情况,从而导致需要的设计调整。数字化研发强调在系统层面使用持续集成。这样可以确保产品信息的一致性和完整性,并最大限度地减少延迟的更改请求。在新产品开发中建立持续集成也很重要。

平滑工业化和整合制造业。

当零部件不能很好地配合在一起或装配订单过于繁琐时,工业化过程可能会产生更改请求。标准数字工具支持计算机辅助制造(CAM)等技术,但全数字化研发使工业化成为设计过程的一部分(通过制造和组装的设计),使用与设计工程师相同的模型,包括产品生命周期管理(PLM)和模拟工具。制造、装配和自动化成为整体设计的一部分,成为全数字化制造。

使产品信息保持一致和完整。

稍微脱节的系统通常需要在系统之间的数据管理、清理和传输方面进行人工操作。数字研发使用单一的信息真实来源,这些信息集可以在整个业务中无缝交换和重用。

管理产品的安装基础。获得有关产品在现场如何工作的反馈,并建立有效的维护流程,通常是一项挑战。数字化研发使连接产品成为可能,并实现连接的全部好处,从远程维护到功能升级,为其补充增值信息。

总而言之,数字化研发可以通过更无缝的设计流程、更顺畅的协作、更好的决策以及更少繁琐的信息使用和重用,将开发交付周期缩短一半。

数字化研发进一步推动精益和敏捷

数字化研发的好处是对近年来精益和敏捷实践给研发带来的好处的补充。这些实践极大地提高了它的效率,并且在跨功能团队合作和跨开发流并发等领域仍然很重要。

除了精益和敏捷,数字研发在五个突出领域将效率提升到了一个新的水平(见图2):

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捕获并验证客户的需求和要求。

制造商为客户提供新系统或产品功能所能做的一切都能提高规范的准确性和成功率。数字研发使开发人员能够模拟并向他们演示产品,并全面概述用例。它还可以捕获和分析关于产品、环境、市场和其他因素的大量信息,所有这些都构成了改进需求的事实基础。然后,随着开发的进展,产品可以不断得到验证,因为它可以通过逐步改进的模型来访问。这种方法最大限度地减少了后期意外事件及其带来的风险。

连续集成端到端(e2e)。

数字研发为整个系统带来了敏捷开发——包括硬件和软件组件。团队可以访问彼此的设计,并拥有触手可及的测试能力。这可以显著改善结果,因为团队成员会收到对设计的持续反馈,这有助于使e2e系统强健且高质量。它还支持与客户进行持续验证,并减少对更改请求的需求。持续集成也适用于纯软件环境,在该环境中,单个部件在更大的系统中进行集成和测试。

推动团队合作,这对改进流程至关重要。

一个可供整个开发团队访问的全数字化e2e系统对于高效的团队合作至关重要。成员跨系统层次结构、子系统和模块并行工作。他们可以在产品设计的同时进行包括工业化等下游活动的并行功能工作。一个完全集成的环境可以保证信息质量,并有助于确保真相的单一来源。

充分利用人工智能和自动化。

数字研发专注于自动化,并利用人工智能和分析来改进决策。通过全数字建模,在模拟、物理现象分析和测试中有很多自动化的可能性。事实上,连续集成流中的测试可以完全自动化。许多软件开发都可以是自动的,例如从xtUML建模进行阶段或代码生成。开发人员可以保存模型数据库以供重用。他们还可以构建人工智能支持的设计规则,以便访问和共享关于成功和可生产设计的庞大知识库。通过这种方式,人工智能和分析通过改善设计决策的基础,为更好的产品做出贡献。所有这些都有助于提高研发效率。

利用产品的连通性,在产品的生命周期中培育产品。

未来将连接更多的产品。数字化研发使制造商现在能够利用这一点,并远远超出远程维护的范围,从根本上改变他们对产品的看法。制造商不会孤立地查看产品,而是将其视为更大系统的一部分(例如,与其他产品接口或运行基于网络的应用程序)。他们还将与产品保持持续的互动关系,随着时间的推移,通过获取产品信息来培养产品,以用于未来的设计、维护、提供增值应用程序和信息,并不断升级(也许可以提前发布功能不完整的产品)。因此,建立数字研发以支持长期产品关系将产生最大的长期效益。

什么可以数字化和建模?

数字化研发意味着一切都是数字化的,这需要在心态上进行实质性但有价值的改变。在最大的转变中,模型驱动一切,将其作为开发、分析和协作的核心(见图3)。它生活在环境中,环境也是模型,并随着发展而生长。物理原型主要用于调整数字模型,而不是像传统开发中那样用于产品测试。现在,几乎所有的产品测试都是用数字模型完成的。更重要的是,该模型包含了正在开发的产品以及已经在该领域的产品的所有信息,这支持了正在进行的关系。

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这种重大的心态转变需要为这份工作建立一个新的体系。虽然研发组织已经使用了许多数字工具,但采用数字研发的组织会尽可能地将它们集成在一起(见图4)。对于一家想要完全采用数字研发的公司来说,最大的IT挑战是创建一个具有凝聚力的系统,该系统配备了正确的数字工具,可以轻松地将更详细的硬件和软件模型转移到更大的连续集成环境中。大多数公司都缺乏这种能力。

