7月5日,美国国防部正式对外发布“国防部数字工程战略”。数字工程战略旨在推进数字工程转型,将国防部以往线性、以文档为中心的采办流程转变为动态、以数字模型为中心的数字工程生态系统,完成以模型和数据为核心谋事做事的范式转移。2月,笔者曾经在“管窥美军数字工程战略——迎接数字时代的转型”(点击题名可直接访问)一文中对这一战略进行过介绍,而正式发布版战略内容其实并不多,笔者将结合美军历史项目进行简要分析,难免存在错误和误解,欢迎讨论交流批评指正。
美军提出当今需要推行数字工程
一、基本概念
数字工程是一种集成的数字化方法,使用系统的权威模型源和数据源,以在生命周期内可跨学科、跨领域连续传递的模型和数据,支撑系统从概念开发到报废处置的所有活动。美国国防部将转型为以数字化连接的端到端复杂组织体(Enterprise),通过安全手段将人员、流程、数据和能力进行无缝集成,实现利用模型对兴趣系统(System of Interest,如系统之系统、系统、流程、设备、产品、零件)跨生命周期的权威数字化表达,并且融入先进计算、大数据分析、人工智能、自主系统和机器人等技术提升工程能力。
数字工程生态系统涵盖了系统工程的技术流程和技术管理流程,自下而上三层嵌套:底层是技术数据和工程知识管理系统,包括工程标准、需求数据、设计和制造数据、试验数据、供应数据、使用数据、维护数据、工程能力数据等数据库;顶层是国防采办系统,包括国防部层面的采办里程碑决策,各军种层面的系统工程技术评审,项目办层面的成本分析、需求论证、成本/进度/性能权衡;中间层是贯穿数字工程生态系统的纽带,核心是跨生命周期的数字系统模型、数字线索和数字孪生,将兴趣系统的多领域、多物理、多层级分析工具集成,利用技术数据和工程知识以及系统的权威数字化表达,对成本、进度和性能、经济可承受性、风险以及风险缓解策略进行分析,支撑国防采办。
数字工程生态系统支持采办的完整视图
二、战略目标与重点领域
2.1规范模型的开发、集成和使用以支撑复杂组织体和项目群的决策
目标是将模型的规范化规划、开发和使用纳入工程活动,并且确保模型在生命周期中连续传递,以利用模型对兴趣系统持续进行全面、端到端的数字化表达,支撑复杂组织体做出连续一致的分析和决策,并服务于项目群决策。
(1)规范模型的规划以支撑跨生命周期的工程活动和决策。美国国防部将规范模型的创建、管理和集成以及相关工程活动,使模型能够在工程活动中前后一致地使用,有效支撑对兴趣系统的数字化表达、分析与决策。
(2)规范地开发、集成和管理模型。美国国防部将使用模型规范化体系来辅助模型的开发、集成和管理,同时开发和改进集成方法,确保所有由利益攸关方生成的模型准确、完整、可置信和可重用以及可跨学科、跨领域集成和管理,并且与系统始终保持一致,以支撑由模型驱动的生命周期活动。
(3)利用模型支撑生命周期的工程活动和决策。美国国防部将以模型为基础来定义、评价、比较和优化备选方案以及制定决策,模型将支持所有学科并且是统一化表达,以实现并行工程并支撑由模型驱动的生命周期活动。
通过权威真相源连接的模型
【作者独家解读】:数字工程,模型是基础。一个典型的系统生命周期中,所有利益攸关方将生成使命任务模型、需求模型、系统模型、设计模型、专业工程模型、制造模型、验证与确认模型、产品保障模型以及管理模型等各种模型,以技术数据包的形式传递,包含了大量的信息。对这些模型的开发、集成和使用进行规范十分有必要,第一个领域重在规范数字工程中的模型(技术数据包)应该提供什么信息,第二个领域重在规范和完善模型中学科信息和领域接口的创建、传递与更新等活动,第三个领域重在规范模型面向不同利益攸关方使用和决策时的视图表达。
美军曾提出“数字系统模型”概念,数字系统模型是对一个国防系统的数字化表达,由所有利益攸关方生成,集成了权威的数据、信息、算法和系统工程流程,面向系统整个生命周期的专业活动,定义了系统的所有方面。数字系统模型将为利益攸关方提供一个分类结构,即什么类型的数据应该在整个生命周期考虑,这个结构中,系统信息包含定义、管理和产品支持信息三类,其中定义信息包括需求、设计、制造、验证与确认等子类,管理信息包括进度计划、工作分解结构(WBS)、财务、技术等子类,产品支持信息包括生命周期持续保障管理、技术管理、基础设施管理等子类。利用数字系统模型定义的分类,为数字工程生态系统提供系统的工程数据、项目和系统的支持数据,并且通过数字线索工具、分析学、流程和管理,以模型、数据、文档和采办等多种视图支撑决策。
