數字樣機在現代企業生產中的運用

江 峰，梁小鷗

1.江達發索科技（上海）有限公司，廣東 廣州 510630

2.廣東工程職業技術學院，廣東 廣州 510520

在傳統企業的生產制造中，制作實物樣機是必不可少的環節。在產品經歷企劃、概念設計、詳細設計、設計評審、工程評審等環節后，為了產品的順利量產，通常需要制作實物樣機，對設計產品的可靠性、可裝配型、壽命疲勞等性能或功能進行相關的實驗驗證。對于復雜系統的產品，例如汽車、工程機械、大型設備等產品，實物樣機的驗證過程通常都在3次或以上。企業通過引入數字樣機，能顯著減少實物樣機的驗證次數，既節約了設計成本，又縮減了產品的設計驗證周期，加快了產品的推出速度。

1 數字樣機概述

數字樣機是伴隨CAD、CAE、CAM等計算機輔助軟件的應用，在21世紀初期被提出，并在近年來被廣泛運用的一種虛擬數據概念。另外，數字樣機是通過CAD軟件在計算機環境中創建的實體，其結構、功能等特征與物理樣機一致。

CAD、CAE、CAM軟件廣泛運用于各個行業的設計部門、仿真分析部門、品質保證部門、工程技術部門等與生產直接相關的部門。軟件中流通的數據主要包括三維模型、二維工程圖紙、物料表等。在大多數企業中，三維模型基本只包括產品的外形尺寸數據，著重于產品幾何屬性的表達，其他材料、密度、尺寸公差、零件與組件結構關系等信息則在二維工程圖紙和物料表中體現。

《機械產品數字樣機通用要求》（GB/T 26100—2010）中將數字樣機的定義為對機械產品整機或具有獨立功能的子系統的數字化描述，這種描述不僅反映了產品對象的幾何屬性，還至少在某一領域反映了產品對象的功能和性能。產品的數字樣機形成于產品設計階段，并將應用于產品的全生命周期。根據上述概念，數字樣機源于CAD軟件的三維模型數據，又將其功能進行了極大的拓展，使之可以適用于產品的全生命周期，數字樣機的運用可以統一企業中的流通數據，為企業的設計評審提供可靠數據的同時，使企業中所有員工都能通過數字樣機直觀地感受到數字化產品的外觀構造，并在工作中運用產品的各項參數，可多方面提高工作效率，是一種先進的生產技術。

2 數字樣機的運用現狀

在很多企業中，雖然還沒有明確出現數字樣機的概念，但是已經進行了數字樣機的相關初步運用，例如針對關鍵零部件進行簡單的強度分析，以達到關鍵零部件或組件結構的最優化設計的目的；又如針對簡單的系統進行裝配干涉分析，以便提前確認產品的干涉問題等。通過上述應用，可以使企業在制作實物樣機前就檢查出相關問題并加以改善。

汽車行業中的重點龍頭企業——寶馬、戴姆勒-克萊斯勒、本田、豐田、三菱等老牌主機廠商，結合企業多年來在行業綜合技術力的累積，通過對設計軟件的深度定制和二次開發，已經開始系統化地推廣數字樣機技術。這些軟件就包括達索公司的CATIA、SolidWorks、ABAQUS；PTC公司的ProE；Ansys公司的ANSYS等。

汽車整車的開發過程中，通過對數字樣機技術的運用，小到后視鏡運動模擬、雨刮器運動校正、車門線束運動干涉檢查等，大到發動機變速箱震動模擬、汽車底盤震動模擬、整車裝配性驗證、行駛穩定性驗證、噪聲驗證、電器系統驗證等，都可以在對應軟件的仿真分析中得到相對可靠的評估數據。工程師根據這些評估數據再去修正原始的設計數據，使得最終產品的可靠性更上一個臺階，避免在后期實物樣機驗證環節出現問題。

運用數字樣機可以幫助企業縮短產品的開發周期。例如車企開發一款全新的車型，一般需要3～5年的時間，其中反復多次的實物樣機制作驗證過程通常會占一半以上的時間。使用數字樣機技術驗證設計數據后，可以有效減少實物樣機的驗證次數，產品的開發周期可縮減到2～3年的時間。這樣不僅節約了產品的研發成本，降低了因開發時間過長而導致的外觀設計過時的風險以及車型外觀泄密的風險，還能給企業帶來了十分明顯的經濟效益。

3 數字樣機在現代企業生產中的運用難點

數字樣機技術的優點是顯而易見的，但是該技術的應用目前還存在以下幾個難點。

3.1 建立標準的材料數據庫

對于數字樣機的運用，目前主要還是集中在設計過程中的仿真分析環節。在仿真分析前期，工程師需要定義各個零部件的材料、密度、重量等相關物理參數，這些參數一般都是來自軟件自帶的數據庫或行業標準、國家標準等公開的數據。使用這些數據得到的分析結果可滿足定性的參考需求，例如可以計算出單個零部件受力后的應力分布情況、變形量最大的部位等。但如果需要進行定量的參考，僅靠這些對外公開的一般標準數據，是無法得到理想結果的。例如同是鈑金原材料的一般普通級冷軋鋼板，該材料在我國的牌號為Q195～Q215A，在日本的牌號為SPCC，在德國的牌號為ST12，不同國家的材料其公開的標準數據并不統一，在性能上也會有所差異，同一國家不同企業生產出來的材料也會有些許區別。

