能帮回答吗，美云智数产品生命周期管理PLM在产品企划和生产制造环节能为企业提供什么价值？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-07-20 02:59 标签： 什么是产品全生命周期管理

（全文摘要）随着全球竞争日益积累，制造业企业面临巨大的生存挑战。尤其对于中国来说，以往依靠廉价劳动力和廉价资源为竞争力的发展模式已经越来越难以生存下去。中国企业的数字化转型已不再是选择题而是必答题，信息技术已成为支撑先进制造的关键技术，因此这是一个机遇与挑战并存的时代，Advanced Manufacturing Systems (APS) 就是这个时代下必然的产物。APS是真正意义上的决策优化系统，可以基于现有的数据，通过智能化手段，针对各种复杂的场景做出最优化的预测性决策，以此实现降低企业成本，增加企业利润的目的。

3月20日，终于在约谈大半年之后，有幸和 商简智能的CEO梁翼先生 就APS的现状和未来进行了深入的交流和探讨，我们在很多问题的看法是持相同意见的，所以以此为契机，分享一下自己的感受。

当下，随着全球竞争日趋激烈，工业企业面临着极大的生存挑战，成本居高不下，个性化定制需求强烈，企业数字化转型已不再是选择题而是必答题，我们都在高谈阔论的 工业4.0、工业互联网、中国制造2025 等等这些新型制造范式和发展战略都是在这种背景下提出的。工业4.0面向生产制造的硬环节，以赛博物理系统CPS为技术核心，强调提供高度灵活的个性化和数字化生产或服务；工业互联网面向生产制造的软环节，强调基于网络化的万物互联，为企业内外提供分析服务；中国制造2025则是将工业4.0和工业互联网进行了融合，以工业化和信息化为主线，把智能制造作为主攻方向。这些概念之间虽然略有不同，但是逻辑上是一致的：

都是以制造为本质（最终服务于制造），自感知、自决策、自执行、自适应、自学习为特征（智能的体现），数据为基础（系统输入），数字化、信息化、网络化、自动化为前提（智能化的必要条件），以CPS为支撑，以人、机（智能制造装备）和资源等深度融合为核心（信息），单元、车间、工厂、供应链和产业集群为载体（智能的发展层级），贯穿于研发、设计、生产、试验、管理、服务等制造活动各个环节（产品全生命周期管理），目标是实现高度的自动化、柔性化和智能化。

随着人工智能、物联网、泛在信息、云计算、大数据、移动互联网、信息物理融合系统（Cyber-Physical Systems, CPS）、数字孪生、元宇宙等为代表的新一轮技术创新浪潮的汹涌迭起，信息技术已成为支撑先进制造的关键技术，因此这是一个机遇与挑战并存的时代， APS就是这个时代下必然的产物 。

企业数字化转型的根本目的就是降本增效，前者我们在过去的二三十年中，一直在通过 ERP、MES 等信息化手段在解决，人、机、料、法、环、测等生产要素实现了数字化管理，少人化、无纸化、自动化大大降低了人工成本、材料成本、时间成本，但是仅仅这样就够了吗？我之前和中国航空工业某集团的生产处处长聊过这样一个话题，我问上了MES系统之后有没有给企业带来收益上的变化，处长非常坚定地回答道并没有，当时的我确实有点惊愕，企业花了上千万竟然没有增加利润，但是细细一想也不足为奇。

信息化建设本质上只是通过计算机代替了原来的一些手工记录和操作，生产管理和组织方式并没有发生根本性变革，那么隐藏在手工操作背后的真实问题依然存在。近几年来，企业侧也意识到了这个问题，MES、ERP仅仅是信息管理系统，它们把需要做决策的数据管理了起来，而决策过程仍然是拍脑袋，当脑袋不够大时，智能优化的需求就凸显出来。

实际上，真正增效也需要智能优化，因为降本是有限度的，而增效却没有上限，只有做出正确的决策才能不断优化生产流程。而APS在企业内扮演的就是 工业大脑 的角色，它和MES、ERP的本质区别在于： MES、ERP是事后系统 ，仅记录和刻画已经发生或者并不准确地计划（粗能力计划）未来的事情，是一种辅助决策系统，而 APS是事前系统 ，是真正意义上的决策优化系统，可以基于现有的数据，通过智能化手段，针对各种复杂的场景做出最优化的预测性决策。

