船舶數據融合層的設計與實現

蔡 璐，錢懷宇，付澤南

（上海萃興信息科技有限公司，上海 201114）

0 引 言

船舶產品結構復雜，零部件多，功能系統龐大，開發和制造流程復雜，當市場變化、客戶需求變更、產品出現質量問題及設計上的改進和產品生產制造過程出現偏差時，均不可避免地會發生數據更改和同步。如何有效實現海量數據的發放、協同（甚至是融合），既是船舶企業信息化的難點，也是船舶行業實現兩化（即信息化和工業化）深度融合的難點。

在兩化融合的大背景下，引入數據處理技術，構建企業數據融合層，實現整個流程中各系統按照企業實際的業務流程多次執行交互，真正反映企業實際的工作過程，既可避免人工處理過程中可能出現的耗時和出錯的問題，也可通過可視化的流程管理工具實時監控流程的進展情況。

1 中國造船行業數據融合現狀

就造船行業而言，數據融合的核心是全鏈條協同，即從設計開始，到工藝生成、物資供應、制造車間、測試和最終交付。數據融合的深度由低到高可分為以下3個層級。

1) 數據層級。處于該層級的企業聚焦于單一設計數據源實現統一發布和多類型數據源的集聚展示上，典型特征是企業已初步建立起數據統一發布機制，可確保后續車間需要的設計數據能及時準確地發布至相應的車間工位。

2) 業務層級。處于該層級的企業能面向生產線的需求，圍繞企業構架的 PLM（Product Lifecycle Management）、ERP（Enterprise Resource Planning）和 MES（Manufacturing Execution System）等基礎系統，對已形成的各環節的設計、工藝、資源、材料和成本等數據進行整合重組，構建企業統一數據，全面打通數據流，貫通從設計、工藝到生產的全業務流，針對多個生產環節建立信息分享機制，提高企業數字化資源的利用率。

3) 管理層級。處于該層級的企業聚焦于，企業的人、財、物、信息和流程等組成企業運作基本要素的各種資源。數據融合層將這些資源整合到統一的平臺上，并通過網狀信息和關聯業務的協同環境將其緊密聯系在一起。該層級的協同應用關注的是全面的調控，使這些被分隔開來的資源重新處于統一的管理和調配下，使企業從獲得“局部優化”轉變為獲得“整體優化”。

總體而言，目前國內大多數船廠還依賴于傳統的非結構化圖紙和技術文件，通過離散的形式實現設計數據的發布，數據融合的深度還無法達到上述第一層級[1]。少數船廠通過引入并全面應用日本和韓國船廠在 20 世紀 90 年代開發的 CIMS（Computer Integrated Manufacturing Systems）達到了數據融合的第一層級，該系統基本上是對 CAD/CAM 系統中產品數據的抽取及生產、計劃管理系統+物流管理系統+信息平臺等分立系統的整合，初步實現設計、生產、制造和物資采購的數據集成[2]。

1.1 造船行業數據融合面臨的挑戰

ETO（Engineering To Order）行業一般具有數據量大的特點[3]，典型的ETO企業（如造船行業和海工行業）的產品零件數往往是大批量流水生產企業（如汽車行業）的幾十倍，甚至是上百倍。特別是造船行業，其產品的零件數在制造類企業中是最多的。

以國內造船行業為例，一艘7萬t的散貨船包含的管子超過5000根，電纜超過100km，船體和鐵舾件的零件數超過2萬個，艦船包含的零件數更多。民用船舶整體產品零件的數量級在10萬～30萬，遠多于汽車行業整車零件數1萬～3萬的量級。這些設計對象還會關聯相應的產品結構，包括設計/建造計劃、圖紙、工程更改、加工指令、工作包、派工單和作業指導文件等業務對象。顯然，這些復雜的耦合關系對造船行業數據融合提出了很高的要求。

此外，在“工業4.0”的背景下，船企需以數字化、網絡化和智能化技術為基礎，將設計、生產和管理等有機地融合到一起并相互滲透，實現制造過程的自動化，設計與管理的智能化；將技術、管理、知識、能力、資源和過程有機地集成到一起并優化，服務于船舶設計、生產、物流、制造、使用、維護和售后管理的全過程。特別是在數據融合方面，靠人工導入導出信息已不能滿足智能制造的需求，這就要求在不同系統之間做到實時的信息傳遞和共享。

