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模型与数据融合驱动的物流装备数字化系统工程研究

2023-11-21岳华

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本文通过对物流装备数字化系统工程进行不断完善,将通用化的MBSE的核心理论与实际物流业务进行结合,利用MBSE应用不断完善物流装备数字化系统工程,对数据融合技术进行优化,落实好数字模型的构建工作,更好地适应物流装备数字化的发展趋势。
导读

       为了适应现阶段物流数字化系统的运作要求,需要将模型与数据进行融合,提高物流装备交付效率,实现物流装备的虚实交付一体化。本文通过对物流装备数字化系统工程进行不断完善,将通用化的MBSE的核心理论与实际物流业务进行结合,利用MBSE应用不断完善物流装备数字化系统工程,对数据融合技术进行优化,落实好数字模型的构建工作,更好地适应物流装备数字化的发展趋势。

       随着国内智能制造发展,物流装备在数字化、智能化方面也将面临着更大挑战。目前,国内的物流装备已基本实现自动化,但依旧存在物流设备定制化程度过高的问题,无法实现标准化物流装备产品的生产和安装使用,导致试错成本过高,对项目前期的需求调研和项目实施方的依赖性较大。面对激烈的市场竞争,以及不断变化的市场需求,物流装备需要与数字技术进行融合,利用数据与模型驱动物流装备的数字化系统工程的建设,通过完成物流装备数字化,实现物流装备在整个物流行业内的生态圈,实现各物流装备的无缝衔接,缩短项目现场的设备安调周期,提高项目交付能力。

一、面临的问题

       物流装备的系统工程设计是一项包含多学科、多专业较为负责的系统工程,对技术难度、研发投入都有着较高要求,同时还需考虑数据安全性、研发环境、企业内部各业务之间的协同问题。智能化和数字化是物流行业发展的必经之路,在这个数字化转型的关键时刻,明确物流装备的数字化系统工程设计需求,就需要对现状进行分析。当前的物流装备行业存在以下问题:

       企业内部无法实现在设计过程中保障设计信息的完整性、一致性,缺乏较好的分析平台和分析手段,无法对当前数据信息之间的关系进行评估和确认。对文档的信息过于依赖,但是文档中的信息和数据又存在可利用价值不高的情况,出现数据的分析不彻底,导致设计环节容易出现问题,影响到整个物流装备产品的设计、开发、制造等过程,产品的质量和生产效率就容易出现过于依赖于人工经验进行判断。再加上各专业、各业务之间的信息壁垒、部门墙等问题,对设计人员的综合能力要求过高,从而造成理解上的偏差,最终表现形式为设计需求和最终的产品交付存在较大的差异。

       物流装备实际是一个集成框架产品,应用场景和使用范围也会根据需求的不同,同一类型的不同产品有着不小的设计差异。各个独立的物流装备之间需要系统、硬件、基础设备、通讯协议等元素的相互作用才能发挥出实际的能力,但是仅通过图纸、文档来进行展示,基本无法实现设备之间的实际运行情况。这导致整个物流仓储项目中涉及的各功能物流装备之间的相互协同、动作响应就比较复杂,从而导致各物流装备在项目现场运行时,前期调试时间过长,仅能保证设备进点前,各系统间的相互调用,无法保证设备间的协同能力满足条件,进一步导致项目交付时间无法控制,为企业带来成本增加的风险。

       物流装备的系统工程存在多需求、高要求的情况。对产品的设计的流程容易出现前期沟通不到位的问题,在后续设计中反复变更需求,影响设计交付节点,基本是通过利用设计文档或者图纸进行建模,无法从一个整体性、全局性的视角去对产品的全生命周期进行把控,无法了解当前哪个地方存在问题,使需求和设计相互接近,只能在产品设计完成交付时或者产品实物交付时才能发现问题,为企业带来不小的损失。

       物流装备的设计、采购、生产、制造等阶段涉及多部门协同,在这个过程之中,各部门之间存在着较多的动态的内部、外部接口,接口的存在也就意味着在物流装备实物出现问题时,就会出现推诿责任、激化矛盾、风险失控等问题,最终还是会影响物流设备的项目现场进点时间。