2020年，全球工业软件市场规模达4358亿美元，同比增长6.1%；中国工业软件市场规模达1974亿元，同比增长14.7%。中国规模以上的工业企业基本上都已经运用了工业软件来辅助生产和决策，即使是中小工业企业也大部分使用了1-2种工业软件。

但是中国工业软件市场规模仅占全球工业软件市场规模的7.4%。另一方面，根据中国工信部数据， 2020年，中国工业增加值在全球的占比达21.9%。对比来看， 中国工业软件的使用率和渗透率偏低 。

总体来说，中国工业软件市场庞大，市场规模逐年增长，但市场渗透率仍然处于较低水平，未来市场前景辽阔。

在外部压力、市场环境、政策扶持和需求刺激四大因素的刺激下，以APS为代表的决策优化系统如雨后春笋，商简智能、杉数科技、安达发、永凯、美云智数，当然还有一些高校实验室（华科、上交等），都开始在这个领域大展身手。

但是也不难发现，在APS领域并没有形成一家独大的局面，原因有几个方面。

首先 ，APS通常发展到一定程度就会被ERP厂商 收购 ，因为APS本身就是ERP无限能力计划的改进，通过收购就能填补ERP的致命缺陷；

其次 ，国内整体的信息化之路，相比于国外， 起步比较晚 ，不具备实施APS的数据基础，同时APS本身入门基础也比较高，一般的企业管理软件厂商不具备开发APS的实力；

最后也是最重要的一点 ，APS本身就存在 计划和排程 两个概念，一般的APS软件都会侧重某一个概念，因而就出现了供应链计划APS和生产排程APS。此外， 不同的行业对APS的要求是大不相同的 ，比如，对于自动化程度比较高的半导体生产车间，整个环境不确定性比较低，只要按照计划执行基本能达到预期的效果，因此希望APS的结果最优，哪怕计算时间稍微长一点也能接受；而对于基础数据不准确的新品加工，如军工行业，则更加强调意外事件发生导致执行与计划不一致时，如何快速有效地进行响应，这种情况下更加强调计划的可行性而非最优性。

现阶段，我发现市面上APS的范畴被进一步扩大，除了提供 作业排序 ， 配料优化、钢材套切、路径规划 等典型问题也被纳入到APS的功能菜单，因此广义上APS可以泛指一切决策优化系统，是不是有点把“阈值”叫成“阀值”的感觉？

对于APS厂商来说，要想快速占领市场，项目制已经是不可取的，超长的实施周期会带来巨大的人财物成本，通用化和标准化的产品才有出路，但是做到放之四海而皆准又几乎是不可能的，所以一定是在通用和标准的基础上，配合个性化定制，进行少量的开发便能适应新的应用场景和调度问题。

具体来说，整个APS平台是架设在华为云、阿里云和腾讯云等云基础设施上的，将单机一体化服务升级为平台服务，可以大大降低部署和实施成本。为保证APS平台的通用性，应从 技术、业务、算法 三个层面抽象出相对独立的中台，即技术中台、业务中台、智能中台。技术中台提供了搭建平台所需要的基础技术服务，包括多云适配、微服务、通用技术组件服务、DevOps应用管理等，为业务开展和算法计算提供基础技术底座；业务中台用于构建对象模型，准确地描述APS涉及的对象是什么，存在什么数学上的逻辑关系，对象模型的完整性决定了APS所能解决问题的范畴；智能中台用于构建算法计算模型，定义算法模型的输入和输出、模型的参数等，算法模型的先进性决定了APS的算力。业务中台和智能中台均提供了对外开放的API，可进行快速地丰富和扩展。定制化部分则是基于现有的平台架构，针对特殊的需求进行定制化开发和个性化展示。

其实通用性的需求不仅来自于实际企业界项目， 学术界 对于统一调度平台的呼声也是很高，对此我也是深有感触。我们都知道，在发调度相关的论文时都要进行算法性能的比较，但是研究者只研究过一种或少量几种算法，但是却要和大量的算法进行比较，而一一实现这些算法势必需要花费大量的时间，所以很多粉丝也在咨询有没有一个可以方便进行算法对比的平台，可以方便的嵌入自己的算法，和已经存在的算法针对各种案例进行比较，快速输出调度结果和学习曲线，这其实也是一个可以商业化的方向。

