【仿真】ANSYS：数字化转型时代仿真的力量！

导读：在数字化转型时代，无处不在的仿真技术将发挥怎样的作用？将带来哪些改变？

作者：e-works黄培 谭欢 | 来源：数字化企业

◎文丨e-works 黄培 谭欢

在数字化转型时代，无处不在的仿真技术将发挥怎样的作用？将带来哪些改变？

2018年7月12日，e-works数字化企业网总编黄培博士参加了2018ANSYS技术大会，并专访了ANSYS首席执行官Ajei S.Gopal先生。Gopal先生分享了他对仿真和CAE市场的见解。ANSYS全球营销总监Barry Christenson先生、大中华区总经理孙志伟先生、中国高级技术经理涂敏先生也参与了此次访谈。

ANSYS首席执行官Ajei S.Gopal先生

黄培：ANSYS是全球最大的CAE软件提供商，请您分享一下对CAE技术和应用趋势的看法。

    Ajei Gopal：首先，随着产品越来越复杂，尤其是产品本身的数字化程度越来越高，数字孪生技术应运而生。开发更加复杂的产品，更快地生产产品，更快地推向市场，这些需求促使制造企业重新思考对策，例如通过先对产品的数字化孪生模型进行仿真，性能满足要求之后，再制造物理样机。Lucid Motors就是一个先做仿真再制造原型产品的成功典范。他们将生产周期时间缩短了一半，产品推向市场的速度也提高了一倍，这非常了不起。所以，我认为仿真市场机会巨大，它涉及到的所有不同领域、不同行业都将从中受益。

    第二，仿真将普及到整个生命周期。凭借Discovery Live等技术，ANSYS实现了在创意和详细设计阶段进行仿真。仿真技术还可以应用于增材制造、产品运营和数字孪生。

    另一个趋势是对产品的动态性能进行动力学仿真。为了实现产品的数字孪生，仿真技术从单个事件的仿真转化为持续仿真。通过实时仿真，使得数字孪生等解决方案可以发挥更大的价值。这从根本上改变了仿真的本质，使其从分散的活动变为连续活动。因此，仿真技术的应用无处不在，可以用于各种产品，用于生命周期各种阶段，用于多物理场的环境，仿真既可以连续，也可以离散地进行。

    Barry Christenson：在各行各业，拥有卓尔不群的技术都至关重要。80年代末期当我还是工程师时，三维CAD技术刚开始在市场上应用，仿真软件也有所应用。后来，仿真技术开始用于在计算机上构建一个可以验证产品的数字模型。而CAD用于在计算机上设计产品，生成数控代码，进行切削加工，制造模具和产品。CAD技术已经很成熟，SolidWorks和Autodesk在该领域发展很快。但是，仿真软件市场仍然方兴未艾。随着产品向机电软一体化转变，产品结构越来越复杂，驱动企业更多地应用仿真技术来替代实物实验。我们已经提供了完整的仿真技术解决方案，但是仿真技术发展的空间仍然非常广阔。

▲黄培博士专访ANSYS高管层 

从左至右：孙志伟先生、Barry Christenson先生、涂敏先生、Ajei Gopal先生、黄培博士

    黄：在您担任CEO之后，2017年ANSYS获得非常好的增长，营收达到11亿美元，您认为ANSYS关键的成功因素是什么？

    Ajei：当我冷静地从最高层次审视ANSYS，我发现我们拥有出色的产品，我相信我们的产品线在全球技压群雄。这是我们最大的差异化，客户基于我们的技术来开展业务。这是其一。

    第二点是我们在全球真的有一些极其专注的天才。不仅是在研发团队，而是在整个公司。我们非常投入的优秀研发人员打造出卓越的产品，我们也有优秀的团队与客户每天进行协作，来真正解决客户的问题。我们的营销团队与客户建立合作关系，帮助他们取得成功。我们的后勤团队则尽心服务确保公司正常运作。

    我发现非常独特的一点是，ANSYS的人不是坐在这里从他们自己的角度看待问题，而是从客户的角度。我们真正关注客户的成功和成效。我们的确把这一点作为我们的初心。有了出色的产品，关注客户成功的员工，自然会水到渠成。ANSYS的成功源于卓越的技术和优秀的团队。

    黄：您担任ANSYS CEO已有一年半的时间，未来在ANSYS有哪些变与不变？

    Ajei：我们采取了一系列举措。对组织结构的调整主要是针对我们的市场导入策略。为了确保我们的渠道业务成功，我们增加了一些IT和业务人员。研发等团队的组织结构也进行了变革。我们做了一些小的调整，核心是聚焦在使公司从战略到执行都更加清晰。我们希望ANSYS有清晰的战略导向，同时有具备很高的执行力。

