有效的SPDM比以往任何时候都更重要

七月 22, 201913:52:55 发表评论 102 浏览
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有效的SPDM比以往任何时候都更重要
Top view of self-driving SUV on the road with sensing graphic pattern retouched. night traffic. 3D rendering image.

原文地址:https://community.aras.com/b/english/posts/effective-spdm-is-more-crucial-than-ever

虽然仿真工具在过去几十年中变得越来越强大,但仿真过程和数据管理(SPDM)是一个更广泛的企业需求,直到最近才得到应有的关注。
在我去年参加的几次全球NAFEMS主要会议上(2018年11月在慕尼黑举行的SPDM会议和2019年6月在魁北克市举行的世界大会),全球制造公司已经开始展示他们自己的内部定制SPDM解决方案。当制造商看到需求并投资他们自己的解决方案时,是时候检查他们为什么开始这个旅程,以及他们从这些努力中学到的教训,其他公司也可以从中受益。

SPDM解决了哪些挑战?每一家广泛使用仿真的主要制造公司都会使用数十种到数百种不同的工具,这些工具多年来在内部开发,以填补商业空白。每个工具都有自己的语言和文件格式,从而形成了一个名副其实的“巴贝尔仿真塔”。在供应商中,草皮战争导致封闭格式和缺乏对API的一般访问,使得这些数据的集成变得更加困难。
各种各样的模拟点解决方案是必要的,甚至是有益的。不同的选项可以准确地模拟不同的,越来越复杂的现象。这些为OEM提供了更好,更好的解决方案,以匹配其专家的首选方法,并适应其独特的专有内部流程。但是这种异质性具有鼓励甚至需要孤立的组织结构的意外副作用。组织孤岛隔离了仿真专家,他们难以掌握的点解决方案,以及他们从设计和开发产品的工程团队产生的数据。Siloes需要在不同的仿真团队之间以及仿真和工程团队之间进行手动切换。
根据定义,手动切换数据不是配置管理的。它们可能导致错误的输入,只有专家才能使用的仿真模型,以及企业无法及时或有效地获得的模拟输出(结果和分析驱动的见解)。专家驱动的点工具和组织孤岛的结合阻碍了模拟数据和流程的有效管理。模拟驱动的洞察力无法跨越企业,在那里他们可以扩展并将模拟流程的价值扩展到更多的团队和生命周期阶段。
要使仿真成为有效的企业工具,需要改变一些基本需求。

为什么SPDM今天更加重要?今天的企业目标是什么让仿真和SPDM比过去更加重要?随着创新的新企业计划,对模拟的需求呈指数级增长。其中之一,Digital Twin,可以利用仿真进行预测性维护和实时设计改进,如无线软件更新和在线功能升级。另一项计划是增材制造,利用模拟来评估最终产品的质量,并通过虚拟测试设备设置和材料属性的结果是否有效来优化工艺。此外,对自动/连接车辆的推动看到模拟越来越多地用于虚拟测试需要集成软件,机械和电气/电子组件的系统的有效性,
随着数据,复杂性和仿真用例的指数增长,当前的方法 - 数据的手动切换,非托管变更和产品版本,返工,并行/序列化工作以及充满断开连接的输入和结果的共享文件夹 - 是不可行的:他们永远不会实现实现明天计划所需的创新。我们需要的是产品信息数字线程中的可追踪仿真:访问配置管理的仿真结果及其输入,用于支持关键产品决策。通过模拟输入,工艺步骤和结果之间的更好连接,可以实现下一阶段 - 强大的“熄灯”自动化。人类或自动化流程可以在广泛的产品设计中执行常见的模拟流程:设置模板一次,并在产品线中多次重复使用,或评估对单个产品设计的一系列更改。自动化公司运行模拟的方式,然后存储,存档,检索,搜索和比较这些工作生成的数据,对于在整个产品生命周期中将模拟的价值扩展到越来越多的团队和战略计划至关重要。所有这些都强调了对有效SPDM的需求。

什么是商业SPDM景观?鉴于这些挑战,创建SPDM环境的商业尝试已经不足,大型全球组织正在创建自己的内部解决方案,这一点也不足为奇。商业环境分为两大类

  1. PLM中的供应商特定SPDM环境:提供SPDM解决方案的供应商经常“锁定”以仅与特定的一组CAD或PLM工具进行互操作,缺乏支持所使用的异构工具阵列所必需的开放性和集成。“你可以拥有任何颜色,只要它是黑色的”并不构成一个真实的方法,在专家使用的数十甚至数百个内部模拟工具的支持下,使用商业工具支持专有和繁荣的IP开发。各种各样的供应商。

  2. 独立于供应商的SPDM环境:使用复杂且需要深入的专业知识,可能对其他产品开放的SPDM工具通常没有或有限的PLM连接 - 这意味着没有办法连接配置管理版本的正在分析的零件信息。这在产品开发过程中创造了一个“死胡同”,打破了可追溯性而不是支持它,并为已经孤立的景观添加了另一个孤岛,加剧了手动切换的问题以及它们对准确性和效率产生负面影响的可能性。

限制专家可以使用的创作和分析工具,需要“翻录和替换”现有系统,包括重新培训的时间和中断可能会使公司付出代价,或者添加可能产生手动错误的流程步骤,这些都与SPDM工具的愿景背道而驰,他们可以提供的效率和规模,以及他们承诺创造的创新。为工程师增加更多工作不应该是采用这些工具的结果。

有效的SPDM需要什么大多数在SPDM中开拓本土解决方案的公司所学到的一致教训是,他们的内部实施工作虽然面临内部文化障碍,但开发成本高昂,难以维护,缺乏广泛企业的关键功能。许多人更愿意利用现有的PLM基础设施,同时创建独特的模拟定制流程。在数据模型和API级别上,易于定制至关重要。
在Aras,我们认为PLM能够有效管理模拟数据的有效SPDM方法必须具备以下基本特征:

  • 灵活的数据模型:它必须支持模拟信息的独特定义,将其与相关数据(如需求,零件,BOM,质量数据等)可靠地连接,并使该定义在整个生命周期中持续存在,以便模拟过程,数据和结果任何用户都可以从端到端的产品生命周期中查看或发起。
     
  • 开放式连接器架构:一个开放的,与供应商无关的框架,可接受任何用于单一或多学科仿真过程的CAD,CAE或系统设计和分析工具,这是未来技术创新所需的许多用例的关键。

  • 智能仿真自动化:多物理场和多保真仿真传统上使用工具链:手动切换一个仿真工具的输出,用作另一个仿真工具的输入。自动执行此切换,创建在产品变化和发展时迭代各种版本产品的方法,并加快设计更改的过程,从而更快地获得更多模拟见解。将它们连接到数字线程可确保它们在整个企业中进行配置管理和访问。

  • 企业数字线程的集成:了解输入,定义流程步骤,跨团队实施工作流程,以及根据相关部件的原始版本管理结果配置,确保以后的利益相关者可以轻松访问和解释模拟。需要它们。以机器可解释的方式将这些信息存储在数字线程中,具有明确定义,强制执行和强大的语义,确保它可以在明天重用于机器学习和AI。
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