什么是数字工程？

数字工程运用计算工具、数字模型和互联数据，来支持现代网络物理系统的设计、测试、监控和维护。数字工程系统由一套完整的工程实践构成，旨在应对复杂系统、技术发展以及加快产品上市进程的压力。     

工程团队会将数字工程作为新一代基于模型的产品开发与生命周期管理方法。该方法旨在及时提供与情境相关的洞察信息，以支持工程决策。换言之，其能在正确的时间、场景和格式下提供正确的信息。数字工程不仅将数字化转型原则应用于工程数据，还创建了一个生态系统，使先进技术能够：

• 根据需求对系统行为进行建模和仿真
• 实现自动化
• 在整个组织内，实现不同工程学科的协作
• 建立关键信息的权威真相源 

鉴于数字工程的潜在优势，将其定义并在工程中应用，成为了传统硬件工程实践与软件技术融合的必然演进。传统硬件开发采用瀑布式方法，而不是软件开发中常见的敏捷方法。这是因为，由于硬件系统的复杂性和相互依赖性，敏捷方法通常难以有效用于硬件开发。

然而，基于模型的系统工程（MBSE）的引入，为融合敏捷方法优势提供了两大路径。首先，工程团队可以采用系统级方法，根据需求对产品进行建模。第二，他们可以使产品信息定义更清晰、更易于访问。综合来看，这种战略转变消除了组织与流程的依赖性。

美国国防部（DoD）发现这些优势后，于2018年制定了数字工程战略，其中包含以下四个具体目标：

1. 规范模型的开发、集成和应用，为企业及项目决策提供信息
2. 提供持久、权威的真相源
3. 融合技术创新，以改进工程实践
4. 建立支持基础设施和环境，以开展活动、协作和跨利益相关方进行沟通

DoD指令5000.97进一步完善了该战略，并鼓励国防采购生态系统采用数字工程。自该计划以来，数字工程凭借其效管理成本、进度和风险的固有能力，越来越多地被应用于航空航天与国防行业。

为了更好地了解数字工程的驱动力，我们来解析一下“为工程决策提供及时的情境相关的工程洞察信息”这一表述的含义。

• 及时性：由于竞争压力和系统复杂性不断增加，企业不仅需要加速产品设计与上市进程，而且还需要延长正常运行时间、快速验证和实施产品改进，并更快地诊断和修复现场故障。这些竞争性需求，让工程团队很难有足够的时间来完成这些任务。幸运的是，通过将基于模型的方法与自动化、权威真相源和计算工具相结合，数字工程环境可以比传统方法更快地生成信息。
• 情境化：现代仿真技术和传感器在物联网（IoT）中的普及，带来了前所未有的海量数据。然而，为了让这些数据发挥价值，决策者必须了解其来源、与其他数据的关系、数据源和可信度。情境信息通过将数据与其设计、制造和运行条件相关联，提供了相关背景信息。
• 工程洞察：工程的核心，是设计满足规范的产品，并解决其生命周期中遇到的问题的过程。要高效完成这些目标，工程师需要有关产品各个方面的信息，包括材料、运行环境、物理几何结构、性能、耐久性等。如果没有这些洞察信息，团队就只能依靠猜测和物理测试，这是一种低效且成本高昂的流程。数字工程使整个企业的利益相关方都能访问他们所需的产品特定信息，从而有效履行职责。
• 工程决策：团队需要及时的情境工程洞察，是为了做出明智的决策。这些决策可能出现在产品开发流程的早期阶段，也可能发生在产品生命周期结束时，例如确定最佳的产品处置方法。数字工程通过在决策流程早期提供洞察，使工程师能够实现“设计左移”，从而有效降低整个生命周期成本。   

此外，数字工程也能够推动先进技术的应用，以提升洞察能力和及时性。数字工程在构建产品 数字主线中发挥着至关重要的作用——不仅负责整理必要的数据，而且还定义了贯穿数字主线信息的权威真相源。

当与系统工程和计算工具（尤其是MBSE）相结合时，数字工程可实时访问产品的系统级数字模型。这些模型支持贯穿整个产品生命周期的假设工况分析、优化、失效分析和预测分析。通过引入机器学习（ML）、神经网络和大型语言模型（LLM）等快速发展的人工智能（AI）技术，数字工程生态系统可以实现更高的自动化水平、更具洞察力的预测分析（尤其是在使用领先的、基于物理的仿真时），以及规范性维护。 

数字工程系统由一系列工具、流程、数据源和基础设施组成，为系统产品生命周期提供整体且可靠的端到端视图。当前，其实施方案通常包含以下核心要素：

数据情境化、分类与连接

超越单纯的数据收集和数据分析，是采用数字工程的关键一步。为了从数据中创造更多价值，团队必须首先添加产品的情境信息，进而识别权威的真相源，并以高效、可重复且可审计的方式将数据连接到应用。这样就可以确保数字化信息的准确性，在信息安全层面得到保护，并以可追溯的方式进行访问。这就构成了数字主线的基础。

数字孪生

对整个系统、其组件或子系统的数字表示，可提供超越静态数据的洞察。这些模型通常被称为数字孪生，工程师能够更改其运行条件、几何参数和非工程输入，以查看系统在设计和运行条件下的响应方式。数字孪生可包含但不限于：

• 几何结构的计算机辅助设计（CAD）3D模型
• 基于模型的设计
• 0D/1D/3D仿真模型
• 基于经过筛选的数据生成的查找表
• 基于详细仿真或测试数据生成的降阶模型（ROM）
• 业务与供应链表示 

