解析数字主线：西门子 PLM 智能制造蓝图

西门子 PLM 拥有战略，旨在从概念、设计到现场性能监控，贯穿数字信息重塑制造。易让人困惑这意味何物，但具体案例和定义有助解释一切。

印第安纳波利斯 — 制造业数字化谈论甚嚣尘上。西门子 PLM 非唯一讨论数字孪生与主线、云计算、大数据、工业物联网、敏捷制造者。

任务规模宏大，难获全貌，让人觉得模糊也可原谅。

每公司有自己愿景。边界随 PLM 公司收购或构建新能力上下游移动。目标似乎尽可能为任何潜在客户提供一站式服务。西门子 PLM 确实在大小两个层面采取此路径。2017 年 5 月印第安纳波利斯西门子 PLM Connections 大会上两者皆展示。

特别是一次讨论和演示，让所有热词变得，嗯，少些虚词更多实感。

大局、数字主线与孪生

“有若干赋能技术改变你对数字孪生的思考，”西门子 PLM CEO Tony Hemmelgarn 在大会主题演讲中称。数字孪生概念是任意物理资产的计算机表征，持续从多源更新数据。其目的指向维护、修复、更新和未来设计。

概念虽始于产品（实际上是航空发动机），Hemmelgarn 强调数字孪生也可反映生产流程和性能模型——几乎任何事物。

他将关键赋能技术分三类，对我很有理、帮助理解如何运作。其核心信息简单：构想、实现、利用三类工具。

构想。Hemmelgarn 措辞为“带产品‘活’过来”的现有和新兴工具，贯穿研发设计阶段。含生成式设计技术，一流行语涵盖 CAE 仿真和优化技术，让计算机分担设计工作。优化含拓扑、形状优化及多域优化（MDO）。MDO 至关重要，因当今和未来任何产品既智能（大量软件），又由机械、电气、机电系统组成。近期收购电气设计公司 Mentor Graphics 显示西门子在思考这种跨学科融合。

实现。实际制造产品的工具包。令人振奋的新兴工具是增材制造，但先进机器人甚至机器学习也大有作为。机器学习技术可助制造商优化规划决策，如供应链管理甚至用电，据公司称。增材制造与机器人结合是大型零件关键，此领域好点子不少。

利用。大数据分析、云技术、知识自动化真正汇聚创造价值之地。通过云采集数据，再应用新兴大数据技术自动化从噪音提取知识，是另一主题。

可能让西门子 PLM 独特的是其母公司西门子 AG 是全球最大工业集团之一。供应燃气轮机、制造设备和自动化，以及制造运营管理软件。依其观，可在苛刻情境测试实用技术，提供实验室和信誉。

似也让他们真正端到端思考。虽承认构想和利用有多供应商，“许多人错过中间部分，”Hemmelgarn 说。“总得有人制造。我们自己造东西、用自己软件造、从中学到很多。”西门子数字化企业套件是结果。覆盖他观点中制造实体需采用的九大细分领域。

制造未来方向

CEO Hemmelgarn 强调的关键洞察之一：数字孪生以三种形式存在，某种程度上匹配他组织演讲的三关键词。一是数字产品孪生，匹配构想工具。二是数字生产孪生，制造产品的生产流程，匹配实现。三是数字性能孪生，匹配利用下的大数据分析集合。

西门子团队提供切实案例，展示这些工具如何助力 One Aviation，小型通用航空飞机制造商，含双发超轻型喷气机 Eclipse EA500 及变体。One Aviation CEO 兼创始人 Alan Klapmeier 与西门子 PLM 首席技术官兼高级副总裁 Jim Rusk 同台。Klapmeier 强调三数字孪生在飞机公司的重要性，维护数字孪生如何助其更好规划未来升级。

二人演示将基础 Eclipse 设计变更为更大版本 Eclipse Canada 所需所有步骤。大多数运输工具（汽车或飞机）关键点在于必须多智能、包含多少电子和布线。事实上，Hemmelgarn 暗示收购 Mentor Graphics 受客户推动，要求 Mentor Graphics 产品（特别是线束设计）兼容 Teamcenter 和其 CAD NX 包。

若干软件工具用于构建维护产品、工艺、性能数字孪生。演示含起落架周围气流仿真、编程造飞机机器人、其他机器人声学检测碳纤维面板。甚至演示连接机器人的 Stratasys 增材制造装置构建 Eclipse Canada 原型锥体供评估。

并非强制只用西门子工具。Hemmelgarn 强调任何单一西门子产品未必是首选方案，有时确实不是。关键收获是：这里至少有一个版本，讲得通这个制造新兴范式。