关于研发数字化转型的三个话题
2023-02-06 11:04:39

01话题一:仿真是核心!

仿真行业二十年来的发展,呈现了一个马鞍形。近两年,不少研发专家提出:“仿真是核心!”;同时,更多从业者在谈及“仿真是核心”时,纷纷表示赞同。仿真技术似乎迎来了又一个“春天”!
深入解析下,“仿真是核心”应该包含三个因素:
(一)当前所有与正向研发相关的活动,仿真都是核心。
因为正向研发所面临的风险是逆向设计的百倍以上。而当前对研发的要求,从需求、成本、时间上,都不能继续采用传统的以试验为核心的方式。虚拟设计、虚拟验证,在正向研发的背景下已成为必须。仿真之所以成为正向研发的核心,就在于将研发的风险,放在虚拟环境中暴露,并反向驱动虚拟的设计改进;仿真能大幅节省研发成本和时间,还允许研发人员更大胆地尝试不同设计方案。
(二)未来所有正向研发的数字化能力建设,仿真都是核心;尤其是数学仿真和大数据仿真。
数字工程,数字化交付,数字样机,数字孪生,系统工程数字化等等,仿真都是核心。这个观点,已被越来越多的研发人员认同。因为它们的本质都是数字化的模型和环境,二者的相互作用,就是作仿真计算;用仿真来替代实体的运作。仿真计算的精度和速度,则决定了上述数字化能力建设的价值和成败。
然而,国内的仿真技术从应用到开发,仍然明显落后于国外;需要数年、甚至数十年去追赶。我们在前后处理、静力学、动力学、计算流体力学、显式动力学、机构运动学、电磁学等方向上,近些年并没有获得快速的进步。唯独,数学仿真,或者称系统仿真、0-1维仿真、控制仿真、液压仿真、数值计算、功能模型仿真,近两年成为了热点。并且,数学仿真的精度已被证明不亚于其它学科;数学仿真的速度也相对快,对计算资源的依赖也相对低。
人工智能、机器学习、大数据技术当前已在各领域被广泛地成功应用。大数据仿真也成了仿真技术的另一个热点。仿真模型的降阶技术,基于大量试验、运维数据反推的代理模型,突然间成了从业者们的突破焦点。大数据仿真几乎成了中国在仿真技术上实现“弯道超车”的理想路径。
(三)谈仿真,必谈验证。
通过多年的尝试,仿真从业者已经纷纷意识到,没有验证的仿真是没有工程价值的。然而,仿真验证的技术门槛比仿真本身要高出许多。懂验证、会验证的从业者比例并不高。
有幸,国内以核能行业作为先驱,不少专家在仿真验证技术上已研究积累了二、三十年。但这些技术对使用者的要求相当高,推广难度也很大。技术的推广,需要有成熟的方法、工具和成功的实践。国家层面也对仿真验证技术的推广给予了积极的支持。近日,北京安怀信公司的多款通用仿真验证工具软件开发项目,已通过了国家相关部门的验收评审,并被要求大力推广,让更多人可以通过软件工具低门槛地应用成熟的仿真验证技术。

 

02 话题二:正向研发数字化的方法论,应该是MBSE还是系统工程数字化?

