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2016产品创新数字化征文:试验业务信息化的理念和途径

2016/11/9    来源:e-works    特约撰稿人:刘斌  杜红漫  吴军营      
关键字:信息化  试验业务  试验数据  信息化规划  
本文从分析了试验业务的特点出发,研究和总结了试验业务信息化的必要性和难点,提出了试验业务信息化的理念和途径:要从更宏观的层面去统筹信息化的实施;要特别关注标准和规范;要采用国际主流的架构技术和规划标准;要持续投入人力、物力进行迭代和改进;要从上到下提升信息化的认知和培养高水平信息化实施队伍。最后,介绍了信息化规划的方法和两种先进的试验数据架构。

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1 试验业务的特点

    1.1 试验业务的内容

    在产品研发流程中,试验是对设计结果的物理验证,或者叫实物验证,是实现设计改进、设计迭代的重要环节。没有试验的验证和考核,就无法确认产品是否真正达到设计要求。

    实施试验是通过构造合适的外部条件,对试验件施加激励或环境要素,然后检测试验件的响应,从而分析试验件的性能。构造外部条件可以用工装、夹具、设备进行实施;施加的激励或环境要素可以是载荷、冲击、振动、噪声、温度等力学参数;检测是用传感器测量响应的电信号;最后用各种物理、数学计算方法提取信号中的特征数据,实现试验业务的分析目标。

    试验业务经常是多种测试目标的混合,典型的测试类型有:

    1)特性试验。通过测试试验件的物理、力学的静态、动态特性,检测试验件是否达到设计的指标,比如结构强度是否满足设计要求,耐热温度是否达标,共振频率是否在设计范围内。这一类试验主要包括静力试验,热特性试验,模态试验等。

    2)环境试验。通过施加严酷的环境,检测试验件在是否能够承受特定的外部物理环境,这一类试验包括振动试验、冲击试验、噪声试验、热环境试验、各种气候环境试验等。

    3)功能试验。检测试验件在特定的外部条件下是否能够正常工作或动作,这通常需要构造试验件特定的配套条件,比如试车台或组装部分配套结构。这一类试验包括分离试验、外场试车等。

    4)仿真分析。用力学模型进行计算分析是近年越来越兴旺的方法,其途径是建立试验件的数学模型,虚拟加载各种力学参数,通过迭代计算出响应数据。其优点是分析工具丰富,实施简单迅速,可以反复实施,也可以虚拟各种人工难于制造的场景。缺点是计算结果的可信性经常不确定,依然需要物理试验的校核。

    1.2 试验业务的复杂性

    和机械加工相比,试验业务的的步骤并不算多,主要包括试验规划、安装、实施、测试等环节。业务流程链虽然不长,但试验方法众多,设备五花八门,试验的流程多变,甚至试验人员个人的操作习惯都会对试验结果产生影响,这就导致试验业务存在很大的复杂性,这种复杂性分为宏观复杂性和微观复杂性两个层次,对信息化的实施具有重大的影响。

    宏观上试验的复杂性包括:

    1)不同的产品设计目标会有不同的试验要求,这会导致同类型的试验会有不同的试验要求,进而产生有差异的试验设计和试验过程。

    2)多种多样的产品都要进行同样的试验,由于各个产品的重要程度不一样,于是对试验标准的高低要求也不一样,这导致同类型的试验有不同的精细化程度和执行规则。

    3)产品的尺寸不一样,不同阶段产生的试验件组合大小也会不同,这导致同类型的试验有不同的试验规模。

    4)试验设备、场地的条件不一样,这导致同类型的试验有不同的试验过程和效果。

    5)试验通常都是由一个单位独立完成的,试验单位间不存在社会化的协同,每个试验单位都可以按照自己的技术和资源特点发展试验技术,这导致同一类型的试验在不同的试验单位存在差异性。

    微观上试验的复杂性包括:

    1)由于试验要求的差异,试验件物理尺寸的特殊性,导致每个产品的试验都有自己独特的设计,比如有自己的测点布局、加载位置,试验安装操作过程和数据各不相同。

    2)试验要求的不同会导致测点的不同,加载的变化,试验数据的数量存在很大不确定性。试验要求的不同还会导致试验数据分析方向的不确定性。

    3)针对同一类型试验,不同厂家生产的设备不同,操作方法的差异,功能的差异,测量数据的差异,会给试验带来更多的不确定性。

    1.3 试验管理的不规范性

    除了试验本身的复杂性,试验管理存在很大的不规范性,这些不规范性也让信息化人员十分困扰。不规范性主要体现为:

    1)以航天企业为例,在多年的实践后,并未形成模板化的管理模式,依然采用会战型的调度模式,所有的工作都由调度人员进行跨部门的协调和安排,貌似很有控制力,但大量采取紧急措施的行为,持续性地对规则和制度进行深度的破坏。

    2)对于同一类型概念,不同角度的人员都会有不同的理解,赋予其不同的内涵,各个部门在相同的场景会采取完全不同的应对策略。

    3)基础信息管理的薄弱,科研人员在接收信息、调度资源、收集知识方面困难重重,从而产生大量低效的劳动和错误的认知。

    4)对于试验管理的效果,缺乏评估和分析,很多制度的执行渐次松懈;

    5)各业务部门工作的细致度不一致,产出物的品质良莠不齐。

责任编辑:郝秋红
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