目前,我国制造业正处于数字化转型时代,在这样一个大背景下,制造业从业者关注的领域已聚焦于智慧与互联。基于工业4.0,从数字化维度剖析,不难发现最底层的维度其实是物联网和服务数字化。所以制造业企业真正的智能制造之路,可理解为价值链集成的数字化转型之路。
EPLAN的南区技术总监肖冰
数字化电气研发体系构建策略
在整体生产和交付流程中,若通过数字化协同或数字化电气研发体系的生态系统将全部数据在生态链上串联起来,不仅可提升效率,减少设计变更等错误,还可保障标准化先行,数字化数据驱动。
企业可通过梳理高效工程设计过程中生成的数据,形成标准化数字化数据和知识。基于此,企业可构建由数字化数据驱动的数字化电气研发体系。那么在数据层面、流程层面和效率层面,企业应如何做?
数据层面要先构建标准化电气主数据系统,再基于标准化定基础数据去驱动标准化设计过程和知识、数据产出,才能保证数据的准确性。流程层面首先要有组织内协同设计过程,之后探讨如何进行流程管控和跨学科协同,最后实现企业级系统集成。效率层面需完成4方面内容:原理图派生工艺数据和报表支撑后端各环节的执行;关联变更,自动翻译;机电协同研发;历史知识数据传承。
在数据这一部分,主要分为单一数据源和电气设计主数据标准化两方面。单一数据源即企业构建的自身的电气部件库,其确保了数据的连续及一致性。电气设计主数据标准化,则是通过主数据标准化过程的沉淀,可支撑企业级或供应商级的数据重用,大幅缩短了工程项目完成周期,减少图纸错误,降低企业人力成本等,并指导质量管理。
在流程这一部分,在企业电气数字化的研发体系平台构建起来后,电气数据进入PLM系统管控,实现电控原理与布线工艺数据集成,打通机械、电气、软控的多学科数据壁垒,最终实现企业级系统集成。
在效率这一部分,首先要建立产品的模组和模板,定义相应的配置规则,之后应用自动化程序或软件,自动生成项目结果,快速完成产品自动化设计。
实施部署步骤
在数字化电气研发体系的构建过程中,还有一个重要环节需要考虑,即实施部署步骤。EPLAN团队在服务全球企业30多年的经验中,有一些方法论可以分享一下,大概分成3个步骤:进行电气数字化设计工具的普及以及标准化体系的构建;基于已构建起来的标准化体系进行电气设计方法优化;智能生产。
结束语
总体而言,数字化电气研发可赋能智能制造价值链,达成增效和降本的目的,可在数字化数据的基础上提升工程设计、市场竞争与营销、生产调试等方面效率。简单来说,就是准确的原理图,完整的产品数字化模型,规范的设计流程,可以提升电气业务全生命周期工作效率。
评论
加载更多