Управление сложностью и вариативностью в автоинженерии: PLE и цифровые двойники

Автомобильная инженерия никогда не сталкивалась с такой сложностью. Производство миллионов автомобилей в год — грандиозная задача. Сложность растет экспоненциально с внедрением интеллектуальных функций нового поколения для автономного вождения. Производители сталкиваются с множеством вызовов в управлении этой сложностью, вариативностью и выводе инноваций на рынок быстро и эффективно, обеспечивая высшие уровни безопасности и надежности.

От автономного вождения и передовых систем безопасности до адаптивного крейз-контроля и помощи в удержании полосы — инновации в полной скорости. Автономные автомобили требуют сложной сети взаимодействующего ПО, электрических и механических деталей для радаров, 3D-картографирования, распознавания образов, V2X-коммуникаций, ИИ и многого другого. Инженерные команды все больше поглощены рутинными задачами управления нарастающей сложностью.

Существует чрезвычайная необходимость и возможность для драматических улучшений в способе инженерии, поставки и эволюции продуктовых линий автопрома. Традиционные «продукт-центричные» подходы — где отдельные продукты в линейке проектируются, производятся и поддерживаются раздельно — больше не жизнеспособны.

Некоторые производители переходят на признаковую инженерию продуктовых линий (Product Line Engineering, PLE), новую дисциплину, обеспечивающую единый подход к управлению вариантами и сложностью на протяжении всей продуктовой линий и полного жизненного цикла инженерии и операций.

Подход называется «признаковым», потому что позволяет инженерам начинать процесс требований и проектирования с рассмотрения признаков (features). Признаки определяют детали, а не детали определяют признаки. Это дает всем в предприятии общий язык.

Хотя подход принят в разных отраслях, самые передовные внедрения PLE происходят в автопроме. Производители, внедряющие PLE, сообщают об улучшениях на порядки в эффективности, времени выхода на рынок, масштабируемости продуктовой линейки и качестве продукта.

Помимо роста сложности инженерии и производства, автопроизводители сталкиваются со сложностью поддержки и эволюции автомобилей после выхода с завода. Технология цифровых двойников — еще одна область инноваций, дополняющая PLE, для решения этой проблемы. Gartner назвал цифровые двойники одной из 10 стратегических технологических тенденций 2018 года, а Forbes отметил: «Все признаки указывают на то, что мы на пороге взрыва технологии цифровых двойников».

В автопроме цифровой двойник — цифровое изображение или виртуальное представление физического продукта — используется для поддержания связи с каждым автомобилем после выхода в эксплуатацию.

Цифровые двойники являются побочным продуктом процесса признаковой PLE, который автоматически генерирует цифровое представление на основе признаков конкретного автомобиля. Когда автомобиль произведен и готов покинуть завод, цифровой двойник также завершен. Производители могут эффективно мониторить, обслуживать и развивать автомобиль в полевых условиях на основе конкретных признаков, содержащихся в нем. Например, при сервисе или замене деталей эта информация вносится в цифровой двойник для поддержания зеркального образа.

С цифровыми двойниками проблемы качества намного проще решать проактивно, так как компании могут быстро выявить, какие продукты содержат дефектный признак, и устранить его во всех продуктах с этим признаком.