《工业APP：开启数字工业时代 》 —1.5 工业数字化转型

工业数字化转型

根据我国国务院发展研究中心与戴尔联合发布的《传统产业数字化转型的模式和路径》报告，对数字化转型进行了明确定义：利用新一代信息技术，构建数据采集、传输、存储、处理和反馈的闭环，打通不同层级与不同行业间的数据壁垒，提高行业整体运行效率，构建全新的数字经济体系。国务院发展研究中心研究员王晓明表示，数字化转型最终要实现两个闭环，即数据的闭环和业务的闭环。

对传统企业尤其是传统的中小企业而言，数字化转型已经不再是一道选择题，而是一道生存题。数字化转型是工业界的普遍认识。IDC估计，到2019年，数字化转型的支出将超过2万亿美元，其中40%的技术支出将用于数字化转型技术。

针对工业企业来说，数字化转型需要完成三项关键内容，第一是从需求定义、概念开发、产品设计、生产制造到运维保障的生命周期业务闭环（包括技术闭环和技术管理闭环），并将知识应用到业务闭环中；第二是企业在整个产业链上的业务闭环；第三是支撑产品整个生命周期和产业链的数据闭环，以及基于生命周期和产业链数据形成知识。

中国汽车工程学会产业发展研究院运营总监冯锦山介绍：“在研发和设计阶段，数字化的比例已经达到90%，但在制造阶段，数字化水平还低于研发和设计阶段。”不仅汽车行业如此，也不仅仅中国如此，国内外制造业不同行业领域都在开展工业数字化转型。

1.GE数字工业

2012年GE公司提出了“数字工业”的概念，该公司首席执行官杰夫·伊梅***（Jeff Immelt）这样说：“在这个新工业时代，每一家工业公司都应该成为软件与分析公司。”随后便开始了向数字工业前进的历程。GE努力推动工业世界和数字世界的融合，以机器和软件无缝协作引领工业的变革——数字工业，并在2015年成立了GE Digital，从组织上保障数字工业的推进与实施。

在GE所给出的数字工业描述中，数字孪生、数字线程（digital thread）、商业模式创新是数字工业的三大核心。

创造数字孪生：实现物理机械和分析技术的融合，利用数据和分析来创建每个关键流程和实体设备的数字孪生，它将成为数字化的基础，使企业降低成本并提供一致的品质。

启用数字线程：贯穿全生命周期，从产品设计、生产到运维无缝集成，为客户创造一个持续改进的良性循环。

商业模式创新贯穿整个工厂和车间：重构OT（Operation Technology，即运营/运维技术）和IT能力，改进现有业务，将新的数据驱动的产品推向市场，并通过新的基于成效（outcome）的商业模式进行创新。

2. AVM彻底革新制造业

美国研究发现，在同样的复杂度下，由于涉及的工业技术门类庞杂，防务装备的研制周期和成本随着复杂度的增加会成倍增加，而集成电路行业一直保持不变，摩尔定律仍然发挥作用，如图1.5所示。2010年美国国防部高级研究计划局（DARPA）发起旨在彻底改变现代设计与制造的自适应运载器创建（Adaptive Vehicle Make，AVM）项目组合，支持复杂CPS设计，以支持下一代制造业的发展。其口号是“彻底革新制造业”，目标是通过彻底变革和重塑装备制造业，将复杂防务装备的研制周期缩短到现在的五分之一。

AVM项目由四大部分构成：Meta（集成设计框架）、C2M2L（模型与组件库）、iFAB（自适应制造）、Vehicleforge.mil（众包平台）。

图1.5　系统复杂性带来的挑战

AVM项目有三个愿景：

减少复杂系统开发时间。通过提高复杂系统的设计抽象层次，基于模型的设计与验证使得产品设计一次成功；基于模型库与组件库支持方案构想，将已有技术和知识封装成集成和定制的组件，通过在设计中的快速重用，实现设计周期压缩、快速需求收敛，以及面向复杂性和自适应性的优化。

将附加值比重向设计端迁移。通过数字技术的自适应快速建造（iFAB），解决产品复杂多变与高效率、大规模制造的矛盾。通过评估系统设计方案，自动化配置由数据驱动的可编程制造能力。在产品的加工生产中，通过数据流配置工厂加工能力，使得设计方案间可以快速转换。而企业将主要的精力用于产品的设计。

设计众包。支持复杂CPS设计，以支持下一代制造业的发展：允许在全球社区共享的思想；同时保护专有信息的在线平台——新兴工业网络，彻底改变现代设计和制造，目标是开发一个众包平台，使全球化的专家社区能够设计和快速制造复杂的系统。

2012年4月5日，GE、MIT与DARPA宣布合作，共同建设Vehicleforge.mil ——新的众包平台将支持工业互联网中全球专家基于专业知识的协作与交互，带来更好的创意、更健壮的产品设计和更短的导入时间。这个众包平台成为GE建设工业互联网的关键部分。