二、MBSE的应用现状

       MBSE(基于模型的系统工程)是现代系统工程的最新发展结果,近些年也已成为国内系统工程的研究重点,航天、航空、电子、物流等行业都在挖掘其适应自身应用场景的价值,也采购了相关的软件工具,对该理念和思想进行应用实践。

       早在21世纪初,国际系统工程协会(INCOSE)就提出“基于模型的系统工程(MBSE)”的设计概念,MBSE的核心在于通过结构化的系统模型对设计给予支持,并将此概念贯彻到系统的整个生命周期中,MBSE利用模型规范和标准化系统工程的同时,对信息的获取、分析、共享和管理与系统相关信息的能力进一步加强。

       MBSE的概念能够有效增强项目中各节点的沟通能力,利用MBSE的系统模型进行表达,能够能加准确地从系统的需求、设计、功能、标准各个方面进行统一定义,相较于原先的设计需求文档、分析文档等资料来说,有利于让设计人员对系统本身的各个组成部分有统一的理解,有效降低设计环节对设计人员的依赖性,提升产品设计的稳定性,也利于系统内部的数据采集和数据标准化工作的开展。

       MBSE可以从不同的角度对系统模型进行检验,并且能够提高对复杂系统的管理能力。系统模型由产品的需求、功能、设计、分析、标准、验证等多个环节构成系统的全生命周期,能够呈现出全面完整的系统可追溯性信息,进一步实现体系化的设计分析,降低因需求变更导致设计发生变更引起的不确定风险,实现降本增效、缩减设计周期的效果。

       通过提高信息的标准化程度,增强设计分析过程中的信息获取方式,系统设计是通过已经确定的需求按照设计要求,拆解到各个环节当中,设计过程中就涉及各专业之间的信息传递和处理。可以利用概念的信息标准化这一特性,提高设计需求信息、设计数据信息的获取和处理效率。

       利用模型驱动的方式,将实际的设计进行抽象化处理,并逐步固化下来,提高相关知识的储备和信息管理能力。此时数据的获取和利用则显得尤为重要,系统将不断累积起来的设计经验、项目实施情况、客户反馈中的信息和数据进行整理沉淀。在后续的设计过程当中将固化下来的可借鉴性的历史经验对设计方案进行优化,有效规避历史风险项,从而真正做到提高设计效率,从原有的产品模型设计,提升为针对产品设计这一环节的业务建模,最大程度地发挥出信息、数据的复用价值。

三、未来设计模式展望

       1.MBSE的实践流程

       MBSE的概念可用于从需求、设计、研发、测试、运行到报废的系统全生命周期当中,将系统的数据通过模型进行串接,能够达到有效识别和规避重大的风险问题,有效降低产品风险。

       系统模型分析过程如图1所示,需要对整个设计过程中的运行场景、系统功能、逻辑架构、物理架构等逐步进行分析,各环节之间为相互依赖,需要通过不断迭代、优化、升级,才能保证整个设计过程的流畅,从而保障系统信息链的完成性。

图1 系统模型分析过程图

图1 系统模型分析过程图

       物流装备数字化系统工程的实施,需要在MBSE的核心理论基础之上,结合物流装备体系的实际情况,构建适合自己的开发总体需求开发流程。物流装备的数字化系统工作流程,应从需求切入,开展设计、仿真、验证等活动,输出物则是满足于客户需求的智能物流装备产品。需求管理的过程则是将原本复杂的需求进行简化,实现可层层追溯的目的,将产品中的需求、研发、设计、验证等工作按照项目层、产品层、系统层来进行拆分管理。其中每一层的管理过程相似,再通过不断循环、迭代和验证不断地对产品进行优化调整,总体需求开发流程如图2所示。

图2 数字化系统工程总体需求开发流程图

图2 数字化系统工程总体需求开发流程图

       本文以用于物流装备数字化系统工程试点项目的烟草配方库项目为例,通过对工程项目进行产品化分析,总结项目中的共性因素,将组织资产进行沉淀,有效起到减少重复劳动的目的。利用试点项目分析现有的立库系统架构,对设计思路、设计流程进行分析梳理,严格按照系统工程的分析过程,从需求为源头,开展相关的设计、研发、验证等工作,从而有效减少工程项目后期出现的迭代返工现象,实现缩减项目交付周期的目的。