如果企業想使用某一材料在復雜系統中得到可供定量分析的可靠數據，就必須長期對不同批次、不同廠家的材料進行相關參數的測定、匯總和管理，最終建立起符合企業現狀的標準數據庫。同時，在之后的仿真分析中，將實物樣機的實驗結果與仿真分析結果進行對照比較，不斷優化這些參數，最終達到數字樣機的仿真分析在一定程度上替代實物樣機分析結果的目的。

3.2 面對復雜系統中的技術儲備

在仿真分析中，有諸多可變參數，包括受力情況、約束情況、表面摩擦、運動軌跡、運動速率等，需要工程師根據實際情況進行判斷設定，不同的設定會給分析結果帶來一定的影響。在復雜的系統環境中，此類需要設定的參數更是不計其數。因此，除了建立標準的材料數據庫，企業還需要將一些常見場景的參數輸入數據庫進行標準化管理，或者與軟件廠商共同進行深度定制和二次開發，將這些定義操作直接集成在軟件中實現標準化管理。

對于無法標準化的場景，企業進行相關經驗技術積累并將其轉化為技術資料的同時，還要重視相應人才的儲備、培養。最終使企業的技術資料的儲備日趨完善，其技術人員也能在大量的實踐工作中，儲備豐富的經驗，為數字樣機的運用提供更加堅實的技術基礎。

3.3 時間、成本問題

企業為了導入數字樣機技術，需要以下幾個方面的成本投入：一是CAD、CAE、CAM軟件、硬件的購入和維護成本；二是建立數據庫所需要的服務器、網絡以及場地的費用；三是針對CAD、CAE、CAM軟件進行深入整合、二次開發的費用；四是相關人才錄用、培養的費用。上述費用對于企業而言是一筆不少的支出，尤其是建立數據庫和軟件的二次開發，這兩方面都需要持續地投入成本，同時又無法在短期內產生明顯的經濟效益，因此企業需要結合自身的長期發展方針，提前做好規劃布局。

對于經費有限的中小型企業，建議先就經濟效益更明顯的軟件硬件設施和人才方面進行規劃投入，對于數據庫的建立和軟件的二次開發方面，可等到市場上成熟的龍頭企業有解決方案后再加以引進，這樣既可節省從零開發的時間、成本，又可實現與龍頭企業數據信息的無縫對接。

4 數字樣機前景展望

數字樣機的本質是在現有圖紙數據中，追加各種功能或性能的參數，使其在后續的設計、驗證、生產過程中發揮應有的作用。隨著科技的發展，企業數字化、智能化的程度也將越來越高，數字樣機中包含的參數信息也必將得到進一步拓展。除了產品的物理參數或工程參數，今后還會增加產品結構中的從屬關系、產品組裝工藝、產品成本、產品供應商、功能相似產品的歸類等信息。實際上，由達索公司開發的最新的3DEXPERIENCE V6平臺，已經開始引入這些概念并逐步向汽車、船舶、飛機等行業推廣。

數字樣機信息的整合使得原本在企業中相對獨立的生產部門與非生產部門的信息流被整合。數字樣機不僅可以在設計、評審、工程工藝、制造、品質、倉儲等與生產直接相關環節發揮作用，在非生產直接相關的部門，如采購、銷售、項目管理、產品企劃、售后等，也可以通過運用數字樣機提高工作效率。采購部門可通過數字樣機中產品成本的相關信息，更加精準地判斷供應商的報價是否合理；銷售部門可通過產品的成本信息，更快、更準地為客戶提供產品報價；產品企劃部門在產品企劃初步階段就可以得到大量的功能相似產品的數據，為產品企劃提供更多的方案。

當然，面對日趨龐大的數字樣機信息數據，當前主要通過個人電腦或工作站進行處理的方式存在很大的局限性。隨著我國云計算、5G等信息數字化技術的發展，數字樣機信息數據的云端處理將成為主流。大型跨國企業可以通過搭建屬于自己的私有云來進行信息的全球布局和統一管理。中小型企業可以選擇租用公有云的方式來實現相關功能，這樣既可避免前期投入過大的成本，又可降低企業的運行維護成本，其信息數據也可更好地實現和上下游企業的無縫對接。

5 結束語

2021年4月15日為加快推動智能制造發展，工業和信息化部會同有關部門起草了《“十四五”智能制造發展規劃》（征求意見稿），從發展路徑、具體目標和重點任務等方面做出具體規劃。征求意見稿提出，到2025年，規模以上制造業企業基本普及數字化，重點行業骨干企業初步實現智能轉型；到2035年，規模以上制造業企業全面普及數字化，骨干企業基本實現智能轉型。相信隨著該規劃的正式公布，中國制造業企業的數字化、智能化進度將進一步加快。隨著企業科學技術的進步、各類軟件功能的完善、計算機運算能力的提升、云計算、5G技術的普及，數字樣機的運用也將更上一個臺階。數據樣機技術將涵蓋從單一結構到整體系統全過程的分析驗證，將打通企業全生命周期的所有環節，為我國企業數字化的普及、智能化的轉型提供堅實的技術基礎和支持。