2013年，在AVM平台上已成功借助社会化力量完成水陆两栖装甲车辆的原型制造和验证，从项目验证效果来看，车辆装备的研制周期从原先的87个月（7.25年）缩短至17个月（1.4年），研制费用降低至原先的60.6%。之后，项目团队将AVM技术和平台应用到Boing777电力系统（EPS）设计中，将研发速度提升了3.8倍。Boing777的实际应用进一步印证了，AVM技术和平台不仅适用于军用车辆装备研制，也可以应用于航空、航天和舰船等复杂装备领域。

值得特别说明的是，目前AVM项目成果已经转入美国国家制造创新网络计划（NNMI），成为美国政府的公共服务平台。

AVM项目的目标是用数字技术彻底革新现代制造业，该项目对于工业的数字化转型的核心启示在于：①将工业技术与知识组件化，使得在产品研制过程中可以快速重用，缩短时间；②基于模型与知识组件进行复杂产品研制，使得产品设计、仿真、试验、工艺、制造等活动全部在一个协同的数字空间完成，尽量实现一次设计成功，从而大幅度缩短研制周期、降低研制成本；③采用众包平台，使得设计、仿真、试验、工艺、制造基于互联网实现大规模自适应协作，提高行业的整体协作效率和资源利用率；④基于语义集成实现自适应匹配，通过语义技术，自适应匹配模型与组件、制造资源等。

3.美国国防部“数字工程”战略

为应对复杂多变的威胁环境，促进复杂系统设计和交付的转型，美国国防部系统工程司在2018年6月公布了“数字工程”战略计划，推行集成的数字化措施，建设系统数据和系统模型的权威来源，作为支持所有涉众生命周期活动的跨学科连续统一体，在集成度更高的虚拟工程环境中促进投资者和供应商之间的合作。

“数字工程”战略缘起于2014年在NASA喷气动力实验室举行的一场MBSE专题讨论会。在专题讨论会上，致力于复杂工程系统开发的有政府背景的系统工程合作组织（IAWG）发起了“基于模型的数字工程”。

基于模型的数字工程在工程功能执行过程中使用数字化工件、数字化环境和数字化工具，其目的是支持组织从基于文档的工程过程向能够提供更高柔性、敏捷性和效率的数字化工程过程转型。

通过“数字工程”战略的实施，美国国防部系统工程司希望借助建模仿真和计算的力量实现五方面的期望：

1）增强透明度，促成洞察，影响采办决策。

2）促进不同利益相关方之间的沟通。

3）加深对设计与自适应性、柔性和经济可承受性等生命周期属性的理解。

4）增进对能力发挥预期作用的信赖。

5）提升采办和工程实践的效率。

为实现这些期望，“数字工程”战略计划安排了5个方向，共14个领域的推动计划。

1）在支持企业和项目决策的规范化模型开发、集成和应用方面，推动三个领域的建设：①规范化模型设计；②规范化开发、集成和组织模型；③使用模型支持生命周期工程活动和决策。具体措施包括规范化开发系统设计方案的数字化呈现；开发可信、精确、完整、可靠的模型；集成和组织跨学科模型，形成支持模型驱动生命周期工程活动的连续统一体；以模型为载体沟通、协作和执行全生命周期工程活动等。

2）在建设定义持久、权威真实数据源方面，推动三个领域的建设：

①定义权威真实数据源；②监管权威真实数据源；③在生命周期内使用权威真实数据源。具体措施包括设计和开发权威真实数据源；建立权威真实数据源的权限和控制；执行权威真实数据源的治理；使用权威真实数据源作为技术基线；使用权威真实数据源生产支持评审和决策的数字化制品；使用权威真实数据源进行协作和沟通等。

3）在引入技术创新、提升工程实践方面，推动两个领域的建设：①建立端到端的数字工程企业；②使用技术创新提升数字工程实践。具体措施包括引入使能端到端数字工程企业的技术创新；使用数据提升认知、洞察和决策；发展先进的人机交互等。

4）在创建使能设施和环境、执行涉众间活动、协作和沟通方面，推动三个领域的建设：①开发、完善和应用数字工程IT基础设施；②开发、完善和应用数字工程方法论；③IT基础设施安全和知识产权保护等。

5）在支持全生命周期数字工程的文化和技能转型方面，推动三个领域的建设：①提升数字工程知识库；②领导和支持数字工程转型；③创建和培训团队。具体措施包括制定先进的数字工程政策、指南、规范和标准；推进无缝的合同、采购、合规和商务实践；创建和共享最佳实践；沟通和执行数字工程愿景、战略；在政产学间建立联盟、联合体和合作伙伴；开发量化指标，提升实际效果；开发团队知识、能力和技能；确保主动参与和实现承诺等。

数字技术改变了工业的技术体系、工业运行模式、工业品本身以及工业品生命周期过程，借助数字技术可突破工业品本身的边界，形成更大的工业生态体系；而工业领域也在积极接受数字技术的改变，并向工业数字化转型推进，数字技术与工业领域的深度融合形成了一种新的工业形态——数字工业。数字工业的出现将中国的数字经济推进到工业驱动型的“数字中国”阶段。

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