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然而,作为下一代产品开发的一部分,一些制造商正在率先开发一个完整、连续的系统集成和模拟环境。它使用最先进的产品模型以及运行的典型环境。该系统允许每个工程师将新模块、软件或建模硬件集成到e2e集成环境中,该环境运行模拟和测试来验证新设计(仅适用于硬件、硬件和软件嵌入式系统以及仅适用于软件系统)。这可以在每个工程师自己的桌面上完成。

许多现成的工具都具有用于设计部分的模拟功能。达索的Simulia可以模拟机械设计。具有复杂控制逻辑的模块,包括硬件和软件,可以使用MatLab工具套件进行设计和分析。软件可以用xtUML建模,它甚至可以从这些模型中自动生成代码。Eiffel和Jenkins等集成环境支持软件的持续集成和部署。高级电路设计可以通过Simulink等工具进行建模和支持。复杂的硬件可以使用先进的CAE工具(如Ansys或Dymola)建模和分析,而新硬件零件的常规设计和绘图则由合格的CAD/CAM工具(如CATIA或Creo)处理。后一种系统还提供了出色的工艺和工厂模拟能力,以确保制造和组装的最佳设计。

为了获取正确的用户需求,公司正在投资于以用户为中心的模拟能力。一些公司运营的系统允许客户在新产品功能设计和集成之前对其进行测试。这确保了新功能和特性的规范和要求尽可能好。在白色家电中,开发者使用AR和VR来接近新产品的外观。它们可以在以后的动态面向对象系统中捕获需求。

最后,PLM系统对于跟踪项目至关重要,包括系统和产品配置、变更单、物料清单和工艺清单。有几个可用的系统,包括Enovia和Windchill。

改造运营模式以获得所有好处

假设研发已经通过精益和敏捷的实践变得尽可能高效,那么将进行进一步的调整,以获得数字研发的全部好处(见图5)。最实质性的变化反映了上述数字研发的五个特点:

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捕获和验证客户的需求和要求。

数字研发使开发人员能够通过收集建设性的输入,以结构化的方式从需求到验证阶段密切管理客户对话。客户以及现场和周围环境中的产品也提供了大量爆炸性的数据。研发部门需要有能力从这些数据中获取并得出结论,用于产品和系统设计,以及以后的优化目的。

持续的e2e集成。

研发将把敏捷工作方式中常见的持续集成转化为整个系统。它将在设计项目中使用增量规划,以适应子系统中硬件和软件的不同设计周期。这种方法有助于弥合大型项目与多个团队必须协调时出现的差距,并减少人们两次输入信息的情况。所有团队通过承诺不断交付其子系统的改进模型来支持共同的基线。然后,他们将可以访问基线进行自己的测试和验证。

团队将在sprint中组织他们的工作,每个团队都提供一个更新的模型。(硬件团队可能不会经常参与。)团队定期聚在一起进行联合规划,也可以将其作为新功能到位的截止日期,以交叉测试并建立功能增长的最佳顺序。这种方法简化了我们前面讨论的产品开发的V模型。系统集成级别的验证和确认现在可以连续进行,并与较低级别的设计活动并行进行。

为了支持上述所有内容,公司将加强关键角色,包括首席架构师、总工程师和增量规划职能。(赋予这些职位权力可能会改变直线经理的传统角色,他们需要更多地关注技能建设和支持活动。)

推动团队合作。

项目团队应配备人员,使他们能够跨系统、子系统和模块同时工作。虽然整个系统和产品或多或少应该同时增长,但一些架构工作仍需要提前完成才能奠定基础。所有团队成员都在同一个信息集上工作,随着产品模型的成熟,不同的组织职能也会做出贡献。例如,工业化工程师可以帮助为制造业奠定基础。销售人员可以为客户准备材料和售后流程及文档。供应商被邀请进入同一个数字环境,在那里他们可以实时为增长模式做出贡献。

对于工程师来说,扩大他们的角色以支持高效、并行的团队合作与通过培训新的数字工具和操作模式来拓宽他们的技能同样重要。一直以来,他们都需要保持自己的专家地位。

充分利用人工智能和自动化。

研发有很多方法可以自动化和使用人工智能,而且还会有更多的方法出现。持续调整是抓住这些机会的最佳方式。例如,删除手动步骤,自动化测试覆盖范围,并减少基于纸面的工作,因为模型将是文档。这些变化将对组织的能力产生重大影响,需要在新工具、新的工作方式和设计方法中进行技能培养。也许最大的变化将是建立构建、改进和完善人工智能、分析工具以及自动化研发的能力。传统上,研发组织专注于应用可用的工具。在数字研发方面,它还需要不断地与他们合作。

产品的连通性和培育性。

物联网(IoT)和连接产品的能力正在推动根本性的变革。为了与产品保持持续的关系,研发将进行调整以适应这些技术。产品可以作为“最低版本”发布,稍后将使用新功能进行升级。软件设计流程可以定期发布更新和升级,也可以有专门的研发流程来为产品增加其他价值,如信息。质量管理和产品维护可以更有针对性和主动性。正如我们在本节第一点中提到的,互联产品还将产生大量数据,因此,有足够的能力捕获和管理其价值至关重要。

