作者/马烨正文选自《智慧企业之路》第三期，第35页，《本期关注》栏
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一.行业现状及国外发展趋势分析
1.1复杂装备产品发展趋势
随着复杂装备产品的发展，呈现出小型化、集成化、多专业融合等趋势，技术要求和难度越来越高，同时要求的研发周期也越来越短，竞争形势也越来越激烈。 随着国家提出的体系级作战要求，产品在作战能力、系统集成度、系统复杂度以及系统配置等多个维度上呈现出较大的转折，仅靠系统或单机的局部改进和优化已难以满足军队、市场的要求。 系统的复杂性越来越高，核心如下
1 )互操作从独立到基于共享资源进行；
2 )接口定义从功能松耦合到高级综合发展
3 )系统间的关联由离散向高度网络化互联发展
4 )故障模式分析难度大，系统功能之间相互耦合度高。
以航空电气系统为例：
分立式(上世纪40~50年代) )各子系统相互独立，分别有从传感器、信号采集、处理到显示、控制的一系列设备。
可实现联合式(上世纪60~70年)统一的信息调度和系统管理，解决了部分信息共享和综合显示控制问题，其标志是1553B总线的应用。
将综合式( 20世纪80年代)系统划分为不同的功能区域，形成模块化的航电系统架构，应用高速光纤实现任务信息和数据的综合处理。
进一步增强集成式(近年来)通用化、模块化、标准化框架特点，重点解决成本、重量、体积、功率、可靠性等问题。
图1复杂装备产品发展趋势
1.2协同设计现状分析
随着复杂装备产品高度综合化的发展，用户需求随着战局和市场的变化而不断变化，人们逐渐发现传统的研发手段已经不能满足产品的发展趋势。 核心有以下三点。
沟通，隔阂
图2沟通协调层关卡，处处碰壁
在协同与沟通方面，目前国内产品开发的组织模式多是按专业划分部门，在产品开发的过程中，设计为各个专业之间的协同与合作，随着系统复杂度的提高，协同合作、快速敏捷、持续迭代的模式协作过程中暴露出部门壁垒，沟通协作层层递进，处处碰壁，严重制约着产品协作的效率。
表意模棱两可，分歧很多
图3文档协作瓶颈分析
目前，专家之间跨越部门壁垒的手段是相关设计文件、任务书等文件，但这种文件协同模式，逐渐体现出其瓶颈，难以满足高度并行的协同研发需要，主要表现在：
1 )设计信息不显著)设计的信息要素都在文档中，通过文档进行数据交换。 文件中对设计要素所阐述的规则、标准难以统一，描述质量不同。
2 )文字理解有差异)项目中每个人的专业领域不同，文字的描述和定义、设计师的理解不同也有差异
3 )相关信息难以匹配)设计信息在不同的文档中被重复引用，变更后有变更不完全的风险，容易导致信息不匹配，影响设计技术状态的控制；
4 )信息跟踪不一致)文档中难以显现的描述信息之间的关联性。 例如，关于需求的分解、实现、验证过程，现在多以文件形式记载，需求是否得到验证和满足需要人工检查。
5 )经验知识难以重用)方案设计对产品成败有很大影响，80%的产品成败往往取决于方案，但这部分设计思路、分析过程多通过文档进行承载，在有知识积累和经验的设计师脑海中，知识下沉
6 )文档交互时间差)目前多根据文档结果进行一系列类型的跨专业协同工作，迭代周期长。 敏捷的迭代过程要求设计的过程元素能够显式交互，这使得当前文档的模型难以支持。
图4异构模型难以集成
为了解决文档协同的上述瓶颈，许多机构通过过去10年信息化、数字化的投入，已经开始通过模型来定义产品，但各种专业语言之间语法不通，产品定义维度不通，协同沟通层面仍然存在以下问题包括交流模式在内的语言差异较大，专业间理解不统一； 专业模型仅限于专业内部使用，异构模型难以集成应用，产品难以综合评价； 在定义接口时，模型语言不通的表达很难统一等。
信息传递，断点多
