基于用户参与的复杂重型装备协同研发模式

陈星宇，吴 锋，张宏斌

(1.西安交通大学 管理学院，陕西 西安 710049；2.效率工程与过程控制教育部重点实验室，陕西 西安 710049)

0 前言

复杂重型装备是继大规模定制之后，产品工程领域提出的又一重要概念，它是指具有客户需求模糊、生产环境复杂、项目控制复杂、技术需求复杂、制造工艺复杂、设备维护困难等特点的装备系统[1]，大型工程机械、火箭、飞船、动车组等影响国计民生的大型装备都是其典型代表[2]。研发和设计阶段决定了复杂重型装备整体性能和总成本，对于提高其管理水平(成本、效率和质量)具有重要意义，同时，对于提升我国复杂装备的研发能力也会产生积极的影响。

然而，与传统大规模制造产品相比，复杂重型装备具有高度复杂性和深度耦合性的特点[3]，表现为由大量定制化的系统和子系统通过复杂的物理、能量和信息接口组合而成，具有显著的层次化和非线性特征；子系统数量庞大，系统要素间存在多重耦合关系，包括设计参数耦合、物理结构耦合、研发任务耦合、研发组织耦合等；关键系统和零部件标准化程度低。受这些要素的影响，复杂重型装备往往设计组织交互困难，难以并行设计，对设计质量、周期和成本造成严重影响。

另一方面，随着市场竞争的日益激烈，企业的生产经营围绕的中心主题经历了以生产和产品为中心，到以客户为中心的转变。为了适应这一转变过程，就需要引入“用户参与”这个概念。用户参与指的是用户积极而负责地参与组织的一种行为[4]，这是当今企业在产品设计研发过程中不可或缺的要素。对于企业来说，让用户从签订产品订单开始就参与产品设计，了解产品的制造进展情况，从而在后期可以为用户提供基于网络的产品全生命周期的优质服务和技术支持。这样，才能够真正实现以客户为中心的企业生产经营战略，并且实现企业产品设计生产管理模式的创新。从最初的独立设计、独立制造，到目前的研发制造集成，并且向着产品的全生命周期管理的方向发展[5]。

针对复杂重型装备在研发设计过程中高度复杂性的特点，以及企业生产经营围绕中心主体的转变，本文对用户参与创新与产学研用多主体联合复杂重型装备网络协同模式进行研究，主要包括四个部分。

(1)产、学、研联合的知识共享与技术开发机制；

(2)用户参与创新的复杂重型装备研发模式；

(3)针对复杂重型装备的跨组织协同设计理论与方法；

(4)基于复杂重型装备自适应设计技术的大数据协同设计模式。

1 产、学、研多主体联合的知识共享与技术开发机制

复杂重型装备是知识和技术密集型的高技术产品，其领域知识多、更新快，从而导致知识积累困难、创新程度不够。企业在管理、产品研发、试验等领域有着丰富的经验，但是这些零散、非结构化、不系统、不规范的经验并不能得到有效地利用和共享。因此，本文提出结合复杂重型装备产品的研发特点，建立全面的、体系化的复杂重型装备知识工程，应用知识管理等工具构建知识体系和共享机制。同时，结合产、学、研多主体在研发设计过程中的领域知识构建技术开发机制。

1.1 知识共享机制

通过知识获取将各个应用系统、基础数据库中的数据资源抽取到知识资源池内，经过过滤和处理形成知识库、资源库、数据库，然后进行统一管理，为各业务系统和工具软件提供丰富的知识应用，最后通过知识反馈进行评估和改进，形成闭环的过程和持续改进提升。并且建立完善的知识管理保障体系，通过规章制度和激励机制，促进员工对知识的积累、分享和应用，以保证知识管理系统的高效、持续且有序的运行。

知识工程平台首先对复杂重型装备研发过程中相关的数据资源进行交换、整合与归类，然后通过知识管理子系统利用多种知识表示方法实现对知识的结构化存储以及智能管理，之后通过知识推理、知识推送为用户提供知识的检索和知识推送，最后运用知识反馈检查知识库系统的应用效果，形成闭环的改进提升[6]，同时加强知识创新与知识再生。

1.2 技术开发机制

本文提出的技术开发机制主要从三个方面实施。

(1)知识获取。结合复杂重型装备研发，构建并梳理其研发专业知识体系。对信息化系统中现有复杂重型装备研发的相关知识，以及散落在设计人员手中的知识资源进行整合。将其归类整理后，根据知识的来源、专业、产品、表现形式、属性等维度来对知识进行管理，建立知识的多维分类体系，统一构建各专业知识库和相应的资源库、数据库。对各类型的知识进行深度挖掘，从机器智能和人工维护两个层面对知识进行整理、清洗、转换，最后形成显性的结构化知识。其中挖掘的对象包括文本、各应用系统、数据库、数据中心等知识源。以典型的专业设计流程为对象，对其进行研发流程梳理，分析研发工作任务及关联知识，进行研发工作的分解，从而提高既有知识对现有研发业务的支撑能力，利用知识管理系统的支撑和优化构建基于研发流程的工作任务和知识的关联。