    黄：云计算、大数据、人工智能、增材制造等应用取得了突破性进展，ANSYS如何结合这些技术？

    Ajei：我们应用了云计算技术，让客户可以灵活选择在本地或云端运行我们的解决方案。在大数据分析领域，ANSYS已经在半导体行业应用大数据来解决问题。半导体市场目前正在从10纳米向7纳米制程转变，需要进行复杂的工艺分析。这种变化看起来可能很小，但其复杂程度不是线性增长，而是呈指数级增长，涉及的因子高了一个数量级。打个比方，在进行仿真验证时，需要遍历搜索树的所有分支。如果搜索树需要处理指数级的因子，就非常难以处理。因此，ANSYS的半导体技术团队应用了机器学习和大数据分析技术来遍历搜索树，大大提高求解速度，使用户能够专注于仿真的工作。我们非常关注并积极应用这些新技术，以便在市场上取得更大的进展。

    Barry：我们希望帮助企业让产品开发和制造过程实现更加精益、柔性和敏捷。在增材制造领域，ANSYS的仿真技术带来了巨大价值。增材制造技术可以制造单件产品，而非大批量生产。企业无法承受用破坏性实验的方法来进行验证单件产品，而仿真技术可以在增材制造过程中发挥巨大作用，实现制造工艺的精益化和敏捷化。

    黄：在过去几年中，ANSYS已经成功收购了几家公司。ANSYS如何将这些新技术整合到整体解决方案中？

    Ajei：并购是实现发展战略的一种手段。我们制定公司策略会结合自主发展、合作与并购。我们的愿景是实现仿真技术无所不在，所有的并购都是为了实现这一愿景。正因为如此，去年ANSYS收购了3DSIM，带来了增材制造领域非常好的技术，这是我们非常期望仿真领域延伸的应用领域，完善了我们产品线。现在ANSYS拥有了最全面的仿真技术解决方案，贯穿整个制造过程和完整的价值链，这得益于我们对3DSIM的并购。

    我们最近的另一项收购是光学仿真软件OPTIS，我们现在拥有了针对所有物理场的方案。OPTIS的解决方案在无人驾驶汽车和照明领域很强。未来，我们还计划在OPTIS基础上进一步并购，使之成为该领域最好的解决方案。我们通过并购来支持未来的战略发展。

    Barry：对于并购，我们关心的并不是下一个并购哪家公司，而是更关注我们已经并购的公司如何整合。ANSYS还有一点与众不同，我们并购的目的不是在于增加收入，而是在于技术的整合。在企业并购上，收入增长从来都不是ANSYS考虑的重点，我们真正关心的是关于技术的整合。ANSYSY的几乎每年做一次并购，每次都会集成解算器，实现压力、温度和机械结构的多场耦合分析，或者电磁与结构的耦合分析。ANSYS拥有强大的平台,可以实现多物理场仿真流程的创建。这是ANSYS并购之后整合策略的一个巨大差别。

    黄：今天的大会上提到了SPDM，即仿真过程的数据管理软件，它怎么实现管理结果？如何帮助客户真正提高他们的仿真能力、仿真知识和流程？

    Ajei：我们的理念是从战略上，具备每个物理场最好的仿真软件，并将多物理场仿真解决方案集成到仿真平台。我们希望客户能够充分地应用我们的仿真解决方案。但是随着客户更深入地应用仿真软件，数据管理问题会成为一个巨大挑战。实现技术的集成应用和工作流也是一个挑战，我们支持客户来应对这些挑战。我们的策略是开放，这是我们与其它友商最大的差异。如果深入了解一下SPDM的仿真流程和数据管理解决方案就可以知道，它的核心是能够跨多个后台系统和多种数据源，能够在后台实现集成，以便在客户需要仿真数据的时候能够方便地获取数据，并记录相关操作，以确保他们拥有正确的工具和技术来创建完整的仿真工作流，并能够捕捉仿真知识。以无人驾驶汽车为例，进行测试和模拟时需要做数十亿英里的路试。这里就会产生大量的仿真数据，只有用专门的SPDM系统，才能解决好仿真数据管理的问题。

    Barry：在仿真数据管理方面，尤其是数据集成方面，客户有将数据归档和管控的需求。企业希望通过在产品从一代发展到下一代的时候能够通过数据管理传递相关的知识。这方面我们可以增加独特的价值。这方面我们有很多案例，例如通过Discovery Live和Workbench仿真平台与数千家世界各地的客合作，帮助他们改进仿真流程。我们通过大量实践将智能技术集成到产品之中，从被动进行知识转移，转向更加主动地进行知识转移，将知识融入我们的产品。

    在仿真领域有非常多的流程数据，变化频繁，需要进行优化，需要管控很多设计参数。如果将所有这些数据存储在PDM系统中，会迅速挤满硬盘，所以需要专门的仿真数据管理系统。ANSYS EKM的设计思想是围绕流程数据的工作流，基于统一的数据模型，提供优化的环境。所以用户不需要把所有数据存在一个地方，不论数据在哪里产生，都可以进行归档和协同。仿真数据管理不像在CAD系统的装配树那么结构化。

    涂敏：我认为ANSYS专注于工程仿真，我们要解决客户在仿真领域中遇到的实际问题。一旦我们的客户在产品开发中大量使用仿真技术，就会产生一些问题。第一，他必须从计算机上手动获取数据，用其它工具推进仿真流程，然后再在其它软件写报告。我们想帮助他们简化这类问题。第二，企业要管理很多数据，这些数据需要在设计和测试等阶段保持连贯。这也是个挑战。第三，工程师需要在仿真工作中利用到很多专业知识。因此，如果想真的应用仿真技术并实现企业价值，例如减少新产品导入时间、优化产品性能、甚至更好地管理企业的设备资产，企业都需要建立仿真环境来满足这些需求。这就是ANSYS希望将ANSYS EKM发展为SPDM，以满足客户未来需求的原因。