因此，通过对系统工程“v”模型各个环节的分析，在系统工程的各个产品级研发过程中，引入了许多模型定义较好的设计方法和工具手段，但在信息传递上存在一个断点，信息的完整性、完整性和具体断点问题如下图所示。
图5信息断点多
1.3国内协同设计平台建设现状
在国内，复杂装备研发企业和先进军工企业都高度重视多学科多专业协同设计平台的建设。 各部门正在开展或准备联合设计平台建设。 目前，协同设计平台的建设主要分为以下几个建设模式：
图6国内协同平台建设模式
仿真是核心：其核心是关注仿真经验知识的沉淀，通过仿真手段的组合，实现产品的全面虚拟化评估和快速迭代优化； 但其解决仍然比较困难，基于仿真结果的协同多以专家自身为中心，分歧难以协调，缺乏对系统的统一理解和评价。
流程协同：其核心是通过流程打破部门壁垒，驱动不同的专家，面向产品开发核心业务展开协同与合作，同时实现对工具的统一集成，提供专业知识推送； 然而，这种协同模型往往以规制手段驱动协同，专业间协同的自发性较弱，设计和仿真活动相对割裂。
统一建模工具：其核心统一建模工具的引入提供了系统、专业之间协同沟通的统一表达，消除了专业之间在系统理解上的误差，实现了对产品更全面的定义，同时设计要素全面显现，有利于知识的沉淀； 但是，与传统模型相比，该模型发生了很大的变化，单点工具的引入不是这么简单，需要系统化的构建，包括仿真、与专业设计的配合、模型数据技术的状态管理等问题。
机电协同(其核心是解决详细设计阶段的学科间协同与合作，提高产品实现质量，通过多场耦合对产品物理性能提供综合评价； 但是，协作水平很低，很难发现设计过程的核心问题。
1.4海外趋势分析
基于对上述产品形态发展趋势和现有研发手段的分析，我们发现要设计出符合时代发展、具有市场竞争力的产品，除了在专业知识领域的加强外，还需要结合数字化、信息化的手段，变革提高研发创新能力。 为了寻求未来合作研发模式的变革，还对国外先进企业进行了分析。
美国国防部( DOD ) :数字工程生态建设
图7 DoD数字工程生态建设
模型作为产品全生命周期过程的协同载体，模型作为产品全生命周期定义与合作的载体，设计模型、制造模型、审核与验证模型、系统模型、生产支撑模型、特殊工序模型、管理模型
数字化工程生态构建：核心从5个维度进行生态构建( 1、模型作为系统整个生命周期的聚集要素； 2、权威数据源3、技术创新部署； 4、支持框架和环境； 5、企业文化融合与人才培养)。
Lockheed Martin :数字化织锦
图8罗马数码织锦
罗马在型号研发过程中，许多工程师支持不同学科领域应用不同建模活动的跨学科领域集成的能力往往有限或缺乏，现有的集成方式多为“点对点”模式。 上述隔离的学科建模难以满足复杂装备系统的开发需求。 为此，构建“集成化数字样机”，即通过数字化手段，以系统架构模型为核心，关联不同领域的架构模型，构建业务依赖、学科交叉、仿真协同的数字化组织
波音：构建集成产品开发框架
图9构建波音集成产品开发框架
波音在推进新研发模式转型时，基于通过构建集成开发框架( IPA )为Boeing各专业技术人员提供集成需求/架构/分析环境的集成化数据环境，在MBSE方法的各专业之间集成的环境体系结构提供了一致、无缝的系统工程业务对象管理，确保了更有效的系统折衷。
Thales (法国泰雷兹集团):MBSE数字样机建设
图10 Thales MBSE数字样机建设
从2013年开始，推进MBSE工程APP。 在各分公司推进基于模型的系统工程( MBSE )在实际产品开发中的APP演示，通过以模型为载体的研发模式变革，取代了传统的基于文档的研发模式。 推进过程分为三个方面( ARCADIA方法论、Capella建模环境、DEVICE协同平台)，齐头并进。
提高数字样机应用的深度和广度：在已建结构数字样机的基础上，开始面向产品特别是国防电子产品的功能和性能领域进行多层次、多维的数字样机构建工作，大大拓展了数字样机应用的深度和广度。
