企业基于数字可视化的生产与研发探究

□姜 妍

企业基于数字可视化的生产与研发，即以数字化技术建立一个涵盖价值链各环节到供应商的无缝互联数字化企业平台进行生产与研发。如今，企业生成并存储的数字不计其数，但只是有效利用了其中很有限的部分数据，即价值链中的一少部分，并且数据的使用领域与生成领域重合。但互联网的存在意义应当更为宽泛，信息网络理应为大家提供一切所需要的信息。因此，这些数据可以在数字化企业使用完毕之后，继续发挥它们的价值，有用的信息可以继续传递给其他企业甚至是他们的客户。单一企业不能够提供实现数字化企业的所有功能，但互联网可以通过制造商的单位系统提供全部功能，所有部件能够基于一种公共的标准来实现最佳组合和集成，达成一个最优解决方案。

一、企业生产与产品研发的数字可视化实现的意义

(一)全球化及环保需要企业数字化。工业企业在过去的几十年中飞速发展，现代化的企业已实现了与国际接轨，而不仅仅局限于在有限空间内进行开发、生产、维护和存储备件的陈旧模式。一个集团将其产品推向市场，必然有来自全球的相当多供应商与合作伙伴的参与。即使是规模较小的企业，也能够得到全球生产商与服务商的供货。此种情况下，来自全球的每一个参与者，会涉及越来越多各自国家的法律法规，这些法规要求保证产品或生产方式以环境保护为出发点，不对环境造成破坏。相关的法律法规数量庞大，因此企业需要应用一种软件技术将所有法律信息整合到一起。用户及法律要求企业随时掌握相关法规对产品的要求，并验证产品是否符合其质量要求及使用范围，只有使用数字化软件工具才能达到这一目的。

基于数字可视化的信息基础设施和协作数据平台可以实时接收变化信息，并随时调整其程序和流程。企业的数据处理技术已经有了极大的进步，数据生成后，不仅可以满足单一的目的，而且还可以满足其他可能。此外，现有混乱的“信息孤岛”可以链接为一个结构严谨的数据来源，在这一系统内有权限的人员都可读取此数据源。

(二)企业可持续发展需要数字化。科技从来不是一蹴而就的，今日的互联网技术也不是一天发展而成。因此，一个可以实现数字化企业的技术平台是由许许多多的企业、制造商和用户一步步的持续努力打造出来的。

信息技术基础设施供应商、各种软件制造商必须紧跟时代的发展使自已的产品适应各项应用。从只能加工特定数据或完成单一任务的单芯片系统，逐步向集成方向发展。也就是说，可以使应用程序尽可能基于通用数据库，同时系统结果还能以约定形式适用于其他所有应用程序。创建这样一种数据技术基础设施必须经过长期的设计、实现、磨合、更新的过程。产品的研发、生产过程需要逐次升级换代，在此过程中关键数据应当随时变更和保留，尤其在大型项目和合作工程当中这一性质更为重要。人们除了斟酌数据格式、端口以外，还应规划通用的数据管理。因此，必须创建统一的数据模型在关键领域应用。

用户在现有的企业技术平台环境中生成模型与数据，这些模型与数据可以实现对产品、设备等的描述，但为了再次提升生产力，就必须对数据和模型进行重新设计。新的信息环境要以数字化企业模式为基准重新规划，以便未来可以满足“智能联网”开发和生产需求。更为复杂的生产系统应运而生，未来功能模型为代表的逻辑数据库将取代当今的立体应用机械产品和明确分级的数据库管理。系统呈现的仿真过程将取代耗费大量人力、物力的“物理原型”，仿真技术将持续推动未来的工业生产。

二、企业基于数字可视化生产与研发过程中存在的问题

(一)投资结构的均衡性。许多企业在进行早期投入时都力图缩减支出，但正是这些投资，很有可能在日后发展成新的科技。虽然很多企业有固定的新科技投资资金，但总是非常谨慎的动用此类资金。大多数情况下，企业不会将安装功能投资随意缩小，企业为确保投资在高生产力情况下进行，往往会配备性能较好的设备。但此时，企业对投资期望值过高，从而导致了初始投资很难达到预期，使得后续投资被无限期推迟。因此，只有在初始投资时使用恰好满足应用需求的标准配置，才不会为基础设施成本不均衡发展造成压力，从而促进下一步的增量投资，以得到足够的投资回报率。

