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打造企业数据资源的标准化

2017/7/1    来源:e-works    作者:田锋      
关键字:企业数据资源  标准化  
企业在业务过程和项目中产生研发数据,进行数据资源的标准化,设法统一数据的形式和格式,从纷繁复杂的数据中提炼共性数据,不仅可以促进数据的有序化,而且可以促进业务的有序和协同。

    企业在业务过程和项目中产生研发数据,进行数据资源的标准化,设法统一数据的形式和格式,从纷繁复杂的数据中提炼共性数据,不仅可以促进数据的有序化,而且可以促进业务的有序和协同

    研发型企业的数据通常包含综合数据和专业数据。综合数据是在特定业务(或项目)开展过程中的完整数据,按照业务进展过程为主线,将所有数据综合在一起的数据集合。专业数据则是企业进行专业化分工的结果。

    对于综合数据,将业务(项目)数据的某个有参考价值的断面、最终数据、甚至完整过程(项目)形成约定格式或统一形式的数据库,可促进数据的标准化。PDM系统是综合数据标准化的一个实例。

    对于仿真、试验、制造、运维等专业数据,以某种有参考价值的视角进行提取、组合、保存、再计算等手段,可形成标准化数据。仿真数据管理和试验数据管理是专业数据标准化的实例。

    所有企业都存在大量的纸质但离散的标准化工程数据,如材料库、外部产品库、各种工程数据表等。通过软件工具形成数字化甚至参数化的数据,是激活原有数据并扩大价值的有效手段。对于已标准化的数据,按照某种规则(公式、曲线)动态计算后形成新数据,可以作为动态查询计算,也可形成静态数据供查阅,从而进一步扩大了数据的应用价值。

    仿真数据的标准化

    仿真数据是研发过程中最为复杂的数据。仿真数据管理主要实现对协同仿真过程相关数据的标准化管理,如仿真几何模型、仿真网格数据、仿真载荷数据、仿真边界条件数据、中间结果数据、最终结果数据、仿真流程模型数据、仿真计算报告等。与仿真工具与流程的紧密结合、支持多人多学科协同设计仿真分析、支持多轮迭代快速设计与仿真分析,都是仿真数据管理的使命。

    从知识工程角度来看,仿真数据标准化的特点与难点包括:

    ·协同仿真过程数据量大,但数据不可分散管理,需要按照仿真特点建立逻辑关系。

    ·仿真过程数据类型多种多样,既有参数型数据,也有文件型数据,还有数据库模式。数据格式与类型的多样化为仿真数据标准化管理带来了难度。

    ·协同仿真过程往往需要进行多轮迭代分析,每轮分析都会产生大量过程数据,各版本数据关联性差,建立数据追溯关系难度较大。

    ·仿真工作常常需要涉及多部门、多专业、多人员、多工具协同完成,数据协同耗时耗力。

    试验数据的标准化

    企业试验数据花费巨大代价而获得,重要数据应长时间保存。企业同时需要数据汇总和标准化处理能力,以加强试验数据的重用,试验管理体系的核心是实现试验数据的标准化管理。

    为了保障试验数据获取的及时性,需建设实时试验数据采集与监控系统。使用者可通过网络,对试验设备进行统一监控、数据采集、远程发布、数据入库、试验过程的远程监视和试验设备的调度管理。

    为实现试验数据的快速入库,系统需提供与采集设备集成、手工录入、手动导入、自动导入等多种数据入库方式,并将分散的、不同种类的数据按照统一格式进行存储,便于业务系统中的各种工具方便获取、处理、传输和显示。

    试验数据标准化之后,可以通过系统进行试验数据浏览、查询、展示、统计、对比、处理、全过程反演、知识挖掘、报告生成等,实现对试验数据的充分共享。通过对以往试验数据重新整理、归纳及综合分析,能够为型号优化提供支持。

    标准化数据管理框架

    企业通常会建设多个不同的数据管理系统,由于供应商不同,所以系统框架也会不同,彼此之间很难实现数据统一管理与应用,给企业数据的有效应用带来挑战。

    数据标准管理框架可用于构建企业级或部门级统一工程资源数据管理系统,支持不同类型和结构的数据管理,实现企业资源数据的统一管理与应用。不断积累和沉淀历史产品数据和工程资源数据,促进员工从不同渠道搜集和贡献有价值的数据,减少企业内部数据来源不统一产生的问题,统一管理同行业产品数据,有利于应对市场竞争,并能够在较短时间内获得更优的方案数据和参数可行域空间。

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    图1 系统实例库图、模型数据展示

    利用标准化数据管理框架,可以持续建设与维护如材料、产品实例、成品设备、标准件等多类数据库,并提供文档材料、数字模型、图片信息、数据信息及相关成品信息等科学高效的管理和利用。

    利用数据模板对设计、仿真、试验、装配等业务过程中需要用到的共性资源进行统一分类、存储和集成、共享管理等,在业务应用过程中通过对数据的重新组合、计算、对比等,延展出业务紧密关联的新数据。

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    图2 重新组合、计算、对比可延伸数据价值

责任编辑:张纯子
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