数字主线:工业互联网时代的产品数据中台

产品研发是一个创新创造的过程。然后,在这一过程中,有的企业,有的人,只是在做“剪切”、“复制”的低价值劳动而已;就这样,还时常出错。

——无名氏

【摘要】本文结合业务背景,以 数据中台 做类比,阐述了数字主线(Digital Thead),这一的数字解决方案的使命和角色、架构特点、实施路径、挑战和机遇等相关内容。

根据笔者的工作经验,企业的信息化建设中,研发领域的IT是最难的。简单来说,制造领域的IT,直观;物流领域的IT,规范;营销领域的IT,开放;财务领域的IT,精确;人力领域的IT,感性;研发领域的IT,复杂。通常来说,一个人所能接收的信息,取决于他(她)的理解能力;从这点来说,研发领域的业务管理和IT建设,是一个最“烧脑”的工作,数字主线的建设就是最典型的例子。

1.背景

都说产品研发是一个创新型工作,可研究表明,研发领域的人们,大部分的工作时间并不是花在创新上;在产品研发过程中,一个工程师平均有15%的时间花在产品或流程相关信息的检索上。在一份LNS公司提供的调查报告中,300名受访者中39%的人认为,信息孤岛是影响他们工作效率的主要因素之一。

研发领域的信息孤岛,增加了新产品的研发成本,延长了新产品的研发周期,是企业提升研发创新能力的主要障碍,这尤其表现在以汽车、高铁、航空等为代表,以集机械、电子电器、软件等一体化为产品特征的行业领域。在航空和军工领域,数字主线的提法由来已久;之所以最近几年才变得时髦,就是机、电、软一体化的产品趋势已经在家电、工业设备、工程机械等领域逐渐展开。

以汽车行业为例,汽车整车的研发工作中,涉及到的软件和工具多达上百种。首先,机械、电子电器和软件等汽车部件分别有各自的CAD软件;其次,在工程分析中,结构分析、有限元分析、热力分析、平顺性分析,等等,分别有各自的分析工具;再次,设计需求、竞品分析、会议纪要、测试报告等产品信息仍然以Word、Excel、Powerpoint等非结构化的形式大量存在。这些来自不同工具,以各种形式存在的结构化或非结构化信息,是天然的信息孤岛;如何将之整合,是每一个企业信息化建设中面临的严峻挑战。

产品生命周期(PLM)系统曾经为解决这些问题而提了出来;可实际上,一则,这些软件主要还应用在设计和工程领域;二则,以文档等形式作为管理对象,如何将文档类数据与交易型数据和实时运行数据进行融合,也是一个很大的挑战;三则,商业化PLM软件主要针对的是产品的机械部件,电子电气和软件系统的管理有各自相应的软件,这些异构系统如何整合?诸如此类的问题,让企业将眼光将PLM转向了数字主线(Digital Thread)。

2. 使命

因为结构的标准化和工具的商业化程度不高,业内对数字主线并没有一个统一的定义。一般认为,数字主线是一种全局性通讯架构,将产品或资产全生命周期的各种信息整合在一起,为企业中不同角色的人,提供与产品有关的完整的、一致的、准确的信息。简单来说,就是将合适的信息,在合适的时间,提供给合适的人(Deliver the right information to the right person at the right time),这与时下热炒的“数据中台”的概念,颇为类似;只不过,数字主线是制造企业中的产品数据中台。

据调查,企业中数字主线的应用,对提高研发团队工作效率,提高工程、制造、服务等部门之间的同步工程和协作,改进产品质量,缩短新产品上市时间等方面具有直接的推动作用。LNS的研究表明,数字主线可以提升新产品研发效率20%以上。

对于那些即将或正在进行服务型制造转型的制造企业,数字主线将扮演重要的角色。为了延长服务型产品的使用寿命,为客户提供更高效的运行支持服务,企业需要打通从设计到工程,到制造,到交付,再到运行的全产品和资产链的信息。

数字孪生的开发有赖于数字主线所提供的信息支持。随着物联网等 工业互联网 技术的普及,在产品开发的虚拟验证,在生产系统的仿真优化,在资产运行的实时监测与控制,在设备的预测性维护等方面,数字孪生得到了广泛的应用,而这一切都离不开数字主线的支持。可以这样说,没有有效的数字主线,就不可能有有效的数字孪生。

3. 架构

数字主线本质上是一种信息架构和数据服务,它要在基于模型的系统工程(Model-BasedSystem Engineering,MBSE)指导下,围绕产品的通用信息结构,面向市场、设计、工程、制造、服务、运营等各个业务领域的需求来构建,要涵盖产品或资产的整个生命周期。在表现形式上,可以这样比喻,市场、设计、工程、制造、服务、运营等领域的相关产品信息就像“信息湖”,而数字主线就是流经和贯穿这些“湖泊”的“信息河”。实际上,数字主线的英文,Digital Thread的Thread,就有类似于“河流”的意思。