数字系统模型可以看作是战略目标一中模型规范化的顶层框架,美国国防部为上述分类的构建开发了方法,以在武器系统整个生命周期的关键决策点识别权威的数据、流程和算法。第一步是识别整个寿命周期的流程(活动)、成果物(采办文件)和关键决策点(里程碑);第二步是定义为支撑关键决策所需的数据、流程和算法采集框架,使用WBS定义技术数据元素组;第三步是使用框架从正实施的项目中为支撑关键决策所需的现有数据、流程和算法列明清单,识别缺口并为开发子技术数据包创造条件;第四步是开发技术数据分类和子分类结构,以支撑整个生命周期的关键决策。对于一个典型武器系统来说,技术数据包中就包括使命任务、需求、逻辑/功能架构、结构/物理架构、设计模型和数据,以及文档视图、分析和基础条件等内容。
武器系统数字系统模型分类结构使用案例
2.2提供一个持久、权威的真相源
目标是将交流的主要方式从文档转换到数字模型和数据,使信息能够从一个公共的数字模型和数据集进行访问、管理、分析、使用和分发,从而让经授权的利益攸关方在全生命周期都可使用权威和连续一致的最新信息,利用共享的知识和资源进行协同工作。
(1)定义权威的真相源。权威真相源掌握技术基线的历史与当前状态,随着兴趣系统的演进,它捕获历史知识并可连接到模型和数据的权威版本,从而使模型和数据在全生命周期都可追溯。设计、制造、验证与确认、系统、产品保障、专业工程和管理的模型都通过权威真相源相连接,合理维护权威真相源将降低使用错误的模型和数据风险,并支撑对构型文件的有效控制,以实现在正确的时间将正确的数据交付给正确的人来正确地使用。
(2)管控权威的真相源。美国国防部将通过政策和程序来确保对权威真相源的合理使用,利益攸关方将收集、共享和维护模型与数据的准确性,以确保模型和数据得到规范管理并且在全生命周期可置信。建立标准程序对于维护模型和数据的完整性与质量来说至关重要,管控流程将确保权威真相源的一致性和准确性,让利益攸关方能够做出由数据驱动的最佳决策。
(3)在生命周期使用权威的真相源。美国国防部将使用权威真相源来生成、管理和交流从概念开发到报废处置的系统信息,将其作为共享和交换模型、数据与数字成果物的主要方式,为项目群提供系统规划、设计和持续保障所需的来自复杂组织体层面的知识。
权威真相源示意
【作者独家解读】:权威真相源和产品数据管理中所强调的单一真相源类似,作为系统全生命周期中模型和数据的中央参考点,连接采办活动中所有不同类型模型和数据的最权威(利益攸关方决策后确定的)版本,为系统各阶段状态提供可追溯性,权威真相源一旦更改,那么之后所有的模型开发、集成和使用都应在这一更改上进行。美国陆军就利用其生命周期产品数据管理系统和复杂组织体产品数据管理系统提供的权威真相源管理所有武器系统及其生命周期的成品数据。
美军打造“数字线索/数字孪生”的原则之一,就是建立系统在其整个生命周期中单一、权威的数字表达,即权威的数字代理真相源,并且可由政府和工业界访问。权威是一个技术定义,意味着一个真相源的质量,即完整性、有效性、一致性、及时性和精确性状态让数据适合于特定应用。一个权威的数字代理表达由以下组合而成:降阶模型,系统在物理原型或试验时的经验数据,以及表征系统和在关键决策点量化边界和不确定性的统计工程数据。这里还涉及两个概念,记录系统——面向给定的一个元件或一段信息的权威的数据源;真相源——可置信的数据源,从整体上提供数据对象的一个完整图像。可置信的数据源意味着:存在由管理机构授权的一个实体面向特定目的创建或管理数据,并且由所有利益攸关方共享所有受保护的权益。在工程复杂组织体的分布式记录系统中,来自产品生命周期管理、试验数据库、模型、分析工具等的技术数据,经过基于模型的系统工程流程实施的数据维护和分析,形成权威真相源。
在数字工程生态系统完整视图中,自上而下嵌套的三层采办决策分析学实际上分别代表了数据分析学的三个层次:规定性分析学、预测性分析学、描述性分析学。规定性分析学用来理解风险:面向预先规定的结果,应该做什么或者建议的最佳行动来规避风险;预测性分析学是系统状态的概率论分析,用来预测什么会发生或者可能完成,量化边界和不确定性;描述性分析学则是应用基于模型的工程分析工具,将“记录系统”中的技术数据转换为系统状态的技术信息,即权威的数字代理“真相源”。“数字线索/数字孪生”提供数字化的权威真相源,为工业界的数字复杂组织体(GE公司数字孪生、洛马公司数字织锦、普惠公司数字价值列)和国防部的数字复杂组织体搭建桥梁,使政府和工业界之间建立互信,解决塑造数字工程生态系统的挑战之一。
数字线索/数字孪生激活权威真相源
刘亚威先生此前已为《空天防务观察》提供58篇专栏文章,如下表所示:
序号
篇名
发表日期
1
美国数字制造与设计创新机构助力美国智能制造
2月16日
2
非热压罐成形技术用于MS-21机翼主承力构件生产
2月23日
3
热塑性复合材料加速进入民机主承力结构
2月25日
4
轨道加工工艺颠覆航空异种材料构件制孔
2月27日
5
增材制造(3D打印)——“美国制造,美国能行!”
