CAI充实PLM助力中国创造.docx

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CAI充实PLM助力中国创造

CAI——充实PLM，助力中国创造

赵敏 亿维讯集团

一、前言

在经过了“甩图板”、“上三维”、“上规模”、“协同设计”、“集成制造”等一系列信息化浪潮之后，国内企业在生产、研发中广泛使用了CAD、CAE、CAM以及ERP、PDM等技术，有效地带动了制造业的发展。

但是，在企业软件种类和数量都有大幅度提升的情况下，企业最关键的问题并没有得到解决——即开发拥有自主知识产权、具备国际竞争力的新产品的能力没有得到根本性提高。

其中原因，值得关注。

考查CAX系统可以看到：

CAD解决了几何设计概念的表达；CAE解决了力学分析概念的表达；CAM解决了加工概念的表达…。

总体上来说，设计者必须先有概念，才可以在CAX诸系统中开展工作。

显然，CAX只是解决了概念表达的问题，无法解决设计概念生成的问题。

设计概念为什么如此重要？

因为解决问题的思路、概念和创意是实现产品创新的重要基础。

可是目前的PLM等软件，都不能很好地解决生成设计“思路、概念和创意”的问题。

这个任务，历史性地赋予了PLM领域的生力军——计算机辅助创新（CAI）。

CAI是将发明问题解决理论、本体论、现代设计方法学与IT技术等融为一体的一种高技术软件。

CAI帮助设计者在概念设计阶段，有效地利用多学科领域的知识和前人的智慧，遵循创新规律，打破思维定势，正确地发现技术系统中存在的问题，找到具有创新性的解决方案，产生自己的核心技术，同时有效地规避现有的竞争专利，促进原始创新、集成创新、引进吸收消化再创新的实现。

此外，CAI还可以有效地积累和管理企业智力资产，为提高企业的持久核心竞争力做好知识储备。

以CAI软件Pro/Innovator为例，其中主要的模块有：

项目导航、技术系统分析、问题分解、解决方案、创新原理、专利查询、方案评价和报告生成、知识库扩充、专利申请等。

下文将逐一简要介绍。

图1计算机辅助创新平台Pro/Innovator流程图

项目导航

从项目入手，对具体项目和问题初始情境进行描述，支持导入多幅图像方便对问题的理解和描述。

在项目导航中管理整个的创新问题求解流程。

以关系树的形式，与问题分解模块的每一个子问题相对应，实现方便快捷的导航与操作窗口切换。

技术系统分析——结合价值工程，指出系统改进方向

技术系统分析是基于能量流分析原理、价值工程原理、TRIZ理论的物质场分析方法及技术系统进化法则等理论而开发的系统分析模块。

通过在该模块中建立功能模型，并对其进行分析和评价，可以有效地揭示技术系统中存在的问题，从而找到进一步提升和改进技术系统功能的方向。

通过系统建模，便于工程师全面系统了解技术系统的工作原理以及各组成部分的功能角色，为工程师交流讨论提供了共同语言，它也是一种结构化的技术系统方案描述方式，有利于创新成果的知识表达和将来的知识重用。

如图2所示（以某企业电机产品为例），当系统中的每一个系统组件（零部件以及相互作用关系）被列出以后，根据系统的计算，随即得出每个组件对系统的功能贡献有多少，对问题的影响有多少，如果能给出成本分配值的话，那么，可以进一步计算出设计的理想度，进而进行功能-成本分析。

