【模擬設計】模擬技術在智慧製造中的作用;智慧製造難點在模型,焦點在模擬;汽車行業CAE研究

產業智慧官發表於2018-04-08

模擬的概念

模擬從字面意思來理解,也就是模模擬實的環境。通常在模擬領域分為大概六種:

  1. 傳統的CAE模擬:比如對機構受力的3D模擬,找出機構設計的可能存在的缺陷及極限

  2. 系統模擬:俗稱物流模擬,是對生產等系統進行方案事先模擬,優化

  3. 多物理模擬:是模擬物理場景對裝置或機構等物件造成的可能影響

  4. 物理模擬:可以理解為在產品製造中,利用實驗室模型對產品效能等在各種情況下的檢測

  5. 虛擬現實:貼近來說,好比玩遊戲,如開模型飛機,利用外設在電腦裡開汽車

  6. 資料分析與優化:比如用MATLAB採集一定的資料,對可能發生的情況預測

那今天這裡主要講系統模擬與控制,什麼是模擬呢?

模擬(Simulation):也稱模擬,就是對現有或未來系統進行建模並實驗研究的過程。

模擬主要的兩大類是離散事件模擬與連續模擬

離散事件模擬(discrete-event simulation)是以隨機時間點系統發生的狀態改變當作離散事件的結果。

連續模擬(continuous simulation)是系統狀態的改變隨時間連續的發生。

模擬在製造業中的作用與優勢

為什麼需要模擬?

模擬提供一種驗證最佳決策之方法,模擬避免昂貴,費時及破碎式的試誤法

那在製造業中為啥需要模擬

  • 實際的系統還未存在

建構未來的飛機場/廠房等

  • 實際的系統已經存在

修改工廠的製造流程

  • 分析或預測複雜處理行為

生產線上的動態排程問題

  • 數學公式無法提供分析或數值解

非函式分配的多個服務者且等候有限的問題

運用模擬的典型目標:

系統效能分析

--利用率/稼動率,UPH,庫存水平,流程時間,物流量等等

容量/約束分析

--什麼限制了產能?瓶頸在哪裡?WIP?

方案比較

--幾個可選方案中哪個是最好的?

靈敏度分析

--決策變數的變化對最終結果的影響程度(What if分析)

視覺化

--將模擬的結果形象的顯示出來

模擬的角色

  • 解說(Explanatory devices)

用來定義或詮釋一個系統流程行為

  • 設計評估(Design assessors)

評估不同的建議性方案

  • 分析(Analysis vehicles)

分析影響系統行為的重要因子

  • 預測(Predictors)

用來預期可能發生的狀況以規劃未來發展

模擬的效益

1.時間

避免建立實體試驗,減少驗證時間

2.成本

避免建立實體試驗,減少驗證成本

3.技術

電腦精確計算,提高方案的可行性

直觀立體的三維模擬動畫

4.風險

減少驗證影響生產的風險

減少設計錯誤的風險

5.附加

增強對設計的信心

模擬在製造業中的應用型別

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智慧製造難點在模型,焦點在模擬

中國講兩化融合,第一個化是工業化,即工業技術(Industry Technology),由於中國的工業技術與世界先進水平差距較大,因此我們要補工業化的課;第二個化是資訊化,即資訊科技(Information Technology),因為有華為這樣的世界一流公司,可以說,中國的資訊科技和世界是接軌的。實際上,資訊科技和工業技術的深度融合就是兩化融合。兩化融合內容非常豐富。按照中國製造2025的部署,就是創新驅動、提質增效、綠色發展、兩化深度融合為主線、智慧製造為突破口。

智慧製造的基礎是網路化和數字化。網路化的含義是連線人、機、物,也就是物聯網或者工業網際網路,也稱為第二代網際網路。提起數字化就離不開數字模型和過程模擬,本文將主要論述這兩方面。當然,數字模型是模擬的基礎,過程模擬是航空航天大規模應用幾十年來特別擅長的領域,也是取得巨大成效的領域。