以當前較為成熟的分段生產建造為例，在智能制造和兩化深度融合的背景下，對設計、工藝和生產管理的數據融合提出以下要求：

1) 設計。

(1) 幾何形狀：包括裝配件的三維數模。

(2) 裝配信息：需結構化的完整裝配樹。

(3) 切割信息：包括劃線信息、坡口信息等，需結構化的數據以便讀取。

(4) 焊接信息：包括焊縫的焊接工藝和焊角大小及對接焊的熔透焊要求等，需結構化的數據。

(5) 設計變更：對變更涉及的零件信息進行結構化，以便系統讀取。

2) 工藝。

(1) 作業指導：要求工藝流程清楚，工藝要求明確，質量公差清晰。

(2) 能力負荷：提供各生產工序、工位的生產能力和產能上限。

(3) 工藝參數：提供各種焊接試驗評定好的焊接工藝參數。

(4) 工藝圖紙：提供的圖面簡單、清潔、有效，通俗易懂，去除該工序無用的信息。

3) 生產管理。

(1) 計劃：提供分段的開始時間和完工時間要求，分段預舾裝托盤的清單和納期。

(2) 生產布局：需對生產場地進行梳理，確定工序和工位劃分。

(3) 生產規劃：提供各種生產線線邊庫、緩存庫的布置和容量。

1.2 現行數據融合存在的典型問題

船廠當前采用的傳統數據融合方式很難有效控制數據的變更和變更追溯，信息不能及時發布，造成產品數據前后不一致，已不能滿足激烈的市場競爭和企業敏捷響應市場的需要，主要存在以下問題：

1) 數據孤島。不同部門之間、集團與子公司之間的數據信息不能高效共享。設計、管理和生產的數據不能進行無縫交流，數據出現脫節，給企業帶來信息需重復多次輸入、信息存在很大冗余和信息交流的一致性無法保證等困難。

2) 系統孤島。原先各自實施的局部應用使得各系統之間相互獨立，信息不能共享，成為信息孤島。系統所需數據不能從上游系統中提取，仍需從現有系統中統計打印出來再輸入到新系統中，出現系統孤島。

3) 業務孤島。企業的業務不能通過網絡系統完整、順利地執行和處理。在企業內部網絡系統和網絡環境的建設中，以企業發展為目標的信息化要求日益迫切，企業的業務需在統一的環境下，在部門之間進行處理，沒能形成一個有機的整體。信息孤島的要害是割斷了本來密切相連的業務流程，不能滿足企業業務處理的需要。

4) 原有信息化系統。進入21世紀后，隨著管理精細化程度及信息化和智能化水平的不斷提高，國內船廠大規模應用的CIMS也面臨著諸多困難，比較典型和突出的有：

(1) CIMS最初單純強調船舶物量數據從設計到下游物資和生產的流轉，忽視其他相關數據在整個船舶建造領域的應用和流轉。雖然在歷史背景下該定位是滿足國內船廠的業務需求的，但隨著后端智能設備的引入和自動化水平的逐漸提升，后端管理水平日益細化，對三維模型和工藝數據的需求越來越強烈。

(2) 隨著各業務領域管理的顆粒度越來越高，相關業務部門對設計管理、生產執行、計劃管理和物流管理的需求越來越復雜多樣，CIMS模塊“大而全，全卻不精”的問題日益凸顯出來。

(3) 業務架構和系統設計上的耦合度很高，柔性不夠。這就導致在 CIMS實施應用過程中，企業發現該系統能在一個全新的企業和工廠得到全面應用，但較難在一個業務成熟的企業與其現行的業務和已有信息系統全面融合，最終只是部分業務得到應用。

(4) 系統開發和應用的技術相對較落后，平臺可擴展性不強，特別是在移動應用、通信技術和Web技術日益成熟和豐富的大背景下，CIMS很難適應相應的擴展。

2 面向兩化深度融合的數據融合層理論框架

從工業化和信息化2方面構建相應的數據融合層整體架構，企業層著眼于事務性數據（如計劃、訂單和 BOM）；工廠層著眼于實時性數據（如設備的狀態和控制指令等）；同時，引入相應的數據處理技術，搭建對應的數據融合層，著眼于數據的獲取、整合和挖掘，實現兩類數據的融合。

基于上述業務目標，在整體架構設計上整合企業原有的企業信息系統（如CAD平臺、圖文檔管理系統和 ERP）和生產執行系統（MES），實現鏈接用戶和數據的管理目標及工程和管理協同的業務目標（見圖 1）。

圖 1 面向兩化深度融合的平臺架構

雖然CAD、PLM、ERP和MES等4大基礎系統組成了整個企業的企業層和工廠層的基礎平臺，但這4大基礎系統本質上是異構的、運行在不同軟硬件平臺上的信息系統，這些系統的數據源相互獨立。因此，數據融合層用于將不同來源、不同格式和特點性質的數據在邏輯上或物理上有機地集中到一起，通過應用間的數據交換達到集成，為企業提供全面的數據共享和數據集成，其中主要解決數據的分布性和異構性這兩大關鍵問題。

數據融合層只有具備以下關鍵能力和特性才能響應造船行業面臨的數據融合挑戰：

1) 將企業業務規則和最佳實踐以可配置的方式融入相應的業務流程中；對于校驗結果，能給予直觀和規范的反饋。依據企業管理需求進行數據挖掘和轉換；充分考慮統一管理需求和后端其他信息系統的數據要求，提供開放的數據格式。