总之，APS的未来一片光明，还需要有志之士开疆破土，也希望志同道合的伙伴可以加入到这个领域，一起搞点事情！

数字孪生技术在各个行业有广泛的应用场景。陶飞教授团队在《计算机集成制造系统》2018年第1期刊登的“数字孪生及其应用探索”一文中，归纳了14种应用场景，而后又在论文中介绍了数字孪生在航空航天、电力、汽车、石油天然气、健康医疗、船舶航运、城市管理、智慧农业、建筑建设、安全急救、环境保护等11个领域，45个细分类的应用（图1）。

图1 数字孪生的工业应用（来源：陶飞教授）

总体而言，数字孪生在制造业的应用前景广阔。其中，产品的数字孪生应用覆盖产品的研发、工艺规划、制造、测试、运维等各个生命周期，可以帮助企业推进数字化营销和自助式服务，有助于企业提升维护服务收入，创新商业模式；工厂数字孪生在工厂设计、建造，生产线调试、安装，工厂运行监控、工业安全等方面都可以对企业带来价值；数字孪生在供应链管理领域也可以应用，例如车间物流调度、运输路径优化等。

数字孪生在制造业的一些典型应用如下：

1）产品的运行监控和智能运维

对于能够实现智能互联的复杂产品，尤其是高端智能装备，将实时采集的装备运行过程中的传感器数据传递到其数字孪生模型进行仿真分析，可以对装备的健康状态和故障征兆进行诊断，并进行故障预测；如果产品运行的工况发生改变，对于拟采取的调整措施，可以先对其数字孪生模型在仿真云平台上进行虚拟验证，如果没有问题，再对实际产品的运行参数进行调整。图2是Ansys的数字孪生技术在风电行业应用的案例。通过应用数字孪生技术，帮助风电企业避免非计划性停机，实现预测性维护和运行控制与优化。

图 2 Ansys在风电行业的数字孪生应用案例

数字孪生在航空领域也有相应的应用，由于每台航空发动机的飞行履历不同，飞行的环境不同，健康服役的寿命，以及维护历史差别很大，因此，可以对每台航空发动机建立其对应的数字孪生模型实施监控。GE航空对于正在空中运行的航空发动机进行实时监控，一旦出现故障隐患，可以通过对数字孪生模型的分析来预测风险等级，及时进行维修维护，显著提升了飞行安全。GE航空通过数字孪生模型记录了每台航空发动机每个架次的飞行路线、承载量，以及不同飞行员的驾驶习惯和对应的油耗，通过分析和优化，可以延长发动机的服役周期，并改进发动机的设计方案（图3）。

图3 GE航空的数字孪生应用（来源：GE官网）

在数字孪生应用领域，GE与Ansys公司开展了战略合作。通过数字孪生技术的应用，实现产品的健康管理、远程诊断、智能维护和共享服务。通过结合传感器数据和仿真技术，帮助客户分析特定的工作条件并预测故障，从而节约运维成本。GE航空通过汇总设计、制造、运行、完整飞行周期的相关数据，预测航空发动机的性能表现：①将发动机传感器数据与性能模型结合，根据运行环境的变化和物理发动机性能的衰减，构建自适应模型，精准监测航空发动机的部件和整机性能；②将发动机历史维修数据中的故障模式注入三维结构模型和性能模型,构建故障模型，应用于故障诊断和预测；③将航空公司历史飞行数据与性能模型结合并融合数据驱动的方法，构建性能预测模型，预测整机性能和剩余寿命；④将局部线性化模型与飞机运行状态环境模型融合并构建控制优化模型，实现发动机控制性能寻优，使发动机在飞行过程中发挥更好的性能。

西门子将来自智能传感器的温度、加速度、压力和电磁场等信号和数据，以及来自数字孪生模型中的多物理场模型和电磁场仿真和温度场仿真结果传递到Mindspere平台，通过进行对比和评估，来判断产品的可用性、运行绩效和是否需要更换备件（图4）。

图4 西门子的数字孪生应用案例（来源：西门子）

在复杂装备的运维方面，可以通过增强现实技术，基于产品的数字孪生模型生成产品操作、装配或拆卸的三维动画。在实物环境下，透过各种穿戴设备或移动终端进行示教。PTC提供了先进易用的增强现实应用平台。