數字模型

數字模型有兩類,一類是工程模型,另一類是管理模型。其中,工程模型也分為兩類:產品模型和產品研製過程模型。本文重點研究產品模型和過程模擬。CAD(Computer Aided Design)技術是建立模型,CAE(Computer Aided Engineering)技術就是模型的確認,即過程模擬。CAE的發展一直隨著計算機的硬體、軟體、作業系統和資料庫的發展而壯大。工業技術通常分為設計、製造和試驗三大類,從產品需求和市場調查開始,就可以做模擬,做方案設計時也要做模擬,做方案的特點是方案不止一種,做方案時要用多種方案來做優化設計,並且要做大量的模擬對比,然後進入工程研製階段的設計、試製、試驗過程,再進行工程研製完成以後的設計定型,生產定型,批量生產,產品交付,最後到服務保障。整個工業體系中,模擬必不可少。

傳統的工業體系是物理或者叫實體(Physical),基於物理的原型和模型,設計製造試驗,如果試驗時檢測產品的功能和效能滿足不了要求,就扔掉,然後再來一遍,這就是典型的以愛迪生為代表的傳統工業體系的試錯法。當進入了現代工業社會,就要在 Cyber虛擬空間用模型表達, CAD做機械系統和電氣系統、流體模型和過程模型,當然,管理也有模型,如人力資源模型、財務模型、統計模型、質量模型。有了模型,才有了美國機械工程師學會(ASME)提出的Y14.41標準,即 MBD(Model-Based Definition,基於模型的定義),後來美國又提出MBE(Model-Based Enterprise,基於模型的企業),這樣就完整了。一個企業,它既有產品又有管理,就可以打造一個全數字化的企業。還有系統工程,過去的系統工程現在提升為MBSE(Model-Based Systems Engineering,基於模型的系統工程),當然基於模型的系統工程之上還有架構設計,如企業架構等。

在Cyber空間中,有了完整的數字模型進入CPS(Cyber Physical System,賽博物理系統),模型就會直接從數字樣機對映成物理產品。當然,試驗方式要有一個轉變,原先的試驗方式是100%的實物模型,做實物模擬或縮比模型,隨著社會的發展,實物模擬造價太高,那麼該怎麼辦?要考慮半實物模型、縮比模型、半實物模擬和半物理模擬嗎?未來隨著發展,一定是基於全數字模型的虛擬模擬,現在很多產品已經不需要物理模型了,而是設計製造試驗實現全模型化。

模擬分級

講到智慧,必須考慮人的問題。世界萬物,只有人有智慧。第一次、第二次工業革命解決了什麼問題?蒸汽機也好,電動機也好,解決的是機器取代人力。第三次、第四次工業革命出現了電腦和現在的工業4.0,它取代的是人的腦力勞動。我們要建設的工業體系,一定是人、機、物互動與深度融合的一個體系,其核心是CPS。

如何建立新的工業體系?首先是在Cyber環境中,完成產品的概念設計、方案設計、初步設計、詳細設計、產品的分析模擬、工藝設計、工藝模擬、工裝設計、工裝模擬、裝配設計、裝配模擬等一系列流程,然後形成完整的產品數字樣機。其次是在計算機上建立的虛擬實驗環境中,不斷地找出產品設計的問題、工藝的問題等,然後改進計算機模型。最後是再對映實物的試驗過程,這個就是Cyber Physical System,即完整的CPS架構。但需要說明的是,CPS可小可大,小到一個智慧化小產品PLC處理器,大到整個地球,都可以用CPS來形容,這個智慧系統一定是人、機、物關聯的系統。

1997年9月,錢學森在給清華大學工程力學系建系40週年的賀信中寫道:隨著力學計算能力的提高,用力學理論解決設計問題成為主要途徑,而試驗手段則變得次要了。由此,展望21世紀,“力學+電子計算機”將成為工程設計的主要手段,就連工程型號研製也是用“計算機+形象”來展示,稱為“虛擬型號研製(Virtual Prototyping)”,就是現在所說的數字樣機(Data Prototype)。

以液壓虛擬鐵鳥的研製為例。首先用機械CAD和CAE設計了鐵鳥的結構樣機,用電子CAD和CAE設計了鐵鳥的控制系統數字樣機,由液壓系統CAD和CAE形成液壓子系統的數字樣機,然後再把控制數字樣機和液壓數字樣機裝配到結構數字樣機上。這3個樣機形成了一個完整的全飛機液壓系統的數字樣機,將其和物理液壓試驗的臺架、試驗資料做關聯性分析,最後形成了一個液壓的虛擬鐵鳥。這個系統完成後,在其上做虛擬試驗,可減少20%的物理試驗成本。實際上在下一代飛機中,虛擬鐵鳥技術已經推廣到了飛控系統、電氣系統、電子系統、機械系統中,這就是過程模擬的力量。

