快速制造技术公司(采用数字化技术构建面向制造的产品快速设计能力)

作者：吴颖丨来源：e-works

导读：构建面向制造的快速设计能力是企业数字化转型过程中必须具备的核心能力，也是企业形成差异化竞争能力的最有效的途径。

前言

面向制造的设计方法（DFM）是并行工程中的关键技术。在以客户需求为中心的时代，企业追求的目标始终是低成本、高产出、快速的产品交付能力、长期可靠的产品。设计与制造是产品生命周期中最重要的两个环节，DFM的设计方法即在开始设计时就考虑产品的可制造性和可装配性等因素，在设计过程中针对设计信息可以并行进行工艺性分析、制造合理性评价和提供改进设计建议。将产品的设计、制造工艺的设计、工装的设计甚至是加工产线的设计融为一体，通过并行设计的模式大大减少产品设计导入的时间，提升产品设计质量，实现企业产品快速交付能力。

数字化时代的今天，面向制造的设计方法也随着信息技术、制造技术、自动化技术的发展，工业软件的演变以及信息化技术与现代管理技术的融合而不断的进行内涵和外延的演进。随着数字化技术的深入应用，面向制造的设计方法因为数字化技术的赋能，大大的提升了产品快速设计的可操作性，面向制造的设计方法不再是纸上谈兵的理论而是越来越成为企业智能转型的最有效的创新力，是企业提升研发快速设计能力的有效的方法。

基于数字化技术构建DFM是企业实现快速设计能力的有效方法

面向制造的设计是一种思想和方法论，它要营造一种跨部门协作的工作环境。产品的设计不只局限在研发的内部或产品生命周期的研发阶段，而是通过引入并行工程的理念，在产品的设计之初就从产品的功能、性能到产品的制造工艺、产品的工装配套到产品的故障维修方法等多个方面统筹规划，消除各部门的壁垒，定义结构化的流程，定义各部门协作的接口，确保产品开发过程中密切配合将产品一次性设计好。

在国内，制造业对DFM技术的应用起步较晚且规模尚未形成，主要是苦于没有保证落地的技术手段，多数的企业的产品设计仍然采用传统的串行方法。这种传统的设计方法在客户需求多变，产品更新换代加速的环境中，会使企业会越来越失去市场竞争力。

工业4.0时代的到来，数字化技术（互联网、基于MBD的设计、虚拟样机、数字孪生技术等等）的迅猛发展，使得并行工程技术的落地得到了技术手段上的保证，并行工程逐渐在各个领域得到了深化应用，面向制造的设计方式在越来越多的领域取得了卓有成效的结果。例如：电路板自动加工、钣金加工、虚拟制造等，这使更多的企业看到了数字化技术与面向制造的设计方式融合之后的创新力，成为企业打造核心能力的主要方向。

构建面向制造方式下产品的快速开发能力是一项系统工程，是数字化技术与工业软件及工业知识的深度融合。企业需要围绕产品设计构建企业级层面的面向制造的协作工作模式，建立以产品为核心的统一的企业主数据信息、规范实施企业级的专家知识体系。以方法论为指导，以企业共享主数据为基础，构建内嵌工业知识的跨领域的协作开发环境是数字化时代下并行工程的最佳实践，也是企业智能转型过程中必须具备的创新能力。

企业如何实现产品快速设计的创新力？

越是复杂的产品，包含的技术领域越具备多样性。企业构建面向制造的产品设计方法需要多方面、多领域设计能力的提升，打通多个技术领域的壁垒，实现不同设计工具及异构系统间的无缝协同；需要在面向制造的方法论框架下将数字化技术与工业软件、信息化技术、工业知识深度融合。总的来看，需要重点从以下几个方面着手：

1、构建数字化的面向制造的设计工作模式

基于数字化技术手段，面向制造的设计工作模式更强调将设计标准、经验、规则内嵌在工业软件或应用系统中，营造专家浸入式的开发环境。在产品设计的过程中通过内嵌规范和知识引导、规范产品的设计，虚拟环境下验证制造过程中可能存在的问题，时时查检定位设计问题。产品设计与开发是建立在全面掌握了客户需求及产品制造需求的基础上，同时基于跨异构系统之间的协同为不同的功能团队提供协跨部门协同作业的方式，审视控制各项制造的重要因素，进而评估产品的可制造性及制造成本，通过减少产品设计修改，减少产品制造错误，提前在设计开发阶段融合整体制造系统进行总体优化，提高产品的品质，降低产品开发周期和成本，使之能顺利投入生产，最终得到符合降低制造成本要求的产品。