(2)知识管理。通过语义识别技术和自适应学习技术，基于复杂重型装备研发特点把知识资源池中海量的知识进行多维度自动分类，同时基于知识本体论构建知识超级词表关系，形成知识地图，建立知识之间的语义关联关系[7]，形成面向复杂重型装备全生命周期的知识体系。同时构建相应的知识分享机制和评价机制，提高知识的利用率。基于知识管理系统，建立专业知识的一体化应用，实现知识管理系统与企业内知识源的信息化系统集成，将各个系统中的知识进行收集和处理，进行知识持续管理。

(3)知识创新。由于新技术、新方法、新手段和新理论的层出不穷，因此建立一套符合企业自身的知识运维体系至关重要。这样能够对新知识进行快速调整和维护，使得复杂重型装备知识体系能够持续的改进与创新，能够主动促使企业不断学习，成为学习型和知识型的企业，有利于知识的创新和再生。对于知识创新，建立知识创新广场，聚集复杂重型装备方面的多领域专家库，通过知识创新广场为各级人员持续提供知识资源，扩大视野，提供业务能力。

如图1所示为在知识共享机制和技术开发机制共同作用下建立的知识工程系统框架图。

图1 知识工程系统

2 用户参与创新的复杂重型装备研发模式

针对用户的每一个调整，设计部门可以及时跟进调整，并与制造厂和零部件供应商沟通方案调整的可操作性，进而实现设计环节的快速高效联动。通过研究用户参与创新机制，确保设计人员与用户实时交互，指导复杂重型装备物理样机和数字样机修正，提高装备整体性能。

对于复杂重型装备制造企业而言，最大的挑战是如何在创新和研发过程中连结内部和外部知识，而用户正是外部知识的来源。用户在创新过程中是积极的参与者和知识的共同创造者[8]，用户参与的创新是协同研发的重要结果。在通过对设计院、制造企业实地调研之后，本文基于Gronlund等人的关口模型[9]，提出了复杂重型装备的四阶段用户参与创新的研发过程模型，如图2所示。本模型明确了创新和研发过程中每个阶段的活动以及参与者，通过分析可以看出，在创新研发的每个过程用户都有参与，在有的阶段甚至处于主导地位。

图2 用户参与创新的研发过程模型

此外，针对如何有效地实现用户创新，本文提出方案

(1)简化平台设计的流程，切实降低用户参与创新的成本。由于空间、时间等因素的制约，绝大部分用户参与创新的过程是通过线上平台进行，如果要提高用户参与的积极性和效率，那么简化平台的操作和流程是至关重要的，这样可以有效地减少用户花费的时间和精力。

(2)建立契约保障机制，形成长期的用户参与。通过建立明确的契约机制，保障有效的用户参与[10]。例如，企业可以和用户拟定明确的条款或合作协议来维持用户的参与，同时也可以保障用户的利益。在这种契约保障的机制下，对于用户来说，在参与创新的过程中可以更加高效直接地表达对于产品的需求；对于企业来说，用户参与创新可以有效地提高研发的效率、缩短产品研发的生命周期。因此，这种契约关系对于双方来说都有足够的利益获取。此外，要在契约机制中引进风险管控[11], 对各方的风险进行预测, 进一步规范参与者的责任和义务, 将风险纳入到平台运行的制度中[12]。

(3)升级创新研发平台，整合上下游资源。针对复杂重型装备的供应链结构简单、稳定等特点，优化升级创新研发平台，并且将各级利益相关者纳入其中作为载体，以此实现平台内部渠道的优化。此外，还要将供应链上的合作者都引入企业的信息系统中，利用企业的信息技术和云端平台对用户反馈、市场情况等信息整合到平台上，从而可以有效地实现供应链系统内的信息整合。

3 针对复杂重型装备的跨组织协同研发平台

复杂重型装备具有性能要求严格、设计更改频繁、产品构型众多、内部结构复杂等特点，所以其研发过程既是一项庞大的系统工程技术，又是一种极其复杂的管理技术。对于其研发过程来说，项目组异地、跨组织导致项目决策相对于项目状态滞后，执行效率低；研发业务流程不够清晰规范，单次设计循环的代价过高，设计过程和结果难以重现。此外，企业的业务流程没有整合到管理平台中，管理人员无法对业务活动的状态和进度进行实时监控。因此，企业要基于复杂重型装备的研发过程，通过信息技术和互联网等手段构建各个专业线上系统，与业务应用紧密融合，形成复杂重型装备过程研发体系，全面监控研发过程中的资源使用、任务进度、数据状态，全面提高企业的研发效率，从而更好、更快地研发出高质量、高可靠性的复杂重型装备。