2）工厂运行状态的实时模拟和远程监控

对于正在运行的工厂，通过其数字孪生模型可以实现工厂运行的可视化。包括生产设备实时的状态、在制订单信息、设备和产线的OEE、产量、质量与能耗等，还可以定位每一台物流装备的位置和状态。对于出现故障的设备，可以显示出具体的故障类型。华龙讯达应用数字孪生技术，在烟草行业进行了工厂运行状态的实时模拟和远程监控实践，中烟集团在北京的机构就可以对分布在各地的工厂实施远程监控。海尔、美的在工厂的数字孪生应用方面也开展了卓有成效的实践。

在虚拟调试领域，西门子公司及上海智参、广州明珞等合作伙伴已开展了很多实践。虚拟调试技术是在现场调试之前，基于在数字化环境中建立生产线的三维布局，包括工业机器人、自动化设备、PLC和传感器等设备，可以直接在虚拟环境下，对生产线的数字孪生模型进行机械运动、工艺仿真和电气调试，让设备在未安装之前已经完成调试。

应用虚拟调试技术，在虚拟调试阶段，将控制设备连接到虚拟站/线；完成虚拟调试后，控制设备可以快速切换到实际生产线；通过虚拟调试可随时切换到虚拟环境，分析、修正和验证正在运行的生产线上的问题，避免长时间生产停顿所带来的损失。

虚拟调试技术对企业的价值体现在：早期验证优化研发+工艺+制造的可行性，减少物理样机投入成本；减少去用户现场做机器人调试时间和出错率，节约差旅成本；虚实融合后为整个工厂的数字孪生打好基础，工厂建成之后可以与SCADA系统融合，打造基于三维模型的可视化监控系统，实现工厂的数字孪生。

2019年，罗克韦尔自动化公司并购了Emulate3D软件，作为罗克韦尔Factorytalk/DesignSuite软件的一部分，可以实现对整个工厂自动化控制系统进行虚拟仿真和虚拟调试，还可以利用工厂的数字孪生模型对员工进行培训，降低工厂运营的风险（图5）。

美的集团旗下的美云智数的MIoT.VC系统（图6）提供了基于数字孪生的虚拟调试解决方案。其组件库内置1400多个机器人组件，内置库卡、ABB、安川、川崎等各主流机器人协议；通过图形示教，可以快速进行机器人姿态设计、运动路径干涉检查和姿态合理性分析；支持机器人姿态和轨迹的离线编程与虚拟调试，与现场设备的实时联机；支持喷涂、焊接等机器人动作示教、离线编程及虚拟调试。该系统支持OPC

图6 美云智数的MIOT.VC虚拟调试系统（来源：美云智数）

4）机电软一体化复杂产品研发

对于高度复杂的机电软一体化产品，可以在研发阶段通过构建产品的数字孪生模型，并通过工程仿真技术的应用加速产品的研发，帮助企业以更少的成本和更快的速度将创新技术推向市场。运用数字孪生技术，能够综合利用结构、热学、电磁、流体和控制等仿真软件进行单物理场仿真和多场耦合仿真，对产品进行设计优化、确认和验证，还可以构建精确的综合仿真模型来分析实际产品的性能，实现持续创新。通过结合创成式设计技术、增材制造技术、半实物仿真技术，可以显著缩短产品上市周期。

GE公司认为，从概念设计阶段开始推进航空发动机的数字孪生应用，更容易地将设计和结构模型与运行数据相关联，同时，还有助于优化设计，提高生产效率。精航伟泰测控仪器（北京）有限公司提供了基于模型的卫星数字孪生设计解决方案，可以最大程度地将验证后的设计模型自动转化为卫星的物理实现，例如可以根据相关设计模型自动生成星载软件的代码。

对于尚未上市的新产品，通过发布其概念阶段的数字孪生模型，让消费者选择更喜欢的设计方案，然后再进行详细设计和制造，这样有助于企业提升销售业绩。同时，通过构建基于数字孪生模型的在线配置器，可以帮助企业实现产品的在线选配，实现大批量定制。图7是比特视界（北京）科技有限公司（BITONE）为宝沃汽车开发的在线配置器，可以查看各种配置的外观和内饰。

图 7 BITONE开发的汽车在线配置器（来源：BITONE）

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