通过对国外企业发展趋势的分析，提示了以下几点
载体优势-“模型”:模型作为协同的载体，作为一次建模中随处可用的多专业、多学科沟通的桥梁，用统一的语言定义描述系统，减少理解上的分歧
流程有序-“流程”(将全新的建模方法、手段、标准融入企业研发流程，在整个流程中引领设计合作流程有序展开；
快速迭代-“虚拟验证”:分层部署仿真分析手段，在产品各环节快速优化迭代模型，提高设计质量；
连续传递-“模型集成”(整合企业现有研发能力建设成果，以业务合作为导向，建立基于模型的信息网络，确保研发信息完整研发体系无损、完整传递；
体系构建)为了推进企业研发模式的数字化转型，影响企业的各个方面(文化、人才、规范等)，有必要构建多维度、系统化。
二.模型协同能力解读与平台框架
2.1建设核心思路
因此，对构建国家与信维未来合作平台的理解，主要围绕以下“五位一体”协同研发核心关注点而构建：
图11“五位一体”合作研发体系
模型：统一设计表达
作为面向对象化、结构化的模型/数字机械的专业协同载体，推进基于模型的协同设计和仿真。 使用描述模型，用结构化模型统一描述整个系统的需求、动作、体系结构、性质及相互关系，并通过对描述模型分析模型定义的体系结构、场景、功能性能参数等，进行仿真
图12模型定义
流程：流程驱动设计
为了将企业研发流程与系统工程专业研发流程深度融合，有序开展设计工作，通过对流程层次的界定，满足各级协同工作开展的需要，对流程也进行了层次的界定(从顶层整体流程到波普尔在协同研发平台固化管理企业内部清理的流程的同时，细化专业研发流程，指导设计活动的开展。
图13流程的分层定义
知识)知识沉淀再利用
基于全流程相关结构化模型/方法/知识进行研发经验积累和快速重用，实现“模型知识化、知识建模”。 通过模型展现过去文档中的设计要素，通过对模型知识的分类沉淀，构建基于模型要素的产品开发知识图，根据重组后的知识相关性，通过重组建模为业务提供丰富的知识应用，对应用生成的模型数据进行再沉淀
图14知识沉淀与重用
集成：数据信息集成框架
整合企业内各研发要素(流程、设计/仿真工具、知识、平台、方法等)，构建集成化研发环境。 协同研发平台在整个协同研发体系中承担着以下两个核心能力) 1、通过建立统一的模型树，面向一个型号管理研发过程中产生的各种模型； 2 .通过设计和仿真过程模型的建立，建立业务活动之间的数据流关系，通过与工具的联系，实现各专业建模工具之间的模型数据流。
图15模型集成和数据流
方法：创新方法体系构建
基于模型的协同研发模式转型将对现有研发体系产生巨大冲击，在平台构建过程中，需要同步梳理和构建适合企业创新研发模式的方法体系，从顶层规范性文件到底层工作层面的
图16构建创新方法体系
2.2平台应用框架
图17平台APP应用框架
因此，我们认为，通过创新研发环境的构建，既要确保模型作为未来研发过程的交互、管理的核心载体，又要保证模型信息无损、准确地逐层传播。 最初的创新研发环境框架如上图所示，主要由以下四个部分组成。
过程驱动的协同研发
以业务流程为基础支撑能力，引入综合项目管理要素，通过流程将产品研发与项目执行紧密结合，产品结构分解与任务分解、目标成本分解紧密结合，实现计划任务流程一体化管理、研发流程的
基于模型的多专业协同设计仿真
需求管理系统：主要接收军队、用户、市场等外部需求的输入，对这类需求进行结构化管理，作为系统分析建模的输入。 研发中的需求与建模过程协同管理。
体系级分析工具集：引入DoDAF框架，提供大系统级建模和分析能力，对产品顶层能力的形成进行作战场景、应用场景建模分析，明确产品能力要求。
产品线/族谱管理系统：主要针对研发的不同产品线，通过市场分析、军队发展分析，规划不同产品线的族谱发展，在基础平台开发上进行不同配置要求的开发，最终满足改造、变种的要求。 通过产品线/谱系，集中管理产品结构、技术、物理产品，实现新变种的快速孵化和产品质量的有效保障。