以钣金加工为例没有采用面向制造的设计方式时，从产品的设计到制造的各个环节需要手动处理，浪费了大量的时间，处理过程中因为设计的问题常常需要回到设计团队进行分析处理。制造效率低下。

而在采用了面向制造的工作方式之后，研发设计的机柜在经过钣金展开自检之后可以自动输出满足钣金套料、激光、冲床、折弯自动编程的设计数据要求。基于CREO生成的MBOM与机柜的标准工艺路线自动匹配生成自动的工艺流转卡，通过PDM与MES的集成，PDM将经过分析验证的设计数据直接同步至MES系统中，大大的提高了制造的自动化水平

企业建立面向制造的设计模式需要从以下几个方面进行：

●建立企业的设计及制造的规范体系

基于技术行业的设计规范建立企业内部的设计和制造工艺标准和规范，统一企业设计和制造过程中关注的设计要求和制造要求，提升产品设计的标准化程度，可量化的程度，便于后期将设计标准固化在设计平台中得到严格的执行和落地。例如结构设计当中，3D建模要求，设计、材料、表面处理等的标准。设计标准越细化，产品设计的质量越受控，设计标准也更容易被量化和衡量。不断细化企业的设计标准，不断扩大设计标准的覆盖面，形成全面的产品设计标准体系，形成企业的智能体系专家库。

●建立可执行的检视问题的闭环机制

基于设计标准总结产品设计的检视CHECKLIST，并在产品开发的过程中建立正规的产品正规检视流，检视清单保证设计标准的严格的贯彻执行，并将查检过程中的问题不断的进行积累丰富，不断的修订升级产品的设计标准成为辅助质量把控的QA。Checklist的定义要尽量的可以量化衡量，便于系统或工具的嵌入，具备自动查检的能力。

●构建企业级结构化的流程，建立不同技术领域的协作

通过企业内部以产品生命周期为主线定义结构化的流程，严密的计划、准确的接口设计，以及开发过程中阶段点的协调以及决策，达到提升产品快速设计人目标。IPD中的流程主要关注于技术团队的合作、结构化的流程、项目和管道管理。在结构化流程的每一个阶段及决策点，由不同功能部门人员组成的跨部门团队协同工作，完成产品开发战略的决策和产品的设计开发，通过项目管理和管道管理来保证项目顺利地得到开发。在开发设计过程中并行地、集成地处理产品设计的相关任务和过程，在产品开发之初就考虑产品的整个生命周期中的所有因素（质量、成本、进度计划和用户要求等），以达到缩短产品开发周期、降低成本、提高产品质量的目标。IPD是企业构建面向制造的工作模式的最佳实践，是企业形成产品快速设计能力的的流程上的报证。

2、基于统一的主数据管理（MDM）

数字化时代的今天，对企业数据信息的掌控能力成为治理企业的王道。没有扎实的数据控制能力所有业务的创新不可能得到质的改变。IPD流程定义了企业的产品开发的流程和协作的模式，但仍然不能及时掌控产品开发的真实情况。面向制造的设计必须建立在企业统一的产品数据源的基础上。协同过程中数据源的唯一性、数据的时效性，数据的准确性是协作的基础，企业主数据管理的核心将分散在企业各处的离散的、孤岛的数据转换成以产品为中心的结构化，网格化的数据，最终可以被信息化系统自动识别和处理。主数据的范围是以产品数据定义为核心覆盖企业核心业务的高共享性的数据，主数据平台的规划与设计是建立在分析企业经营战略、业务需求、技术能力等方面的基础。

主数据管理的关键是要保障产品相关数据的准确性、一致性、共享性、可重用性和高价值性。准确定义企业的主数据，合理的定义产品的数据模型，严格的管控企业的主数据是企业智能转型的基础。研发、市场、制造主数据的高度统一，高度共享是形成面向制造的设计方式的数据基础，实现产品的快速设计要确保产品设计的过程状态数据能及时准确在协作团队之间分享，这是快速设计的保证，基于正确的数据进行设计有时可以让效率事半功倍，避免南辕北辙。

