——访北京理工大学机械与车辆工程学院副院长阎艳

数字军工 唐辉

编者按：创新是企业发展永恒的主题，在知识经济时代，创新也是实现企业持续增长的最重要因素，而知识则是推动企业实现创新的源动力。基于知识的创新设计是以分析产品设计和制造流程中存在的问题为出发点，从根本上解决新产品开发中技术难题而实现创新。创新的最终目标则是实现“缩短产品上市时间”、“提高产品技术附加值”、“降低研发成本”、“提高产品质量”的精益研发思想。如何利用知识实现产品创新，进而实现产品的精益研发？带着这些问题，记者采访了北京理工大学机械与车辆工程学院副院长阎艳副教授，为读者做一介绍。

 
注重知识沉淀 加强创新设计

记者：随着国家对自主创新的重视，计算机辅助创新设计已逐渐被各军工企业所认识和接受，您是如何看待这项技术在目前我们国内的应用和发展的？

阎教授：最近我参与了国防科工局“十二五”基础科研先进设计专题组的项目需求分析报告的评审工作，各行业提交的材料有个显著的共同特征，就是都提出了加强基于知识的创新，我觉得这是一个必然的发展趋势。目前，计算机辅助创新系统（CAI）的主要思路是通过借鉴不同行业、不同领域的知识、经验和专利来为我所用，扩展思路、促进创新。但是在军工行业，很大比例的新产品设计都是改型多于完全创新，产品改型则更多的依赖企业内部的知识和经验。比如，现在的坦克是水陆两用的，或许将来还希望它能飞起来，这种发散思路可以用CAI的方式进行创新。但是，更多的产品设计任务是基于原有设计进行改型，那么需要的是企业内部的过往资料和经验知识，而这类知识往往格式杂乱、存放分散，难以及时有效地获取，如果这些经验知识的再利用不能很好解决，投资再多的软硬件也难见效果。

目前CAI系统的国外专利库、知识库可以为概念设计过程提供参考，设计定型时则更多地需要企业自身知识资产的积累重用。所以，CAI的思路虽然很好，但核心问题应该是借鉴这种思路，围绕企业产品构建领域本体，梳理企业产品知识结构，重点是要深入挖掘企业内部这么多年的各类设计经验和知识，并有效管理以便重用，这是一个比较务实的事情。

记者：您认为创新设计的基础和重点是知识挖掘和管理，基于知识的创新设计是一个必然趋势，那么对于制造环节也是这样吗？

阎教授：对，这点也可以在制造环节看出来。大家经常说这个产品能设计出来但是制造不出来，是制造环节有问题。其实问题的核心是不容易获得合理的工艺参数，工艺参数也是一种经验和知识，这是买不到的。所以现在强调任何设计一定要考虑可用性、可制造性和可装配性等特性，要充分考虑这些特性，前提就是得知道那些知识点和经验点在哪里。所以我认为，无论对于设计还是制造环节，设计加工的方法、经验和知识都是最核心的，设备总能想方设法地买回来，经验和知识却很难买到，那么对企业内部的知识进行深入挖掘和管理是很有必要的，应作为企业智力资产进行有效管理。

记者：看来，只有将计算机辅助创新设计和知识工程在企业应用中结合起来，才能取得更好的效果。其具体实践过程有什么困难，您能否谈谈您的一些实践经验？

阎教授：有机会参与了201所牵头的坦克装甲车辆知识工程平台项目的研究，从实施来看，项目初期，我们在基于CAI软件开展坦克装甲车辆知识工程平台建设进展缓慢。我认为原因有两方面，一是在CAI平台中构建企业内部知识库时，发现传统的产品设计制造流程发散，知识结构难以梳理；二是整理企业知识条目并输入系统的过程漫长、琐碎，难以调动参与人员的积极性。针对这种情况，我们建议项目单位将知识贡献作为员工每年绩效考核的一部分，员工按照岗位级别规定贡献知识条目数量，每位员工提供各自专业领域的知识，年底进行奖惩考核。有了这样的激励机制，企业内部知识就能有效聚集起来，再也不必担心空有软件框架而没有知识。

所以，企业投入了大量经费实施软件系统却收益甚微，原因在于没有深入挖掘和积累企业内部的知识，这是个基础性工作，却是创新的根本。我认为企业创新应该基于自身的知识积累，可以借鉴国外专利，但是一定要基于对自身领域知识的全面认识才行。

以数字化协同仿真深化精益研发

记者：您能谈谈数字化协同仿真吗？

阎教授：现在经常谈到的多学科，就是一个协同的概念。目前的仿真分析大多是单学科、单参数、事后验证，而协同仿真是指多学科、多参数、多场耦合的仿真分析。在目前来说，要做到多学科的协同仿真还很难，企业在这方面的应用很少，主要原因是各学科不能真正的耦合，学科间互相反馈的次数特别多，设计反复并没有减少。虽然企业对协同仿真的需求已经有了很深的认识，但是问题的重点是不知如何落实，不知如何去具体实施。

目前有很多专家和公司都提出了协同仿真平台的概念，这很有意义，但是制造业数字化涉及到那么多行业，每个行业涉及的学科都有差异，所以我认为协同仿真平台建设不用针对各学科全面铺开，如果能有针对性地面向部分企业的需求，突破密切的几个学科间的建模分析反而更有效果。