2) 以面向服務的架構方式實現與其他平臺的有序融合；為后續的業務場景和信息系統提供豐富的結果呈現方式。

3) 海量異構數據的融合。船舶總裝企業從產品制造至交付過程中的典型業務數據主要有產品設計數據、企業生產環節的業務數據和生產監控數據等3類。產品設計數據既包括結構化數據（如產品建模數據庫），也包括非結構化數據（如各階段的設計圖紙文件）；企業生產環節的業務數據以非結構化數據為主（如各類加工指令、 工藝文件和作業指導書等），也有少部分結構化數據；生產監控數據主要是數據量巨大的非結構化數據，如各類報表、圖像和音頻/視頻信息等。

3 數據融合層在造船行業的實現

國內某船廠主要建造超大型油船、大型集裝箱船和大型散貨船等3大主力民用船型和高新艦船、大型液化天然氣船（Liquefied Natural Gas Carrier，LNGC）、超大型液化氣船（Very Large Gas Carrier，VLGC）等高附加值、高技術船舶。以該船廠建造的萬箱集裝箱船的業務數據（見表1）為例，該船廠面臨著典型的海量異構數據管理的挑戰。

基于兩化深度融合的需求和信息化建設的總體藍圖，該船廠近些年購買并建設了各種先進的 CAX、PLM、ERP和CIMS等應用平臺。例如：2011年底引進并實施了西門子Teamcenter大型PLM管理平臺；2016年引進并實施了達索的3D體驗設計平臺；2017年深化實施和應用了浪潮ERP平臺。

表 1 某型萬箱集裝箱船數據統計 單位：個

基于上述企業層和工廠層底層各類基礎平臺的持續建設和深化應用，在 2017年啟動了數據融合層的基礎建設。主體內容是以設計研究院核心業務為起點，重點實現設計數據管理和發放，為后續深化發展打下扎實的基礎。具體實現以下業務目標[4]：

1) 建立設計數據統一發布平臺，集中管理各類設計工具產生的業務數據，實現產品數據的有效管理和共享。

2) 提升設計效率，通過建立電子化的設計業務過程，提升設計數據發放效率。

3) 實現完整的設計、工藝和制造更改管理，設計更改能傳遞到制造環節。

4) 從前端設計平臺無縫獲取產品數據；將全專業的產品設計數據納入管理；數據存取效率高，提供良好的擴展性和用戶體驗。擬建系統能以合理的架構存取船、機、電、舾全專業的項目、模型、圖紙和工藝數據，滿足建模件和非建模件全類型數據的統一管理需求。

通過“小步快跑和快速部署”，在完成上述基礎建設和設計數據統一發布之后，將設計平臺、圖文檔管理系統和PLM平臺作為底層數據源，在數據融合層深化建設階段構建相應的Web應用，重點解決相應的數據集聚展示問題。數據融合層-數據集聚展示建設內容見圖2。

圖2 數據融合層-數據集聚展示建設內容

4 結 語

根據相關的項目實施經驗，雖然基于上述面向兩化深度融合的數據融合層理論框架搭建的數據融合層能有效解決海量數據發布和多專業、多視角數據融合展示的問題，但在具體應用造船行業的數據管理和項目落地時，客戶往往面臨產品和流程復雜、傳統手工非結構化流轉方式根深蒂固等諸多挑戰。因此，引入新的數據處理技術和構建數據融合層，需把握以下原則：

1) Think Big 從大處著眼，對全部門的數據流業務進行梳理和整合，制定新的工程標準和流程，對數據發放和融合過程進行定義和規范，建立整個企業的數據管理控制體系；

2) Start Small 從小處入手，在具體部署和實施中需循序漸進，顛覆傳統非結構化的管理模式，結合客戶現狀，從最容易的環節（如設計數據結構化下發等）入手；

3) Move Fast 快速部署，使一線用戶能切實體會到新的數據融合體系給其帶來的便利和效率，幫助設計師和管理人員快速轉變傳統觀念，接納全新的數據管理體系。

數據融合層的引入和實現對促進國內船舶企業實現工業化、信息化深度融合，實現高效率低成本運營具有重要的引領作用，在以下2方面具有突出意義：

1) 行業信息化建設方向指導作用。企業引入數據技術，實現企業級數據協同管理，有助于打通企業設計、工藝、制造和管理的數據流，形成船舶制造企業信息化建設樣板，利用大數據技術推動信息化、工業化深度融合，以信息化帶動工業化，形成可持續發展模式。

2) 為實現智能制造提供基礎平臺和核心數據。通過實施數據協同平臺，集成整個造船企業（包括供應鏈的關鍵成員），為所有業務和成員提供直接的、受控的權限，使其可通過單一而完整的記錄庫讀取每個船艙、系統和/或實際地點的“基于上下文”的3D模型，使各處的造船企業人員（從設計團隊到修理廠，再到碼頭和船塢）可通過移動數字設備在開發周期的任意時間點獲得定義和控制最復雜的船舶信息。