筆者認為,模擬的發展才剛剛開始,因此這個行業是朝陽行業。其目標是:縮短產品週期,降低產品成本,提高產品質量。未來的研製方式就是模擬驅動的設計和研製方式。

通過對數字樣機的模擬分析和虛擬試驗來指導、簡化、減少、替代部分實物試驗,從根本上說,就是要解決計算的數字模型和分析是否正確,是否反映真實產品的特性,這必須通過大量的、科學的驗證試驗並形成資料庫和模型庫,從而改進並保證產品設計和分析的正確性。

(作者為中國航空工業集團公司資訊科技中心首席顧問)


自主CAE是一場難了的夢|軟體定義製造系列

近些日子,CAE之急重上眉梢。

先是有上海的朋友來要當年CAE平臺資料,久遠軼事;又有北京的朋友商討CAE行業建設的產業建議,涅槃重生。

實際上,退休多年,總是想擺脫自主CAE崛起的神話故事。原本想將《自主CAE涅槃之火》那本書作為最後告別的話,說完了就可以扭頭。那個時候,連最後的修改審稿都懶得去關注,總想盡快撇開CAE後營造退休後的自我天地。

事與願違,我心依舊,我一直就沒有邁過這個坎,時常關注CAE的發展和動向,特別是國內自主CAE的點滴進展,都會心動不已,我就會發現自己還是在原地沒有挪窩。

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現在實際上處於更好的時機,很多傳統工業企業也在躍躍欲試。一個可以推動軟體發展的產業鏈現在正在形成。由此,嘗試著曲線繞道進入CAE的路線,如從大型工程機械入手,以前端的資料採集為切入點,嘗試著建立一個工業軟體的雛形。將數字化貫穿整個過程:實時採集、傳輸、雲平臺儲存、資料探勘、即時報警等,具備常規所沒有的效能分析、能耗分析、故障統計等功能。在這個過程中,使用者物件將串聯整個生態環:前期設計、中期加工生產、後續維保、優化改進等相關業務的企業、科研院所等單位。

這是中國製造2025當下所湧現的一系列的實踐,已經得到應用和同行認可,許多制定規範和標註的機構也在紛紛介入。

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然而,創業之艱辛,創新之曲折,沒有親身經歷過得人,是不會有這個體會的。同時,沒有與眾不同的核心技術,就難以體現出價值的。對於工業軟體中不僅要有熟悉的行業背景,CAE更要求有各種實踐經驗和大量隱性的知識和判斷。這個投入是天量的,全球最大的CAE廠商Ansys每年的研發投入在3億美元左右,也就是每年投入20億人民幣。每年迴圈,持續如此。是不是會嚇走多少壯志雄心的人。

但是這個山頭再難,一個國家一個有志於製造強國的國家,卻不能不迎頭而上。CAE是整個工業軟體系列中無可替代的嵌入式一環。CAE不僅要重視前端分析模擬,更應該關注後置的價值創造。中國製造2025的轉型創新,離不開工業軟體。模擬模擬的作為,是工業軟體中瞭解產品所能創價值的核心工序。以網路化為工具實現資料的實時採集、傳送、分析,在這基礎上,準確快速進行產品故障預警和效能優化,甚至還要能預判部件壽命,其價值就精準凸顯。工業轉型創新需要數字化作為平臺,經驗規範都很重要,數值模擬模擬貫穿整個產品生命週期,作為智慧化技術的核心支撐存在。其重要性,自然毋容置疑。由於所描述產品所處的環境,載荷和工況都是千變萬化的,沒有足夠針對性的功能,往往會功虧一簣。

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作為工業軟體的自成系統,自然期盼有資金投入,而更應該關注產業形成的機制構成。行業中不乏得到巨資投入而至今沒能成功商品化的案例。科院院所的成果,一旦成功轉化,將會獲得極大的生命力的延伸。日本有一家叫TechnoStar 軟體,最初就是源於東京大學一個教授承擔的國家專案,幾年就鬧騰得聲名鵲起,至今仍然在CAE領域站得一席之地也算逍遙。