针对当前复杂重型装备研发的现状，借鉴国内外成熟、先进的设计思想和技术，构建一套实用性强、灵活性高、可扩展的基于系统工程的协同研发平台，如图3所示。

图3 协同研发平台

具体实现目标

(1)建立以任务为核心的设计仿真流程管理系统，实现硬件和软件的设计仿真的多专业过程协同，能够有效支撑多专业、多部门的协作和资源的合理分配，保证研发状态和进度的有效控制。

(2)基于工程师统一工作平台，通过多种集成方式对相关设计、仿真工具软件(如CAD、CAE、EDA等)和自主研发程序进行集成，实现跨学科的数据流通，提高设计效率，进一步实现多学科协同研发。

(3)基于知识驱动的模块化设计，将设计仿真过程中的规则和方法封装为知识组件后，在后台驱动各种软件完成建模、计算、分析、数据处理等软件操作过程，减少繁琐的手工操作，提高工作效率，同时通过工程模块的封装实现知识的积累和重用，降低人员技术门槛[13]。

(4)为企业提供一个数字化的协同研发环境，不断扩充完善系统，从而实现系统的实用化和可持续发展，为设计能力奠定坚实的基础。

4 基于复杂重型装备自适应设计技术的大数据协同设计模式

4.1 信息化建设和应用中显现的问题

当前企业、科研院所投入了巨大的财力、人力，引进了大量的商业软件，如设计软件、仿真软件及数据管理系统、制造执行系统等大型信息化系统。同时，随着研发业务数量的不断增长，对产品质量、研发效率要求的不断提高，研发过程中信息化建设和应用的问题逐渐显现。

(1)信息化软硬件资源利用率低。缺乏硬件资源管理和调度手段，不能充分发挥硬件资源共享优势，应用效率偏低；软件资源分配缺乏合理性，使用过程中没有应用高效准确的数据整合。

(2)设计数据等资源复用率低。企业研发信息数据资源，例如设计用基础性数据的缺乏，对后续工艺、生产、物资管理等环节带来不便，产品设计复用率较低，整体研发水平和能力难以提升。

(3)工程研发流程规范性差。目前多是以人员口头告知的方式进行设计工作的派发，无法实现信息化协同模式，没有结合业务实际发挥设计软件和研发平台一体化优势。因此，本文拟构建大数据管理体系，通过知识精准推送模型在协同设计平台中将大数据和信息高效传递给研发协同的相关角色，实现数据实时共享，以方便产品研发任务的进行。

4.2 构建复杂重型装备协同平台中的大数据管理体系

(1)研发过程管理。研发过程管理将流程管理与项目管理融为一体，用于推进系统研发任务的有效管理。通过可视化的任务定义、流程定义、资源分配，以流程引导产品研发，同时建立自顶向下的研发机制，有效形成研发过程模型。同时对研发过程中资源、进度、状态进行全面监控和修正。通过协同研发过程管理，构建复杂重型装备研发过程体系。同时依据复杂重型装备研发过程构建全数字化的研发流程，实现概念设计、初步设计、详细设计等阶段的信息统一流转和管理。

(2)过程数据管理。在研发过程中会产生大量的结构化数据、非结构化数据，将研发过程中产生的相关数据与研发过程任务相结合，通过过程数据管理打通过程数据上下游的数据关系、数据状态，实现数据源的统一和数据可追溯。同时通过数据处理，能够及时发现数据中隐含的信息和知识，为知识中心和智能决策系统提供基础数据，全面指导产品研发。通过对研发过程数据的整体性和层次性管理，最终形成研发过程数据体系。

(3)数字化统一工作环境。数字化统一工作环境为工程师提供统一的任务、流程、数据、软件、文档等模块[14]，能够结合各专业的工程研发经验知识对各类设计、分析模型和商用软件或自编程序进行集成和封装，将设计流程形成标准的专业设计分析模板，形成以知识应用指导产品创新，同时根据研发需求以“向导化”的方式，将专业设计分析模板构建为具备不同专业特色的专用设计分析系统，大幅度降低专业软件及自研软件的使用难度，减少设计分析工作中的重复工作量。

(4)建立统一的研发数据中心。通过数据关联管理、动态建模等技术实现对数据的分类、集成、存储和管理，并进一步实现数据的关联更改和历程管理，保证数据同步和协调。

本文构建了基于数据的复杂重型装备协同研发平台，如图4所示。

图4 基于数据的协同研发平台

5 结论

本文针对复杂重型装备的网络协同研发模式进行了研究，主要贡献为

(1)将用户参与创新加入其中，构建了新型的研发模式。

(2)本文构建了产、学、研多主体联合的知识共享与技术开发机制，同时建立了全面的、体系化的复杂重型装备知识工程。

(3)本文提出了基于复杂重型装备自适应设计技术的大数据协同设计模式，有利于产品研发效率以及产品质量的提高。

随着工业互联网的深入发展，提高对于数据的分析和应用能力对于企业来说具有重要的现实意义。由于复杂重型装备的特殊性[15]，对其产品研发过程仍然需要继续研究并改进，如何能够提高供应链效率、降低生产制造成本；如何制定最优的生产计划、库存策略等问题仍然是未来关注的重点。