目前多数企业在主数据管理方面缺乏足够的重视。软件供应商因为利益的驱动对软件功能的夸大牵引，引导企业过多的寄希望于主数据信息系统具备强大的功能来拯救企业的困境。而行业内因为对数据信息价值认知的缺乏，数据治理基本与IT项目进行捆绑，数据治理只能是摸着石头过河。

主数据管理重在数据模型的定义和数据控制的能力。其核心能力是定义产品的技术状态，跟踪产品的技术状态的变化，驱动衍生主数据产生。如何定义简洁，高效的主数据模型是对企业数据管理能力的考验。

3、构建数据驱动的企业级协同,形成快速的跨部门的信息反馈能力

随着企业数字化技术应用的普及为企业带来指数级增长的数据量。通过对这些数据的分析，企业将获得前所未有的深度洞察。企业需要将数据视为企业资产，最大程度上利用数据的价值就要以数据为基础，通过高质量的数据分析将流程透明化而不是将各类信息简单堆砌，孤立的存在。数据信息之间有紧密的关联关系。

数据驱动是一个完整的闭环体系，从数据采集到数据建模，数据分析到数据反馈形成一个动态的闭环的机制。通过数据驱动的业务运作模式，为企业提供真实、客观的业务过程状态，最大程度的减少人为干预，为企业提供高效的协同业务的模式。构建数据驱动的企业级的协同环境，基于数据和分析模型才是企业的差异化竞争优势。

以企业的订单业务流程为基准,以产品主数据为基础的数据驱动的信息流设计是企业构建协同平台的基础。以产品订单作为牵引，以产品设计数据作为驱动，通过异构系统之间的集成打造数据信息的通道，形成快速的信息回馈的渠道,提升设计的响应速度。

通常在企业产品快速交付的链路中，多数企业忽视了跨部门、跨异构系统的数据导入的速度、质量以及信息快速反馈的能力。跨部门之间的协同障碍导致订单交付周期延迟，过多的人工干预也使的订单交付的状态无法透明化。

随着企业规模的扩大，信息平台的增多，跨部门的异构系统之间需要协同数据的需求越来越高。信息系统之间的集成不应该是简单的搭建信息的通道，而是要系统的进行企业级的异构系统之间主数据的疏通，搭建主数据快速流转和变型的信息主干道。对主数据越少的人工干预，业务效率的提升更明显。要构建企业级的协同需要从全局出发，统筹规划各异构系统之间的业务关联关系，数据的因果关系及异构系统之间的数据逻辑转换关系以及数据处理的步骤。异构系统的协同设计需要从以下几个方面做好接口的规划和设计：

●统筹规划，设计异构系统之间的数据转换机制

主数据的统一是系统集成的基础，统筹规划企业不同的异构系统之间的数据转换规则必须是建立在满足业务需求的基础上，减少数据的冗余，最大程度的进行数据清洗，为业务端提供有效的数据，并在主数据协同的基础上考虑异构系统的衍生数据要求，在主数据同步的同时辅助异构系统生成衍生数据。

●最大程度上实施系统底层数据自动转换

由于数据的动态的特性，要精准的进行异构系统之间的数据控制就必须保证数据处理的时效性，准确性和唯一性。减少人工干预进行系统之间的自动同步和数据转换才是数据精准控制的保证。

●定义数据驱动模式下的系统数据驱动的方式

数据驱动的模式需要以业务节点的业务需求作为触发数据驱动的引擎。例如：订单BOOK,驱动生成设计任务，工程BOM发布驱动MBOM的自动生成。数据流向的设计要与业务流程紧密配合，严密的定义业务出发的规则和数据出发的机制。

●定义数据驱动的节拍和步骤

协同过程中由于数据种类的繁多，数据逻辑关系复杂，在进行数据协同过程中要严格定义数据驱动的节拍和触发顺序，确保异构系统之间数据按设定的原则精准的同步和生成。

4、基于CAX基础上的辅助设计能力的建设

工业软件是企业产品设计的基本保证，但工业软件的标准化程度较高，不可能满足不同企业的差异化需求。当企业引进工业软件的同时要进行企业内部的辅助设计功能的构建。建立企业嵌入工具端的设计标准，规划布局工业软件的辅助设计和辅助分析功能，建立基于不同学科的专业设计知识库。通过企业积累的工业技术与工业软件的的融合，形成企业具有创新力的产品开发设计能力。

CAX(CAM/CAE/C