       2.运行分析建模

       通过建模,利用配方库中现有的配方库物料流、原料信息流、配方库信息流、紧急补料信息流等信息流,将各业务模块进行关联,将配方库的业务流转过程进行梳理,形成直观的运行分析建模,帮助设计师对整个烟厂整体业务流程进行充分理解,也能够进一步明确客户需求,提高沟通业务需求的沟通效率。如图3所示。

图3配方库运行分析建模

图3配方库运行分析建模

       3.系统分析建模

       经过配方库的总体设计需求进行确认后,为满足客户对配方库的使用需求,从各应用系统层面,按照系统功能针对业务需求,进行系统分析建模。利用系统建模对内部功能以及功能之间的物料流和信息流进行重定义。如图4所示。

图4 配方库系统分析建模

图4 配方库系统分析建模

       4.逻辑架构设计建模

       通过系统层面的建模分析后,已经明确了配方库所需的各系统功能模块,此时按照功能属性,结合实际配方库的物理区域,对各功能分布区域进行划分,将功能模块按照业务属性对应到收货区、理货区、立库区、库前区、交接区等功能分布区域。逻辑架构设计建模核心是确定各功能分区的分工,以及各功能之间流转的物料流和信息流为依据,进一步明确数据标准,不断提升项目运行过程中所产生的业务数据、管理数据的利用价值。如图5所示。

图5

图5 逻辑构架设计建模

      5.物理架构设计建模

       通过之前三个层次的逐步建模后,已经对整个配方的从数据流转、系统集成、功能逻辑等方面进行了确认,物理架构的设计建模,需要将对配方库的物理组成结构进行确认,对功能模组进行定义,将具体的功能部署到功能硬件上,实现对最小采购单元赋予业务功能,进而明确其中的数据流和信息流的流转情况,成功拉通各设备之间的物料流和信息流。如图6~8所示。

图6 物料架构设计建模(1)

图6 物料架构设计建模(1)

图7 物料架构设计建模(2)

图7 物料架构设计建模(2)

图8 物料架构设计建模(3)

图8 物料架构设计建模(3)

       最终通过四个设计建模阶段构成配方库的整个建模过程,MBSE的核心方法贯彻其中,利用MBSE技术为手段,实现对项目需求分析、方案设计与内容的标准化,既为今后相同项目的快速交付、更新迭代牢固基础,又迈出了对物流装备数字化系统工程的第一步。

四、总结

       利用MBSE方法,明确客户需求,在保障项目正常运行的情况下,杜绝出现堵点,能够有效提高仓库的运行效率,提升客户使用体验,并且能够缩短项目的调试周期,对物流装备系统工程的需求输入进行数字化提升。与此同时,从整体性的角度出发,可避免各系统之间的单点信息孤立的现象,为项目中各业务节点之间的相互协同起到关键性作用,有效解决信息孤岛的问题,利用数据与模型有效推进物流装备数字化系统工程的实施。本次对物流装备数字化系统工程的实施,还尝试了对功能模组的标准化定义,包含功能、设备、接口、能力等,为各专业功能模产品的开发规范了范围,为企业的定义标准化工作提供参考价值,也能夯实物流装备系统工程的数字化实施基础。

       今后也将通过利用建立用于支撑数字化设计、制造以及交付的模型构建的标准化规范体系作为基础,通过构建覆盖物流装备全生命周期的样机和模型框架作为主线,构建出适合于企业发展、行业需求的数字化设计平台作为支撑,实现设计、建模数据来源统一,提高物流装备产品质量,产品、系统之间无缝衔接,缩减项目交付周期,提高项目校验相率的企业目的,最终通过不断的项目经验积累和项目业务数据采集,以及对数字技术、MBSE概念的深化应用,构建出物流装备数字化系统工程的标准化实施模式,助力建设物流装备行业的协同生态圈。

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责任编辑:李瑶嘉
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