詭異的是,二十世紀八十年代,中國國內CAE最紅火最熱騰的那幾年,恰是國內正“窮”的階段;而現在國家各種製造專案風生水起、網際網路+發展迅速的時候,CAE卻落得鬱鬱寡歡、逐漸式微的局面。

當年在《自主CAE涅槃之火》一書中我所提到的“四步曲”,提到政府“有形之手”的引導不失為一種好方法好途徑。科研和商業本是二個不同範疇,如果商業化不是其目標,就不要責怪其擔當。要認可科研與創新本該就不是同一回事。科研是把金錢轉化成為知識,主體是科研人員,與商業化無關;創新是把知識轉化成為金錢,主體是企業家,與科研無關。前者由學術共同體評定,後者需市場和服務認可。市場的事情交由企業界來定奪,反映的是資本的意願,因為市場有時候會不信任“有形之手”,這是市場不討人喜歡的地方,而又是之所以能夠生機勃勃之原因。

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2008年金融危機之後,佔據美國經濟主導地位的製造業出現持續性衰退的現象,終於得到了美國政府的支援。隨後歐洲債務危機,幾經波折,歐元區經濟實力最強的德國作為救助計劃的最大出資方,不僅獨善其身,而且“已經揭開了歐洲一體化的新篇章”,其最大的緣由莫過於德國的製造業撐起了堅固的實體經濟基礎。

教訓深刻,百年製造強國的美國政府有所行動,民間遞書:確保美國在高階製造業的領先地位;總統背書:啟動“先進製造合作伙伴”計劃。前後上下齊呼應,而計劃的實施則選擇以加強創新叢集和環境建設為思路,以重點發展“發展共性裝置和平臺,重構先進製造業發展理念”。

美國政府的先進製造合作伙伴計劃中,最值得注意的是,是將數值模擬軟體系統作為切入點。正是CAE!萬般寵愛獨一身。

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這一招,看似平淡無奇,實則畫龍點睛。高明之處在與不拘泥於具體的工程行業和領域,由基礎性應用軟體開發作為鞏固高階製造業地位的實際措施,確實不失為神來之筆;將知識生產、技術創新和製造業地位緊密結合起來,一條曲徑通幽路,高階製造業的提振需要關鍵領域的核心技術,更需要重構先進製造業的發展理念。更出人意料的是該項計劃由道氏化學公司董事長兼CEO Andrew Liveries和麻省理工學院校長Susan Hockfield共同領導實施。這種由聯邦政府負責“買單”的形式,表達了由頂尖大學、最具有創新能力的製造商和聯邦政府之間建立合作伙伴關係的目的,通過構築官、產、學、研各方的緊密合作,而以產、學為統領,力求不斷孕育知識更新和技術應用的面向市場模式創新,實現內生式聯合振興高階製造業發展的戰略部署。

風乍起,一池老水皺。依然耿耿於懷,是捨棄不了這個我曾經敬仰、喜歡過,以及許許多多扶助過我的師長朋友、同事同行。而且,當下許多CAE堅持者還在黑暗中前行。中國製造強國之路,不是一個把夢幻變為現實的地方嗎?未了之心,一直期待下去。



汽車行業CAE研究

之前軟服之家釋出的《PLM市場研究報告》收到了不錯的評價,所以資料研究中心的小夥伴們這次對汽車領域進行了《汽車行業CAE研究》。

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整體來看,CAE數字模擬其實在中國的表現還是相當不錯的。不管是從目前CAE覆蓋的行業廣度,或者CAE在諸如航空航天、汽車製造、交通運輸等領域的使用深度,都已經得到了不錯的市場教育和應用普及。

結合當下中國製造強國的發展方向,以及由消費端推動的製造企業硬體設施的不斷完善,CAE在研發階段表現出的功能性將得到進一步的認可。軟服之家資料研究中心的小夥伴們認為,在引入CAE後,節省的研發、生產成本,初步推斷起碼會在三成以上。

CAE在中國的未來幾年內會得到不錯的增長,基本上是毋庸置疑的。就目前的競爭形式看,絕大多數的CAE廠商還是引入為主。CAE在軟體在技術領域需要攻克的問題,對於本土的廠商還是比較大的挑戰。





現代企業必須採用先進的技術手段,縮短開發和製造週期,降低成本,提高質量,使企業具備很強的應變能力,迅速響應使用者的各項要求,並能根據科技發展和市場需求的變化,及時調整產品的型別和結構。

CAE技術能夠給工業企業產品研發帶來巨大的經濟效益,這已成為不爭的事實。以ANSYS、LS-DYNA等為代表的高階CAE軟體早已活躍在全球各行各業中,將“基於物理樣機試驗的傳統設計方法”帶入基於“虛擬樣機模擬的現代設計方法”,將大幅度縮短產品開發週期,降低成本,提高企業競爭力!