图2 产品系统的价值工程（VE）分析

问题分解——准确定位问题，发现系统资源

问题分解：

运用三轴问题分析法，沿流程时序轴、系统层次轴和因果关系轴对初始问题进行分析与重定义，将复杂的工程问题分解成为多个子问题。

帮助用户发现隐藏在表层问题背后的真正问题，以及充分利用系统资源的途径。

使用Pro/Innovator软件对某型柴油机油耗的问题进行分解与分析，在对问题进行重新定义之后，软件形成的问题分解树如图3所示：

图3 柴油机油耗过高的问题分解树

问题分析树将“柴油机油耗过高”这个初始问题，通过因果轴、系统轴分解，油耗超标的问题被转化成了与渗漏、密封、冷却等相关的为7个子问题：

子问题1：

如何阻止机油在燃烧室渗漏？

子问题2：

如何阻止压缩空气与燃烧副产物经由燃烧室进入曲轴箱？

子问题3：

如何阻止机油在曲轴箱的渗漏？

子问题4：

如何阻止机油油温过高？

子问题5：

如何使用机油冷却器阻止油温过高？

子问题6：

如何使用机油箱体阻止油温过高？

子问题7：

如何使用水冷却系统阻止油温过高？

如果这7个子问题都能找到解决方案的话，那么“柴油机油耗过高”这个初始问题就会得到妥善解决。

解决方案——海量创意智库，汲取前人经验

实践证明，工程师遇到的80％的问题都已经在其它领域被解决。

Pro/Innovator中的解决方案基于对欧美九百万高水平发明专利的分析，形成涵盖众多领域的创新方案知识库。

它可以帮助用户及时发现已有的成功的解决方案，提供给用户在原有方案基础上快速寻求自己问题的合理解决办法。

众所周知，在知识表达上，语言不如文字；文字不如“文字+图片”；“文字+图片”不如“文字+多图”；“文字+多图”不如“文字+动画”。

“文字+动画”的解决方案能够清晰地表达某个原理的作用机制和过程，因此更具知识表达的优势（如图4）。

图4 解决方案中图文并茂的知识表达

创新原理——不折衷地解决问题

在技术系统的改进和设计过程中，通常会出现改进某一特性导致其它特性恶化的情况，即出现矛盾。

创新原理为研发人员不折衷地解决技术系统中存在的矛盾提供了方向和思路。

该模块提供给用户基于TRIZ理论的启发式问题求解。

著名的发明问题解决理论TRIZ，是对世界上250万件高水平发明专利进行研究的成果。

创新原理是在大量专利分析研究基础上总结出来的、解决不同工程领域矛盾问题的有效工具。

每个创新原理中均包含数个来自于专利的实例帮助用户理解和使用。

Pro/Innovator提供了“矛盾定义向导”帮助用户快速方便地对技术系统中的矛盾进行定义。

矛盾定义向导分为六步，引导用户从问题描述出发，一步步将存在的矛盾转化为通用技术参数定义的标准矛盾，有效克服了矛盾定义难的问题。

专利查询——智能检索知识，跟踪技术前沿

获取相关领域最新专利信息和掌握技术发展动态，是企业从事战略研究的重要内容。

通过Pro/Innovator的专利查询功能，企业的研发人员可以及时了解美、欧、日最新的专利成果，评估专利级别，计算所关注的专利数量，分析技术的发展动态，结合S曲线，预测产品中技术系统的发展趋势。

Pro/Innovator提供了基于本体论的专利检索引擎。

其搜索机制与传统的关键字方式有着根本的区别。

例如，当检索“formimage（生成图像）”这一问题时，传统的检索方式只能依据关键字查找，所有检索到的结果不会超出关键字的范围。

而Pro/Innovator通过本体论的自动语义扩展，可以检索到诸如：

“formpicture”、“generateimage”等语义相同、相近、相关的内容，大大提高了知识获取的命中率。

如图5所示：

图5 基于本体论的专利查询

知识库扩充——管理研发知识，提升创新能力

Pro/Innovator提供了按需定制的创新方案库功能。

客户可以将自己经过长期的业务实践而掌握的专业知识、经验和相关领域技术知识按照一定的方式组织起来，并构建其中的本体关系，让宝贵的企业经验从个体的知识变成公有的、可以共享的、有组织的知识，让中、青年研发队伍有效地学习继承老专家的经验，为进一步的创新提供巨大的知识源泉。

