Укрощение сложности, разнообразие в автомобильной технике с PLE, цифровым двойником

Автомобильная инженерия еще никогда не сталкивалась с такой сложностью. Производить миллионы автомобилей в год — непростая задача. Эта сложность растет в геометрической прогрессии с появлением интеллектуальных функций нового поколения для обеспечения автономного вождения. Производители сталкиваются с множеством проблем, связанных с преодолением этой сложности, управлением изменениями и быстрым и эффективным выводом этих инноваций на рынок, обеспечивая при этом высочайший уровень безопасности и надежности.

От автономного вождения и передовых систем безопасности до адаптивного круиз-контроля и помощи в поддержании полосы движения — инновации находятся на пике популярности. Автономным транспортным средствам требуется сложная сеть взаимодействующего программного обеспечения, а также электрических и механических частей, позволяющих использовать радарные датчики, 3D-картографирование, распознавание изображений, связь между транспортными средствами, искусственный интеллект и многое другое. Автопроизводители и поставщики вынуждены работать на пределе своих возможностей. Команды инженеров все больше заняты рутинными задачами управления этой растущей сложностью.

Существует чрезвычайная потребность и возможность для значительных улучшений в способах проектирования, поставки и развития автомобильных линий. Традиционные «ориентированные на продукт» подходы, когда отдельные продукты в линейке продуктов разрабатываются, производятся и обслуживаются отдельно, больше не работают.

Некоторые производители в настоящее время переходят к проектированию линейки продуктов (PLE) на основе функций — новой дисциплине, которая обеспечивает единый подход к управлению вариантами и сложностью для всей линейки продуктов, а также для всего жизненного цикла проектирования и эксплуатации.

Этот подход называется «ориентированным на характеристики», потому что он позволяет инженерам по транспортным средствам начинать процесс разработки требований и проектирования, рассматривая в первую очередь характеристики. В основанном на функциях PLE функции определяют части, а не части, определяющие функции. Это позволяет всем сотрудникам предприятия говорить на одном языке.

Хотя этот подход был принят во всех отраслях промышленности, самые передовые развертывания PLE происходят в автомобильной отрасли. Производители, внедрившие PLE, сообщают об улучшении эффективности, времени выхода на рынок, масштабируемости продуктовой линейки и качества продукции на порядок.

Наряду с резким ростом инженерной и производственной сложности перед автопроизводителями в настоящее время стоит задача технического обслуживания и усовершенствования автомобилей после того, как они покидают завод. Технология цифровых двойников — еще одна область инноваций, помимо PLE, помогающая решить эту проблему. Компания Gartner определила цифровые двойники как одну из 10 основных стратегических технологических тенденций на 2018 год, а в статье Forbes упоминается, что «все указывает на то, что мы находимся на пороге технологического взрыва цифровых двойников».

В автомобилестроении цифровой двойник — цифровое изображение или виртуальное представление физического продукта — используется для поддержания связи с каждым транспортным средством, когда оно выходит на поле.

Цифровые двойники являются побочными продуктами основанного на функциях процесса PLE, который автоматически генерирует цифровое представление на основе функций, содержащихся в конкретном автомобиле. Как только автомобиль изготовлен и готов покинуть завод, цифровой двойник также готов. Производители могут эффективно контролировать, обслуживать и развивать транспортное средство в полевых условиях на основе конкретных функций, содержащихся в этом транспортном средстве. Например, когда автомобиль обслуживается или заменяются определенные детали, эта информация включается в его цифровой двойник, чтобы обеспечить сохранение зеркального отображения.

Благодаря цифровым двойникам проблемы с качеством гораздо проще решать заблаговременно, поскольку компании могут быстро определить, в каких продуктах есть конкретная функция, содержащая дефект, и исправить ее во всех продуктах, которые содержат эту функцию.