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人工智慧賽博物理作業系統

AI-CPS OS

人工智慧賽博物理作業系統新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS:雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧)分支用來的今天,企業領導者必須瞭解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中,利用AI-CPS OS形成數字化+智慧化力量,實現行業的重新佈局、企業的重新構建和自我的煥然新生。


AI-CPS OS的真正價值並不來自構成技術或功能,而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+資訊化、智造+產品+服務資料+分析一體化,這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合,沒有顛覆現狀的意願,這些將不可能實現。


領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智慧化力量,領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位:

  1. 重新行業佈局:你的世界觀要怎樣改變才算足夠?你必須對行業典範進行怎樣的反思?

  2. 重新構建企業:你的企業需要做出什麼樣的變化?你準備如何重新定義你的公司?

  3. 重新打造自己:你需要成為怎樣的人?要重塑自己並在數字化+智慧化時代保有領先地位,你必須如何去做?

AI-CPS OS是數字化智慧化創新平臺,設計思路是將大資料、物聯網、區塊鏈和人工智慧等無縫整合在雲端,可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系,實現各個前沿技術在雲端的優勢協同。AI-CPS OS形成的字化+智慧化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉,形成了領導力模式,使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置:

  1. 精細種力量能夠使人在更加真實、細緻的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切,進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。

  2. 智慧:模型隨著時間(資料)的變化而變化,整個系統就具備了智慧(自學習)的能力。

  3. 高效:企業需要建立實時或者準實時的資料採集傳輸、模型預測和響應決策能力,這樣智慧就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。

  4. 不確定性:數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗,其結果就是形成了複合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含於三個領域:技術、文化、制度。

  5. 邊界模糊:數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化,還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量通過三個方式激發經濟增長:

  1. 創造虛擬勞動力,承擔需要適應性和敏捷性的複雜任務,即“智慧自動化”,以區別於傳統的自動化解決方案;

  2. 對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升,提高資本效率

  3. 人工智慧的普及,將推動多行業的相關創新,開闢嶄新的經濟增長空間


給決策制定者和商業領袖的建議:

  1. 超越自動化,開啟新創新模式:利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智慧,為企業創造新商機;

  2. 迎接新一代資訊科技,迎接人工智慧:無縫整合人類智慧與機器智慧,重新

    評估未來的知識和技能型別;

  3. 制定道德規範:切實為人工智慧生態系統制定道德準則,並在智慧機器的開

    發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐;

  4. 重視再分配效應:對人工智慧可能帶來的衝擊做好準備,制定戰略幫助面臨

    較高失業風險的人群;

  5. 開發數字化+智慧化企業所需新能力:員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對於中國企業來說,創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。


子曰:“君子和而不同,小人同而不和。”  《論語·子路》雲端計算、大資料、物聯網、區塊鏈和 人工智慧,像君子一般融合,一起體現科技就是生產力。


如果說上一次哥倫布地理大發現,擴充的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現,擴充的就是人們的數字空間。在數學空間,建立新的商業文明,從而發現新的創富模式,為人類社會帶來新的財富空間。雲端計算,大資料、物聯網和區塊鏈,是進入這個數字空間的船,而人工智慧就是那船上的帆,哥倫布之帆!


新一代技術+商業的人工智慧賽博物理作業系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力,將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量,並創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節,形成從巨集觀到微觀各領域的智慧化新需求,催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革,深刻改變人類生產生活方式和思維模式,實現社會生產力的整體躍升。



產業智慧官  AI-CPS


用“人工智慧賽博物理作業系統新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”:雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧)在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智慧;實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈


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長按上方二維碼關注微信公眾號: AI-CPS,更多資訊回覆:


新技術“雲端計算”、“大資料”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智慧新產業:智慧製造”、智慧金融”、“智慧零售”、“智慧駕駛”、智慧城市新模式:“財富空間“工業網際網路”、“資料科學家”、“賽博物理系統CPS”、“供應鏈金融”


官方網站:AI-CPS.NET



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