分析驱动产品工程如何提升设计与性能

探讨系统仿真与物联网能力如何闭合数据反馈回路。

分析驱动产品工程概述

产品售出后，产品工程师通常极少获得其现场性能反馈。这不再是必须。借助合适解决方案，产品制造商可结合系统仿真和物联网能力改进产品设计，并基于真实工况仿真发布解决方案。

RTInsights近日与西门子全球产品组合开发Jasmin Klein和云解决方案经理Christian Binkowski对话，探讨在产品工程师与现场设备间建立数据反馈回路以实现实时产品优化、数字孪生等的益处。以下是对话摘要。

RTInsights: 什么是基于分析的产品工程？

Klein: 基于分析的产品工程让用户采集现场产品或机器的实时性能数据，推回产品仿真模型以改进产品设计。实时生产数据反馈模型，创建闭环数字孪生。

此数字孪生可主动改进产品设计。例如产品开始出现问题，可用实时数据运行准确仿真，开始识别任何问题根因。问题完全理解后，可在未来迭代中修改设计。变更影响也可用更准确的带真实机器数据的仿真模型准确验证。

RTInsights: 使用基于分析的产品工程有何益处？

Klein: 准确仿真不仅让设计师做出更好决策，还缩短新设计上市时间和成本。原型需求近乎消除。公司有能力开发以用户为中心的产品，满足客户需求提升满意度。可从现场问题学习，用真实数据仿真错误并改进设计。这样可消除产品问题，减少产品验证时间节省时间金钱，避免过度工程。共同提升整体效率。

RTInsights: 西门子在此领域提供什么解决方案？

Binkowski: 西门子有MindSphere®，工业物联网即服务解决方案，连接各类型和品牌的产品、机器和系统。此方案收集、汇总、管理和分析性能数据。针对MindSphere基于分析的产品工程解决方案，MindSphere通过专用连接器与Simcenter^TM Amesim^TM软件无缝集成。MindSphere应用用此连接器将实时性能数据推回仿真模型。

(Simcenter Amesim软件仿真所有类型机电系统。附带大量库和解决方案模板，用于机器、汽车、电池、船舶等。)

建立两系统连接后，可选择想探索的时间序列数据。例如现场有问题，可能想仿真事件前20分钟或事件周围。可在MindSphere选时间范围，MindSphere生成仿真包传输给Simcenter Amesim。然后执行仿真，完成后可在MindSphere查看仿真结果。

RTInsights: 能否给出用例和成功案例？

Klein: 从通用用例开始。今天大多数情况下，机器发货给客户，产品经理从未获得机器现场性能信息以改进产品设计。有问题时联系支持，在客户现场修复。支持信息通常不传给产品工程师，或延迟很久传递。因这些缺口，产品工程师必须开发假设驱动设计，导致过度或不足工程。归根结底，客户需求未被满足或未来不会满足。

MindSphere提供的基于分析的工程方法提供反馈回路改变产品设计并改进现场性能。

Binkowski: 另一例是优化现有产品性能。此方案提供直接在MindSphere调整仿真模型特定参数能力。例如产品可在不同速度运行，可测试哪速度最优。用更新的仿真模型运行参数，可用产线当前条件测试机器。

Klein: 看连接到MindSphere等物联网解决方案的销售机器客户例子。该客户可持续收集数据、随时获取性能洞察，然后用此信息仿真问题改进产品设计。

产品工程师可直接从机器实时数据学习得出结论。最终确保产品工程师开发以用户为中心产品并提升客户满意度。

一例是Konecranes，芬兰起重机和提升设备制造服务专家。实施数字化解决方案加速产品开发流程，连接产品和性能数据。

公司使用MindSphere和Teamcenter®（西门子数字生命周期管理软件）利用数字孪生减少所需原型数量。这帮助提高效率并减少产品验证时间。实施数字创新解决方案，加速产品开发流程，增加公司内部仿真测试和工程组织间协作。