1)基于模型的系统工程

对于机、电、软一体化产品,机械、电子电器、软件等部件都有各自特有的模型定义,比如机械部件可以用三维模型(Model-BasedDefinition,MDB)来表示,电子电气可以用V模型来开发,软件系统则可以用统一建模语言(Unified Modeling Language,UML)来定义。要想实现一个统一的产品信息沟通架构,就需要一种更抽象、更通用的模型语言和工程方法将机械模型、电子电器模型和软件模型统一起来,业内主流的就是基于模型的系统工程(MBSE)。换言之,如果没有MBSE之类的语言和方法,需求、机械结构、电子电器结构、软件结构的定义之间就无法建立关联,也就实现不了相互之间的双向追溯,数字主线也就不可能有效地得以实现。

2)通用产品架构

江、河、湖、海之所以能贯通,是因为它们的容纳之物——“水”具有相同的“水分子结构”;同样,企业中的产品,无论它面向什么样的市场,落实到哪个业务领域,都应该具有高度抽象的、一致的结构,这就是通用产品结构(Generic Product Structure,GPS)。通用产品架构的核心作用是实现功能结构(相对稳定)与实物结构(多变)的分离,从而从根源上降低了产品结构的复杂度,进而避免了复杂性管理在制造、服务等下游环节的蔓延。对此,笔者在之前的文章:汽车产品结构系统 中有详细的介绍,在此不做赘述。需要特别指出的是,有些企业的产品结构系统只是考虑了机械和电子电器件,还需要在此基础上把软件结构和运行维护结构整合进去。

3)多领域用途视图

数字主线的目的是建立全价值链的产品信息沟通架构,因而,要兼顾市场、设计、工程、制造、采购、服务、运行支持等领域和团队的产品信息需求。每一个领域有各自的需求特点,比如市场部门关注的产品需求如何描述,采购部门关注的是外协件如何做采购计划,诸如此类;这些不同领域的产品信息结构,又可成为产品用途结构(Product Usage Structure,PUS)。

4. 路径

作为一种还在不断完善中的数字化解决方案,业内尚没有非常成熟的,针对数字主线的实施方法论。本文中,借鉴企业架构规划的方法,笔者提出一个大概框架,供企业的实践参考。大体上,这个框架分为五个步骤:业务流程梳理,信息架构定义,项目目标设定、架构实施交付和效果评估改进。

数字主线实施项目的项目需求来自于业务流程的协作,即与产品或资产全生命周期有关的各个环节,各个流程的每个作业对产品信息输入的要求。业务流程梳理的目的是:1)识别各个作业所需的信息输入;2)明确各个作业可能输出的产品信息。

各作业的产品信息输入和输出清单整理出来后,就要对这些信息进行整理、归类,比如产品信息元数据的种类、内容、格式,等等,并形成以产品生命周期演变为时间轴的信息流。另外,还要参照产品通用结构和业务用途视图的要求进行结构化。

项目目标的设定,即综合考虑业务价值、数据获得和加工的难易程度,数据加工成本等因素,整理出数据主线项目的目标优先级。需要提出的是,数字主线实施项目应遵循迭代的方法论(Scrum)来做,选择优先级高的,先行先试。

在开发实施上,数字主线项目与数据中台、商务智能等系统的开发方法和技术差不多。在产品或资产实时运行数据的获取方面,可以借助物联网平台;在PLM、ERP、MES等系统交易数据的采集方面,可以采用ETL;在数据展现上,可以按业务场景或用户角色来设计相应的用户交互界面。

数字主线一旦投入使用,要持续跟踪其业务价值,并与项目初期设定的项目目标进行对照和评估,找出其中有待改进的地方,作为下一个冲刺(Sprint)的项目需求。

5. 挑战

数字主线的开发和实施,是对企业的巨大管理基础和技术挑战。一则,它涉及到的组织和业务面广;二则,它缺乏成熟的解决方案和典型案例;三则,它缺乏详细、有高指导性的实施方法论。然而,实践告诉人们,复杂度越高,风险越大的事情,一旦做成了,则成效越突出。

企业要想从制造向创造转型,必须强化产品研发,而产品研发的立足点就是全生命周期的产品数据管理。当前,很多企业连基本的BOM结构和管理体系都还没建立,也没有梳理出清晰的产品研发流程,数字主线可以作为这些企业数字化研发建设的愿景,并以之为中长期目标来开展当下的信息化和数字化建设工作。

小结

从单细胞到多细胞,从植物到动物,再到人类,物种的演变由简单到复杂。让人惊叹的是,高度复杂的物种,反而具有高级的自治和自主能力,这不能不说是“造物主”的杰作。随着机、电、软一体化的产品趋势,工业产品作为企业的杰作,其研发和运行过程,是否也可以具有一定的自治和自主性呢?耗散理论告诉我们,要想保持系统的生命力,系统必须具有结构化和开放性。企业中的数字主线,就像人体的经络,既是信息和能量的运输通道,也是沟通前后、上下、左右和内外的桥梁。就如同人类之有经络,而能自我调节;企业之有数字主线,也就具备的自主运行的基础。

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