(二)员工参与的积极性。在已有系统正常运行状态下引入新的系统，对于参与新系统改造的员工来讲，他们在本已经繁重的工作之外还要额外兼顾完成改造或研发的任务。因此，当这些员工未能积极尽力时，则会直接导致新系统运行出现问题。

(三)软件功能适用与未来升级的协调性。在新的网络信息技术服务中，由于经济原因，很多软件在很大程度上都必须具备“即装即用”的特点。正因如此，客户定制化功能需要维持在一个最低的程度。未来的软件升级模式将采取全球化统一升级，如果增加定制化功能，则无法完成统一升级。

三、企业实现数字可视化的生产与研发问题解决方案

(一)达到数据一致性，建立标准化和开放式移动系统。未来数字化企业中的软件和信息系统需要适应市场的变化，网络平台对工作流程和软件产品统一协调。为对此类系统进行统一的升级，需尽量避免个性化的特殊配置和昂贵的升级程序。虽然指向性明确的特殊定制系统无法满足统一的升级要求，但为了满足客户的个性化需求，可以在统一标准上进行研发调节，还可以在数据的提供、软件标准组件及工具的互动机制中进行改进。只有当所有参与者明确怎样接发单一系统数据时，才能建立起一个统一的集成式平台。不同企业可以从这个平台安装下载标准程序，进而发出指令完成任务。

独立开放的程序构成数字化企业平台系统。未来没有固定的系统源，从外部输入的系统数据在整个数据链条中整合使用。随着网络系统的迅速发展，数据的安全问题越来越引起人们重视。在工业的标准生产领域中，标准化软件大量应用，一旦数据进入系统整合则带来影响。我们要对数据输入、输出端进行控制，应防止窃取信息和未授权使用系统，以保证系统中企业的安全。用户在使用操作系统过程中还需提高安全防范意识，保护自身及系统数据的安全完整。当未来企业将它们的数据与产品型号输送到移动终端时，标准开放的移动系统将集成实现企业的目标。

(二)整合产品生命周期管理系统PLM、制造执行系统MES、供应链管理系统SCM、资源规划系统ERP。产品生命周期管理(PLM)系统可以接纳对各类产品的研发，这一系统由若干子系统数据库构成，分类存储系统数据。各个子系统分别规划、操控与运作生产过程的数据管理采集。制造执行系统(MES)和企业资源规划系统(ERP)构成企业不同发展阶段的子系统。要依据数据的来源与用途不同将其以相应的数据格式输入对应数据库，数据的传输过程需要数据库间的密切配合与协调。供应链管理系统工具(SCM)可以对产品研发和制造的整条供应链条进行控制指挥。生产准备系统和工业工程系统支持生产流程和制造设备的设计与研发，并逐渐实现“数字化工厂”。企业资源规划(ERP)系统负责完成采购、订单处理及物流运输等管理职能。

整合各个企业的关键系统，达到整个企业价值链的完整和无缝对接，可以大幅提高工业企业的生产力，促进经济效益增长。

(三)拆除各工程学科之间的“壁垒”。现有工业价值链中的各类实际生产将被未来的产品与过程仿真取代，这不仅有利于生产力的提高，还可保证未来产品与生产的可持续性。各种机械、液压、电子及软件组件之间复杂的相互协同可通过系统工程，实现数字化仿真和检测。这一庞大系统工程的组件多、协调性强，涉及各个学科的知识与实践，参与者将其劳动成果在公共的数据资源库中统一保存，可供项目的数百名工程技术人员共同使用，并维护数据库的实时更新。

系统项目中参与的工程师与组织部门之间的专业、语言和教育背景不同，使其在一项任务中实现良好的沟通协调较为困难。高等院校应注意跨学科的研究与教学，加强培养跨学科的复合型人才。所有类型的数据，特别是只能用数字化表现出来的数据类型，都必须保证无需复杂转化过程即可被相关参与者实时使用。只有拆除阻挡在各学科之间的“壁垒”，才能促进数字化企业向前发展。