使用 PLE 解决汽车工程的复杂性、变化、数字孪生
汽车工程从未有过如此复杂的问题需要解决。每年生产数百万辆汽车是一项艰巨的壮举。随着用于实现自动驾驶的下一代智能特性和功能的引入，这种复杂性呈指数级增长。制造商在应对这种复杂性、管理变化以及将这些创新快速有效地推向市场，同时提供最高水平的安全性和可靠性方面面临着无数挑战。
从自动驾驶和先进的安全系统，到自适应巡航控制和车道保持辅助，创新正处于超速状态。自动驾驶汽车需要复杂的交互软件网络以及电气和机械部件，以支持基于雷达的传感器、3D 映射、图像识别、车对车通信、人工智能等。汽车制造商和供应商正被推到他们能力的边缘。工程团队越来越多地忙于管理这种日益增加的复杂性的日常任务。
对汽车产品线的设计、交付和发展方式进行显着改进是非常需要和机会。传统的“以产品为中心”的方法（即产品线中的单个产品分别设计、生产和维护）根本不再可行。
一些制造商现在正在过渡到基于特征的产品线工程 (PLE)，这是一种新兴学科，可在整个产品线以及整个工程和运营生命周期中提供统一的变体和复杂性管理方法。
这种方法被称为“基于特征”，因为它允许车辆工程师通过首先考虑特征来启动需求和设计过程。使用基于特征的 PLE，特征决定部分，而不是部分决定特征。这为整个企业的每个人提供了一种通用语言。
虽然该方法已在整个行业中采用，但最前沿的 PLE 部署正在汽车领域进行。采用 PLE 的制造商在效率、上市时间、产品线可扩展性和产品质量方面都报告了数量级的改进。
随着工程和制造复杂性的急剧增加，汽车制造商现在面临着车辆出厂后维护和改进车辆的复杂性增加的挑战。除了 PLE 之外，数字孪生技术是另一个有助于解决这一问题的创新领域。 Gartner 将数字双胞胎确定为 2018 年十大战略技术趋势之一，福布斯的一篇文章提到，“所有迹象似乎都预示着我们正处于数字双胞胎技术爆炸的风口浪尖。
在汽车领域，数字双胞胎（物理产品的数字图像或虚拟表示）用于在每辆车进入现场时保持与它的连接。
数字双胞胎是基于特征的 PLE 流程的副产品，该流程会根据特定车辆上包含的特征自动生成数字表示。一旦车辆制造完成并准备好离开工厂车间，数字双胞胎也已完成。制造商可以根据车辆中包含的特定功能在现场有效地监控、维护和改进车辆。例如，在对车辆进行维修或更换某些部件时，这些信息会被整合到其数字孪生体中，以确保保持镜像。
借助数字双胞胎，主动处理质量问题变得更加容易，因为公司可以快速识别哪些产品具有发现包含缺陷的特定功能，并在包含该功能的所有产品中进行修复。
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