系统设计系统：支持系统设计过程的体系结构建模、工作组级在线协作与审查、界面信息的统一管理、模型数据与输出模型数据的关联和技术状态控制，以及
协同仿真系统：通过流程封装，构建不同层次的协同设计仿真流程，通过流程实现工具调用、参数传递，最终管理分析仿真数据。
设计仿真工具集：构建设计师统一工作入口、实现各企业现有工具资源的整合集成。 促进企业专业工具统一型，有利于模型上下游接口开通。
集成化测试验证
以测试任务流程为主线，以涵盖测试工作全过程规范化、信息化管理的需求指标为引领，指导测试活动的开展，形成需求设计虚拟验证实物测试的有效闭环优化； 建立统一的测试资源池，实现测试资源全过程有效运营管理； 建立统一的测试数据存储中心，支持测试数据采集、存储、管理、分析、知识转换全过程。
一体化模式的合作与规制
与传统的基于文档的数据管理模型不同，模型树的构建集中关联和组织需求、功能、逻辑、物理、模拟等模型。 此外，考虑长期模型的存储归档，保障模型和文档信息技术状态的关联控制。
三.典型应用场景解析
基于模型的协同设计模式以模型为载体，通过各专业模型之间数据链的开通，实现跨专业业务的协同，其主要体现如下
基于图18模型的协同场景
1 )与各层次需求指标相关的约束)除了定义需求间的实现关系外，还需要考虑各层次产品指标间复杂约束的定义和管理，如指标间运算约束的定义和运算。
2 )需求与体系结构建模的联系：目前大多数需求建模和体系结构建模是独立进行的，缺乏相关性，是需求定义和体系结构建模的双层皮，需要实现需求与建模过程的关联迭代
3 )系统建模与系统建模的联系(系统建模(系统黑匣子分析)和系统建模)有密切的设计约束，两者之间存在递归关系，从体系模型到系统的基础作战场景、作战能力等
4 )系统/分系统协同建模：基于统一语言进行建模的同时，需要提供统一建模的环境，系统和专家可以根据建模环境进行模型任务分配、建模结果集成等操作。
5 )系统建模与仿真：“构建而不模仿”无法评估建模的准确性。 目前建模与仿真工作是相对独立的，需要跳过从设计模型到仿真模型的转换过程，实现“设计驱动仿真、仿真迭代设计”。
6 )通过系统建模和专业详细设计)系统建模后，需要向专家传递相关信息，而不是现有的基于任务书的需求分发模型时，需要沟通系统模型和专业模型的信息交换。
7 )专业设计仿真工具之间的穿透(例如MCAD进行三维建模后，模型可以如何快速变换为热力学仿真使用，模型改变后可以如何快速运行到仿真模型中
8 )专业仿真与系统仿真之间的闭环)系统仿真精度相对较低，在专业仿真模型形成并经过验证后，通过对专业模型的抽象，使专业模型回归到系统模型中进行协同仿真
9 ) (通过设计和验证)每个需求是否被最终验证，需要通过建立需求与测试用例的满意度关联来评估。
10 )模型与文档技术状态的关联控制)在短期内无法进行模型归档的情况下，仍需要生成文档，如何保障文档中信息与模型信息的一致性，需要建立完善的机制加以保障。
四.总结
通过对基于模型的协同设计模型的分析，认为其能力建设是一个全面的变革过程。 组织、个人都提出了更高的要求，需要有效的组织、策划跨越变革的阵痛期，具体的变革之痛包括：
换位思考：专业思考系统思考
动作模式转移：事件驱动过程驱动
交流模式的转换：文档模型
数据形态变化：非结构化、离散结构化、关联
标准体系的重构
基础数据整理
……
因此，面对这种挑战，企业有必要借鉴国外业务转型的思路，建立完整的基于模型的数字化研发体系。 以研发流程和活动再造为核心，将基于模型的方法体系、工具体系、人才体系、规范体系和技术体系嵌入流程中进行明确的规划和定义； 并通过构建数字化转型组织，结合企业内部文化培育，通过构建全面的培训体系和经验丰富的重用机制，减少转型过程中的阻力，推动企业向“数字企业”转型。