流程自动化

为了简化产品开发流程，采用数字工程的企业会实施自动化与协同流程管理。这些技术能简化并加速数字主线中的信息获取、执行计算模型，以及向系统添加数据。自动化还使非专业人员能够访问特定学科的信息，从而实现“在正确的时间，将正确的信息提供给正确的人员”的目标。

组织采用与范式转变

企业实施数字工程时，行为转变与技术变革同等重要。产品生命周期中涉及的每个利益相关方，都必须了解并采用数据驱动的系统级产品开发方法。企业应促进跨学科协作与创新，获得领导层明确、可见的支持，建立严格的数据治理实践，并推行敏捷方法。

工具开放架构

实施团队必须确保其数字工程系统中的任何工具都采用开放架构，以促进高效、可追溯、可重复、可互操作、协作且准确的数据访问。因为，在封闭生态系统中运行的孤岛式工具，没有采用现代行业标准的应用程序接口（API），将阻碍企业获取数字工程的部分优势。 

由三种类型（三角形柱、圆形柱和正方形柱）的超原子构成的超表面几何结构

数字工程可以优化任何组织的产品生命周期流程，不受行业限制。不过，在监管要求严格、机电系统复杂和性能目标严苛的行业，其成效最为显著。航空航天、医疗和汽车行业的一些用例就是良好的例证。

电池超级工厂

航空航天、能源和汽车应用领域对电池需求的指数级增长以及快速技术进步，促使制造商在其“超级工厂”中采用数字工程技术。“超级工厂（gigafactories）”，是部分企业近期用于描述其电池及电动汽车（EV）工厂的新术语。

例如，霍尼韦尔流程解决方案（Honeywell Process Solutions）提供的自动化系统，便是基于数字工程而构建的。这些系统将实时数据与基于物理的仿真相结合，以设计出能够动态适应条件变化的生产线。利用该方法，可以帮助客户实现更高产量、更低成本和更高能效。

软件定义汽车

在汽车领域，由软件控制的智能系统正在重塑竞争格局。众多汽车制造商借助数字工程加速向软件定义汽车（SDV）转型，并减少现场问题。数字工程使原始设备制造商（OEM）及其供应商能够在SDV愿景的设计、验证和实施方面开展协作。在许多实施案例中，组织通过其数字工程平台实现：

• 将AI纳入其解决方案
• 消除电气、机械和软件工程之间的组织壁垒
• 通过多物理场优化改进设计
• 整合来自其他学科的信息
• 提高嵌入式软件的稳健性

利用计算模拟技术测试医疗器械

在医疗及其他行业中，计算机模拟测试是指在产品开发中使用数字模型；其对照了传统的体内（in vivo）和体外（in vitro，例如实验室环境）测试。数字工程的引入，使整个产品开发流程变得更符合医疗器械研发和审批的严格监管要求。工程团队可以维护统一、充分记录的真相源，加速其开发流程，并向监管机构提供验证与确认数据。 

建模与仿真工具让数字工程超越了单纯的数据管理，使工程团队能够利用基于物理的高保真度分析高效探索产品性能。仿真还能在开发流程的早期阶段提供可执行的洞察。完善的数字工程系统应采用具备以下特征的仿真工具：

开放式数据输入/输出与自动化支持 

高效的数字工程需要实现集成与自动化，以支持外部工具提取结果、整合来自可靠来源的输入，并管理处于活动状态的仿真模型。Ansys软件的PyAnsys Python访问工具是一种有充分记录的解决方案，支持行业标准文件格式。此外，Ansys Minerva仿真流程与数据管理软件为控制和访问仿真数据及模型提供了统一的真相源。 

开放平台还支持将其他学科融入仿真中。例如，Ansys Granta产品系列等材料信息解决方案可以提供可追溯性，并确保材料属性的统一真相源。这种开放性，还支持使用优化工具，如Ansys optiSLang流程集成与设计优化软件，以及新兴的人工智能（AI）解决方案，如基于云的Ansys SimAI AI平台。

基于物理的多物理场仿真 

数字工程解决方案中的计算工具必须准确，并且必须以其所代表的物理规律为基础。新思科技旗下Ansys的业界领先工具，可提供组件和子系统级仿真：

• Ansys Fluent软件
• Ansys HFSS软件
• Ansys Maxwell软件
• Ansys Mechanical软件

由于大多数产品都涉及多个物理领域，Ansys采用多物理场方法，在产品的虚拟模型中分析结构、热、电气、电磁和光学相互作用。 

系统级仿真

在对组件和子系统进行准确建模后，下一步就是部署系统级仿真工具。Ansys ModelCenter MBSE软件等解决方案使工程师能够从系统角度全面探索产品性能。对于经历多个任务或复杂相互作用的产品，Ansys系统工具套件（STK）软件等数字任务工程仿真平台，可在统一平台中提供综合全面的任务规划、可视化和多物理场交互功能。 

最后，Ansys Twin Builder基于仿真的数字孪生平台等工具可用于跨团队创建和管理数字孪生，以虚拟方式表示产品与流程。 

嵌入式系统软件集成 

大多数现代产品都包含嵌入式软件，这些软件可能位于传感器内部，也可能用于管理产品本身，这就凸显了在更广泛系统环境中加速软件开发与测试的工具需求。Ansys SCADE Suite作为一个软件开发平台，支持硬件在环和软件在环测试。

快速灵活的求解器

高效的数字工程实施需要快速求解器，才能跨硬件解决方案运行多个场景，并及时提供洞察。例如，Ansys Fluent原生GPU求解器可以对流体行为进行建模，其速度远超CPU仿真。此外，Ansys Cloud系列实现了云计算的灵活性、速度和低成本，使任何用户都能获得先进的仿真能力。

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