记者：您是如何认识和理解精益研发理论及其核心思想的？

阎教授：目前，企业很突出的问题就是在概念设计阶段没有一个很好的方案和思路，还有一个问题就是关于协同和仿真的问题，尽管从学术领域的研究谈得很多，但在企业里没有达到创新设计的要求。因此，精益研发作为一个策略提出我觉得是非常有必要的。都在谈创新发展，就是要与技术相结合，让企业创新落地，让创新战略落地，借助信息化的手段实现创新。所以，从需求上讲精益研发是有必要的。另外，安世亚太公司精益研发平台中的质量设计子平台，对产品质量进行了分解，但是怎么分解成具体的指标，需要建立起指标分析体系，我认为关键点仍然在于知识的分类。

记者：那么，如何理解数字化仿真技术在精益研发理念中的地位和作用，以及利用数字化仿真技术如何提升创新能力呢？

阎教授：仿真分析应该是精益研发的核心，过去有很多企业把产品设计和分析仿真放在不同的部门，产品设计出来后，出现问题才送到仿真部门做仿真，这是有问题的。为什么不事先做仿真呢？一方面由于机构分割导致重新建模，增大了工作量；第二方面是该产品一直都是这么设计，没有必要仿真。这种做法形同把数字化效能打了个很大的折扣，还有待企业慢慢的去意识到数字化仿真的重要性。现在有些做得好的企业，每个设计团队里都有做分析仿真的人，完成建模后直接进行分析仿真，得到仿真结果后，或者返回设计阶段，或者直接进入制造阶段，这样做就是为了解决逐渐逼真的过程，希望能够做到精准，这就是精益研发的理论核心。

按照精益研发的思路，对设计阶段就提出了很高的要求，必须精准，而且在精准的基础上要求可预测。现在半实物仿真还是很多，那么要做到真正的全数字仿真，做到精益研发才能达到要求。目前，数字化仿真技术在设计阶段还未被完全接受的重要原因，也是因为仿真程度不够，不同学科的仿真模型都有不同程度的简化，仿真结果不够精准，仿真环节的作用难以显现，只有真正做到可预测，那才能针对设计减少反复和缩减成本。该技术瓶颈是从产品设计建模到支持仿真模型的构建，这个还有待进一步解决。

所以，数字化仿真首先应该解决仿而不真的问题，然后下一个层次就是做到精准，没有精准就谈不上精益。原来我们对设计环节和分析环节是分割开的，要达到精益研发的目标，二者必须结合起来，这很重要。

建立起面向精益研发的数字化平台，并有效推进

记者：精益研发的思想自提出以来，已逐渐被各界人士所认识，请您从平台建设的角度谈谈应该如何推进精益研发？

阎教授：精益研发是一种思想，是一种理念和方法，要推进精益研发，必须建立起面向精益研发的数字化平台，并将其和企业的数字化研发流程结合起来，就研发平台构建而言，我们一要体现精益思想，要把设计、仿真、质量控制等集成起来；二要结合企业流程，只有将数字化的思想与企业的流程模型和数据模型有效结合，精益研发理念才有可能实现；三要加强知识管理的完善，创新设计就是强调要挖掘、抽取和共享利用企业内部知识，所以知识的挖掘和管理也是贯穿精益研发平台的一条主线。

近年来，安世亚太公司提出的精益研发理念很不错，平台架构也体现了精益研发的思想，包含了创新、仿真和质量三个子平台，比较务实。其中，计算机辅助创新软件Pro/Innovator提供国外专利库，对概念设计很有作用，但是仍需进一步开发挖掘和管理行业领域经验知识的功能。另外，提出了将质量管理贯穿于精益研发平台的全过程，这个概念非常有用，对设计提出了很高的要求，但是目前仍需要尽快将质量管理软件有效地集成。而在仿真方面，目前从设计到仿真阶段，产品模型已经成为一个很大的制约。现在我们基于三维产品设计的建模，企业都能做，也都能用。但是如何建立从产品设计，一直到维护支持的产品模型，这个过程仅仅依靠企业本身是有难度的，还确实需要软件厂商来帮助解决。

所以针对安世亚太公司的精益研发平台来说，最重要的是要有效解决各子平台的集成和内部融合问题，特别是质量设计平台与创新设计平台、协同仿真平台的集成，创新设计平台与协同仿真平台的集成。

编者后记：
就阎教授在采访中提到的问题，记者随后咨询了安世亚太公司副总裁田锋先生，他对阎教授缜密的思考表示钦佩，认为正是无数像阎教授这样的专家在促进着精益研发技术的发展。他表示，知识和流程管理的确是很多企业棘手的问题，也一直缺乏一个有效的工具，精益研发平台正是应企业这一需求而研发的，并很好地解决了这一问题。
安世亚太公司于08年提出的精益研发方法学就是一门可以帮助用户梳理研发流程的先进和有效的方法，可以清晰分解和分析现有研发流程，知其然并知其所以然，从而合并和剔除冗余，新增必要的环节，达到优化流程的目的。规范的梳理使得研发流程得以标准化，便于遵循，利于传承。再通过集成的引擎技术——知识工程，帮助企业把研发过程中的知识积累下来，成为产品升级换代的基础。同时，精益研发总线可以使精益研发平台和三个子平台进行有效衔接，是整个精益研发活动的神经网络，为研发提供着牵引的力量，实现对研发过程中的产品性能进行管理和监控。