近十年,MBSE概念受到了很多人士的追捧。因为这个代表了“最先进”的正向研发的方法论,又符合“数字化”的特征。然而,近两年MBSE的热度突然降低了。原因之一,就是不少人在MBSE上投入多年、消耗了大量的资源之后,并没有得到实际回报;继续投入已难以获得支持;如何让此前的投入转化为价值,也看不到成功案例和可行方案。
理性思考下,MBSE的本质,仍然是系统工程;只是为了保证协同的一致性和效率,引入了全新、而又陌生的“模型”概念。而这些外来的“模型”概念,多少都存在水土不服。学习成本、建模成本、应用成本大大超过了早先的预期。
系统工程数字化,则是近两年出现、更接地气的概念。主张的是:在国内几十年系统工程成功实践的基础上,直接做数字化的转化;将传统的TSE完整闭环,搬到数字化环境下,逐步演进。而不是像MBSE那样,颠覆原来已有的闭环,引入外来的模型规范,打散之后的重构面临重重困难。
在中国特色的系统工程数字化实践中,北京安怀信公司通过近十年的摸索和尝试,已成功为多个领域的十多家头部企业搭建了数字化的正向设计环境,打通了虚拟设计和虚拟验证的大V字形。早期成功实施的项目,都没有采用外来的“模型”概念,而是利用企业已有的经验、数据、流程和算法,构建与企业业务自然适配的数字化模型;同时,将这些异构化的模型通过元模型技术、在自主的数据中台中完成关联和管理;成功实现了系统工程数字化核心技术的自主可控。为中国特色的正向研发数字化提供了成功的方法论。
方法论,是对成功实践的事后总结。过去的方法论,不一定能保证未来的成功;得不到成功的方法论,没有意义。往往成功的实践,依赖的是组织的能力和人的精神力。所以,方法论应该是不断演进的;引入方法论,不如提升能力和树立决心。

03话题三:研发数字化转型从哪里起步?

每个企业对数字化转型都有不同的理解;从哪里起步,也没有标准的答案。同时,数字化转型失败的案例,却随处可见。权威机构对失败案例作了分析,共同的结论是:导致失败的原因,并不是数字化技术。所以,研发的数字化转型,起步就不应该是引入最“先进”的数字化技术;而以下几个非“技术”的因素,则应当首先考虑:
意识与意志
数字化转型,是思维的跳跃。我们可以大胆地想象,数字化转型将会让研发在最高效、最低成本、最低风险下开展。特斯拉、SPACE X、新能源汽车、移动支付、滴滴打车、视频直播、视频会议,等等。这些成功既是数字化转型的成功实践,也是想象力的变现。
研发的瓶颈在哪里,从业人员其实都明白。数字化技术高速发展的今天,我们应当意识到,打破这些瓶颈存在可能性。然后,再评判数字化技术的可行性:是否能大幅减少或避免样机试制与试验,在虚拟的环境中大胆且快速地尝试高水平的方案设计,再在虚拟的环境中快速完成多个迭代方案的验证,跨部门、跨学科、跨地域的协同与沟通在瞬间即可完成,历史积累的经验和知识能够轻易地复用……其实,在上述方向上国内已经有了不少的成功实践案例,证明了数字化技术打破这些瓶颈的可行性。
数字化转型一旦起步,就必然会面临诸多难以预料的坎坷与挑战。是否有坚定的意志,克服困难、面对挑战、寻找路径,不轻言放弃,这决定了数字化转型的最终成败。
业务的价值提升
 
业务是企业的价值发动机。研发类企业数字化转型的目的,首先是要支持业务的价值提升。快速、高质量、低成本的产品研制能力,在数字化转型过程中得以提升是“本”;新的数字化技术的成功实践是“末”;不能舍本逐末。
每个研发企业都有不少急待解决的业务问题。理论,设计,材料,工艺,装配,安全,操作,试验,经费,时间,等等。其实都有机会在数字化转型中找到答案。所以,数字化转型在起步时,应该首先明确要解决的业务问题是什么。
用户体验
所有数字化转型成功的企业,都提供了优异的用户体验。研发类企业数字化转型服务的用户之一就是研发人员。让研发人员更便捷地获取知识和资源,更快速地完成研制任务,更少地机械性重复,更有自信地挑战高水平的设计,有更安全舒适的工作环境……这些就应当是数字化转型要为用户带来的体验。
数字化技术的成功应用,需要良好的用户体验作为推动力。北京安怀信公司成功实施的研发数字化建设项目,均获得了用户的良好反馈:降低了研发人员工作负荷,提高了研发人员成果回报;让研发回归创造,让人回归生活。

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