利用数字化研发驱动数字化制造和供应链

最终,希望数字研发为他们充分发挥作用的制造商将让它推动数字制造和供应链。将这些领域数字化可以提供更大的灵活性、自动化和灵活性(见图6)。

图6:数字化研发是推动数字化进入制造业和供应链的引擎

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从数字工厂和流程设计开始。以同样的方式,一个产品可以通过数字方式构建和模拟,一个工厂也可以。根据需要使用CAD、AI和分析进行模拟,以确定装配站设置、生产流程和流程——所有这些都是为了规划一个尽可能灵活、能够管理不同产品和批量的工厂。

在设计产品时优化制造、装配和自动化。由于跨职能团队合作,工业化问题将与产品设计同时进行。使用工厂中的产品型号。例如,简单的3D查看器或更复杂的AR/VR组装说明可以指导工厂工人。使用增材制造来实现截然不同的设计。完全连接机器,实现网络计算机指令的无缝传输以及健康监测和控制。联网机器还可以获取对设计更新至关重要的质量和其他形式的数据。最终,数字化制造可以创建一个完全自动化的“熄灯”工厂。

数字化也进入了供应链。虽然其灵活性和敏捷性取决于许多因素,但数字研发可以帮助实现信息透明、缩短交付周期和无缝产品配置。与供应商交换信息,尤其是在设计中使用多来源零件时。使用AR/VR查看现场安装说明。

最后是产品配置。许多产品都是可配置的(例如汽车),它们的模块化架构和变体可以在数字研发系统中进行管理,以实现按订单设计的功能。可重复使用的模型、配置规则以及与产品配置器和销售系统的高度集成链接的组合为重新配置产品开辟了一个可能性领域。然后是基于参数化设计或更自由的设计的产品类型,例如建筑。为此,产品是在与客户的销售过程中创建的,数字研发系统将设计和组装说明无缝地转发给制造。

数字化研发触及整个产品生命周期

数字研发的影响力进一步向下延伸。我们提到,物联网和连通性将为产品的安装基础带来新的可能性。销售和市场营销将借鉴产品模型和设计。安装组织将获得教学和视觉吸引力的说明。服务和维护组织将直接连接到产品,并获得产品配置方式和版本的最新视图,以便执行远程维护并提供主动支持。

基础是一个全面集成的PLM系统,它确保了信息的真实性和质量。PLM系统的全面使用提高了研发阶段和整个产品生命周期的效率(见图7)。

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应该非常尊重研发和整个公司将捕获、处理和管理的大量数据,在某种程度上,这将成为一种特定的能力——通过分析和人工智能——从由此产生的数据爆炸中获得最大利益。

如何实施数字化研发

数字化研发是研发组织的一次至关重要的全面转型。这不仅是关于采用数字化工具,而且是运营模式的根本转变,将使组织从数字化中获得全部好处。

这种规模的转变需要付出巨大的努力,需要长期的心态。因此,值得投资于彻底定义转换程序,首先使用一个经过试点和测试的综合模型(见图8)。

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关键步骤包括以下步骤,其中一些步骤是并行完成的:

  • 定义数字研发的目标运营模式(如何工作,而不是系统布局)。
  • 对目标模型的关键组件进行试点测试(例如,运行开发项目)。
  • 在试点的同时,根据试点结果详细说明目标模型。
  • 绘制当前系统景观图,并构建目标系统景观图。确定需要的更改。
  • 确定转型计划,并计划一个改变运营模式的计划。
  • 运行运行模型程序并跟踪结果。
  • 运行程序以转换系统环境并跟踪结果。

在设计新的运营模式时,有许多领域需要解决,包括治理、工作方式和组织需求。

这是一份清单:

  • 研发战略:如何定义、实施和维护
  • 关键绩效指标、其他衡量标准和持续改进过程:衡量什么以及如何持续改进
  • 需求处理:如何在整个开发过程中定义需求并对其进行管理(与客户一起)
  • 体系结构管理:如何定义、实施和维护
  • 产品开发过程(硬件和软件):所有管理和使用这些过程的方式
  • 模型和模块存储库处理:如何使用它们进行重用和长期发展
  • 开发和模拟环境:如何设置和维护工具环境
  • 文档和产品信息:如何在整个生命周期中记录和支持产品信息的质量
  • 工业化:如何利用数字研发有效地工业化为数字制造和供应
  • 流程存储库:如何使用生产流程进行重用和长期发展
  • 生态系统:如何利用产品中的生态系统并作为产品的补充
  • 发布管理:如何确保产品准备就绪时,发布的各个方面都到位
  • 团队:如何确保高效的团队合作•文化:如何建立一种拥抱数字研发的文化

解决所有这些方面的问题并非易事,改变系统格局也并非易事。然而,我们相信,全面实施数字化研发不仅是制造商在更数字化的世界中保持竞争力的必要条件,而且对将以这些新方式工作的研发部门来说也是有益和有成就感的。

 

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