在Pro/Innovator中，知识模板的定制如图6所示：

图6 知识库模板的定制

在制定了知识表达形式，就可以将整齐划一的知识条目导入到知识管理系统中了。

在图形化界面的引导下，通常每条知识的导入过程通常只有几分钟的时间（图7）。

图7 Pro/InnovatorEditor的表格式输入界面

专利申请——辅助生成专利，降低申请门槛

研发人员通常都不太熟悉专利申请流程，无法撰写符合国际专利文献格式的专利文件，于是往往把专利申请工作交给了“专利事务所”等代理机构，这样做产生的问题是，这些专利代理结构并不懂具体的专业技术，不清楚企业委托人的专利技术中具体的发明、创新点是什么，因此往往要经过与企业委托人多次的、长时间的沟通才能奏效。

在Pro/Innovator中，专利生成模块可以随着创新项目的进展，自动生成申请专利的权利要求，支持美国专利中的发明（Utility）和实用新型（Design）两种类型专利申请的辅助生成。

撰写大部分申请专利的必备文字，同时进行新颖性检索，实现了申请专利的文件的实时处理，这样大大减少了后期处理的时间浪费。

方案评价——主观、客观评价相结合

Pro/Innovator提供了两种解决方案评价模式：

客观评价和主观评价。

客观评价是基于每个解决方案来自的专利的引用次数来确定。

如果一个专利被引用次数越多，就说明这个专利越基础、越适用、越重要。

解决方案的主观评价分为两种：

基于参数评价模型的单专家评价和多专家评价。

这两种评价方式首先要构建一个评价参数模型，评价参数包括正面参数和负面参数，正面参数就是值越大越好的参数，例如噪声减小的程度；负面参数就是值越小越好的参数，例如解决方案实施的成本和时间。

在参数模型中也可以按照每个参数的重要程度设置每个参数的权重。

而多专家评价则需要在此基础上还要构建专家组模型，包括参与评价的专家信息，根据他们的评价意见对最终结果重要性分别设定其权重。

报告生成

提供了四种不同的报告生成模板满足用户的不同需求。

支持用户对报告生成模板的定制。

在生成的报告中可以包含整个的问题求解流程，如项目的管理信息，问题分解，找到的多个候选方案，方案评价等内容。

应用实例——破解专利壁垒

破解竞争专利的主要思路：

分析竞争专利的独立的权利声明（做功能分析）——利用Pro/Innovator系统分析模块，企业研发人员可以针对竞争专利建立产品的总体和各系统的功能模型，流快速分析系统组成、各组件的功能以及相互之间的关系，深入认识和理解现有设计，寻找破除专利壁垒的方向；

对竞争专利的某些组成部分应用“修剪”技术——在不影响系统总体功能的前提下，通过去除、替换某些系统现有的功能组件（包括改变彼此之间的相互作用关系等），让竞争专利的作用原理发生某些细微变化；

依照修剪后的状况陈述新的问题；

应用TRIZ知识和CAI工具来解决这些问题，获得圆满答案；

以新的权利声明来申请新的专利。

以下为破解竞争专利的一个例子——在经过系统分析，去除了一个系统组件（空气压缩机）以后，在部分子系统中形成了新的工作原理，实现了创新，因此也就具备了申请新的专利的条件。

结语

CAI的问世为实现技术创新提供了前所未有的便利。

在制造业推广应用CAI技术的最终成果，可以比较好地解决现有PLM技术两个问题：

一是解决了现有CAX软件不利于生成设计“思路、概念和创意”问题；二是补充了PDM只能管理详细设计的数据，无法管理创意类知识的缺憾。

可以说CAI已经成为了PLM领域的生力军，大大地提升了PLM系统的创新能力。

以信息化带动工业化是制造业的共识，以CAI带动技术创新是制造业信息化今后的发展方向。

在企业普遍认同信息化技术的同时，如果能够引入CAI这样实用的信息化工具，使得中国的部分企业（或部分产业）能够跨入创新型企业的行列，让中国的制造业企业逐步从设计走向发明，从制造走向创造。