3月11日
6
,美国国家制造创新网络雏形初现
4月8日
7
揭秘莫纳什大学增材制造中心——澳大利亚增材制造先锋
4月22日
8
美国通用电气公司“工业互联网”——两大革命共鸣下的智能制造新前景
5月27日
9
美国通用电气公司——高端增材制造技术的领军者
6月1日
10
“数字制造”VS“智能制造”
8月17日
11
你应知道的集成光子学和集成光子学制造创新机构
8月24日
12
波音采用创新技术制造NASA新概念飞机机身
9月28日
13
无人机复合材料结构低成本制造技术(节选)
10月9日
14
你应知道的柔性混合电子学和柔性混合电子学制造创新机构
10月14日
15
解读美国国家制造创新网络中制造创新机构的分级会员制
11月23日
16
德国“工业4.0”之“智慧工厂”计划(上)、(中)、(下)
12月18日、21日和23日
17
美国国家增材制造创新机构的技术路线图和项目概览(上)、(下)
1月8日、15日
18
美国国家制造创新网络计划实施亮点
2月15日
19
美国政府发布首份国家制造创新网络年度报告和战略计划
2月22日
20
美国国家制造创新网络战略计划要点
3月4日
21
工业互联网联盟与工业4.0平台的合作始末
4月1日
22
航空制造领域即将发生五个变革
4月6日
23
你应知道的革命性纤维与织物和革命性纤维与织物制造创新机构
4月8日
24
美国国家制造创新网络的知识产权管理
5月11日
25
十八张图说新工业革命与未来航空制造
5月17日
26
十七张图说波音创新制造新概念飞机机身和民机主承力构件非热压罐制造
5月23日
27
人——航空智造转型之路的核心资产
5月30日
28
定位高端——航空增材制造技术
6月6日
29
美空军“未来工厂”愿景与专项计划
6月29日
30
美国政府提出先进制造业优先技术领域(上)、(下)
7月5日、7月7日
31
美国智能制造领导力联盟——美国国家智能制造创新机构的领导者(上)、(下)
7月11日、7月13日
32
“增强现实”助力航空智能制造
9月8日
33
美国制造创新机构运行效果的评价
10月19日
34
美国数字制造与设计创新机构的项目机制
10月21日
35
美国洛马公司深度参与国家制造创新网络
10月24日
36
飞机部装迈向智能化
11月21日
37
新工业革命下航空智能制造的三大典型范例
11月30日
38
航空制造改变未来制造业:再次认识制造与未来航空制造
12月26日
39
航空制造改变未来制造业:重新定义制造业
12月28日
40
美国防部发布增材制造路线图
3月1日
41
解读美国先进生物组织制备制造创新机构
3月8日
42
解读美国防部先进机器人制造创新机构
5月8日
43
英国高价值制造战略与航空制造创新
5月17日
44
美国防部先进轻量化材料制造创新机构一览
5月24日
45
虚拟现实/增强现实技术支撑航空智能制造转型
5月31日
46
浅谈智慧院所/智能车间信息化能力建设需求
8月30日
47
五大航空制造商制造创新实体
9月13日
48
数字线索助力美空军航空装备寿命周期决策
9月27日
49
AS6500标准将协助美军加强采办项目制造成熟度管理
12月6日
50
美军希望扩展制造成熟度应用范围(上)、(下)
12月15日、12月18日
51
美国洛马公司利用数字孪生提速F-35战斗机生产
12月27日
52
管窥美军数字工程战略——迎接数字时代的转型
2月11日
53
浅析美国军民一体化制造创新——对美国国家制造创新网络运行逻辑的独家透视
8月1日
54
智能技术助力美军航空装备保障
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55
自动化在线检测提速未来航空复合材料制造(上)、(下)
8月29日、
8月31日
56
万物互联网:终极军用互联网
9月17日
57
航空制造的万物互联(演示文稿)
10月8日
58
以“超越比例缩放”推动“电子器件复兴”——美军关注后摩尔时代芯片创新发展
11月2日