工业4.0 YES进化 NO革命(上)

江苏凤谷节能科技有限公司 在德国，工业4.0的概念基本上是人们熟知多年的、基于计算机技术的产品开发和制造的延续，比如计算机辅助工程(CAE)和计算机辅助制造(CAM)。

不同的是，过去计算资源相当有限，硬件也不够稳定，而今天，我们具备了实现这一目标的有利条件，因为强大的计算能力和互联网能够把这些计算资源整合在一起。

为了加快进展，数家德国协会包括德国工程协会(VDMA，ITI是其中的积极成员)成立了名为“工业4.0”的平台，它的核心指的是向着智能工厂转变，即产品和机械制造高度集成——可以称之为第四次工业革命。

事实上，欧洲、亚洲、美洲等越来越多的制造商们都纷纷参与到产品集成式开发中。

相比传统的工业价值链，虚拟样机作为集成式价值网络的基础，不再只用于产品研发，它所衍生的CAE数据还用于整个产品生命周期。

但是，这种数字化的未来，要求所有参与产品开发的合作伙伴，无论是OEM厂商或中小供应商，都要使用相同的数据。

作为一家德国的工程软件公司，我们当然希望为这一趋势做出积极贡献并推动一些重要议题的进展，诸如工具集成、FPGA(Field Programmable Gate Array现场可编程门阵列)的支持，FMI(功能样机接口)和基于云技术的工程。

虽然大家都在热议工业4.0，但它仍需要时间加以完善。

根据BITKOM(德国信息产业、电信和新媒体协会，工业4.0的发起者之一)的最近的一项研究显示，德国机械制造、汽车、电子和化工领域44%的公司已经在进行某种形式的工业4.0应用。但大多数强大的德国中小制造商还没有意识到这种数字化手段的潜力，他们害怕尝试并担心其安全问题。

这可能是由于一方面德国国内市场比较小，另一方面也缺乏实现工业4.0的实用主义精神。较大的国家如美国和中国，互联网服务往往能迅速积聚人气，工业4.0先驱者们的步伐更快，由于没有那么多既定标准，他们自己建立了事实上的标准。

为了迅速增加德国工业4.0工厂的数量，并在这些事实标准的定义中把握主动权，德国政府将承担起监督的角色，在内容和结构两个方面重新加以规划，在更加宽泛的政治和社会层面上推动工业4.0。

和其他许多德国企业家一样，我认为政治本身无法管理工业4.0的实施，但我乐观地认为，会有更多的德国中小企业家以良好的心态和过人的胆识在其特定领域推进这一变革。

对于作为德国经济支柱的本土工业，尤其是中小型企业而言，这是保持其主导地位、维持其产品“德国制造”优质口碑的必由之路。

更高的生产率从哪里来?

研发部门，尤其是汽车研发部门，早已认识到使用仿真工具对其日常工作的重要性。实施工业4.0后，可持续使用的数据将使德国汽车工业的生产效率得到极大改善。

考虑到来自不同工业领域的大数据的持续使用，新能源动力总成的研发效率甚至会得以增强。

未来的动力传动系统长什么样?功率密度、能源效率、灵活度、动态特性和驾驶舒适性的水平如何?不同的物理系统之间的交互将达到何种程度，并且如何使其复杂的技术联系更为透明化?

为了回答诸如此类的问题，世界各地的研发工程师们都在对包括ITI在内的专业工程服务和仿真工具充满期待。现在，我们的客户包括诸如宝马、戴姆勒以及大众汽车等知名跨国汽车制造商，我们满足来自他们对CAE数据的要求，这些数据一旦创建，将可用于整个产品生命周期。

那么，工程师能采用物理仿真和分析做什么呢?——我们都知道，新产品应该更紧凑、更有效并更可靠，另一方面，产品的开发应更灵活且周期更短，而虚拟仿真工具除了可以帮助实现以上目的，还能帮助在产品开发过程中节省时间和金钱。

这对于大多数行业都至关重要，对于汽车、能源或石油和天然气行业、宇航和防务系统、医疗、采矿、造船等行业尤其如此。

ITI的SimulationX设计初衷就是为了实现这些功能。借助大量预先定义好的针对特定应用开发的模型库，如机械库、气动库、热力学库、声学库或电子库等，工程师能够快速地创建复杂的系统模型。

而基于建模语言Modelica的模块化底层结构让软件变得功能强大。它支持面向对象的系统建模方法。

这种方法的优点在于模拟系统功能的同时能够直达其物理本质。除此之外，这一语言使用户对已有模型进行改变或扩展，甚至从头开始创建自己的模型变得更加容易。在工业4.0中，这对预算有限且只临时要求高性能仿真计算的公司非常重要。

需要强调的是，持续可用、能够适用于整个产品生命周期的数据是工业4.0的一个关键点。为了实现它，通用的功能样机接口(FMI)非常重要，FMI旨在成为CAE数据交互的通用接口，适用于不同的开发环境或行业部门。这种适应性最终将催生更高的生产率，因为CAE数据一旦生成，就能够在整个产品生命周期中使用。

举两个我们曾做过的应用案例。

第一个是我们帮助宝马汽车优化动力传动系统和液控技术，其中一个应用是鲍登拉线(Bowden Cable)的仿真。在项目早期概念设计阶段，我们能够基于模型进行评估而无需进行物理样机测试，这意味着设计变更的周期更短，设计成本显著降低。最终，BMW将该仿真解决方案应用于研发流程中其他更多的领域。

第二个是帮助全球主要的汽车零部件供应商之一采埃孚快速建立各种简单和复杂的动力总成模型。通过CAE工具制定传动部件的优化目标，采埃孚的工程师在概念设计阶段就能实现扭转减振器优化任务，从而在后续过程构建样机时节省了时间和费用。

工业4.0集成了过去独立运行的各种系统和机械设备，使得这些机械设备成为更为宽泛的流程(系统)的一个有机组成部分(组件)，人们不仅需要考虑组件之间的相互作用，还要考虑部件自身的磨损。最终，由此带来的高复杂度只能通过仿真手段来应对。

而在工业4.0环境中运行的仿真工具不仅需要符合一定的仿真数据管理和版本管理的要求，还要能集成到产品生命周期管理中。

现在，系统仿真市场的增长速度超过了其他CAE或CAD市场，充分反映了这一发展趋势。现有的企业内部解决方案不断被商业软件工具替代，因为它们运行可靠，并可持续维护和升级。

仿真工具必须具备一定的灵活性，能快速适应客户需求：用户不仅可以定制所需的工具模块，还能够灵活定制软件许可证数量。这就是说，内部部署的许可证模式(在本地机器上运行正版软件)这一传统观念越来越多伴随着新的概念，比如在云端运行。