    我们的仿真环境必须是开放的，不指望客户仅仅使用ANSYS的仿真工具，而是可以实现与其他企业系统的互操作。显然，企业需要拥有非常好的数据管理、配置管理、生命周期管理和工作流管理功能。在此之上，ANSYS创建出色的仿真环境，使仿真工程的推进更加顺利，并帮助管理层及时了解仿真团队的工作进展。

    黄：我想每个人都会对Discovery Live的颠覆性技术感到兴奋，它构建了一个集成的CAD和CAE环境，我认为这是一个颠覆性的创新。请分享一下对Discovery Live的看法。

    Ajei：Discovery Live是ANSYS的一个突破性的实时仿真解决方案，没有基础的新用户使用起来也不会有任何障碍，因为Discovery Live的操作非常简单。我们遇到过一些完全不懂ANSYS的人下载Discovery Live后，学会了用它来解决的一些有趣的小问题。Discovery Live能立即获得仿真结果，用户不需要经历仿真的相关培训和学习就可以使用。第二种情况是，在大型企业中有很多年轻的设计工程师，当他们需要使用仿真软件时，ANSYS Discovery Live可以作为非常合适的仿真工具提供给他们使用，让他们能够在产品构思阶段就能进行一些模拟，从而减轻高级工程师的压力。第三种情况是，如果某领域专家级工程师正在研究对比两种设计的优劣，Discovery Live可以轻松帮助他们指出来。

    Barry：第三种可能是未来常常会遇到的一种场景，即使企业可能从前两种情况中的某一个开始，未来也会转到第三种情况。因为随着他们的技能以及需求的进一步发展而逐渐变得更加复杂，他们绝对会成为经验丰富的仿真工具用户，能更多地并行使用工具。Discovery Live可以让企业更好地理解仿真的价值所在。

▲黄培博士与ANSYS高层合影

从左至右：Barry Christenson先生、黄培博士、Ajei Gopal先生、孙志伟先生

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人机作业生产条件日益复杂 达索：虚拟产线将非常有价值

                                                                                        

来源：智能工房 

事前针对生产线进行数字模拟可降低实际投产时的误差。

制造业掀起虚拟工厂的做法，主要是透过计算机系统和网络技术完整模拟现实制造环境，目的在于可在模拟过程中不断进行调整和优化，以减少实际物理调整的时间。达索系统表示，大至整座工厂，小至单一产品都可以进行不同程度上的数字模拟，尤其在未来机器人需求持续升温的市场发展下，虚拟产线也将变得非常有价值。

达索系统工具机行业大中华区销售总监司现锋表示，藉由数字模拟制造环境可以分为3个不同层次，包括从整厂角度建立一座虚拟工厂、针对工厂内某一条生产线建立虚拟产线，以及生产在线的单一生产设备，例如机器人或自动化设备等，不同的层级都可以做到不同程度的数字模拟，带来制造质量的优化并发展出各种功能的应用。

司现锋进一步表示，若从整厂角度来看比较偏向于工厂本身的数字化，这就包括了厂房内物流运输系统的调度与管理。至于生产在线的模拟，则是针对产品制造过程的模拟，好比以汽车工业来说，聚焦四大制程包括冲压、焊接、喷涂、组装等主要生产流程，而最细微的模拟则是针对产品本身制造讯息的数字化。

从产品层面、制程层面，以及工厂层面等3个维度的建立就会形成一个完整的虚拟工厂，而业者便可以针对各种需求包括优化产品质量、提升产能、增加生产效率、增加设备利用率或降低运营成本等开展出各种解决方案与应用。

而在定制化制造的需求发展下，顾及投资报酬率的考量，如今达到混线生产是最理想的生产状态，但是在混线生产要求下，制造业者又必须同时巩固产能要求、生产节拍、人员分工、物料进出之间的协调与管理，在复杂的生产条件下，司现锋则是认为透过虚拟产线的建置可以同时解决这些复杂问题。

另一个现况则是机器人生产线所带来的挑战。2017年全球新装置的机器人数量达到38.7万台，持续创年度新高，机器人成为制造业的核心载体，未来取代人力作业的可能性不断被放大，然而机器人之间也存在协同作业的需求，例如单一工站上可能同时需要5台甚至更多的机器手臂分工作业。

司现锋以鸿海富士康的百万机器人大军举例，可想而知，若全自动化工厂成真，当上百万台机器手臂同时进驻工厂内部，却没有一套数字模拟平台去模拟每一台机器手臂的作业过程以确保其运行效能，以及模拟每条产在线各机器手臂协同作业流程的话，届时在现场恐怕会面临大量调试跟试错的过程，而这个成本将非常昂贵且周期冗长，在一体化环境下，执行机器人产线的模拟仿真将变得非常有价值。

除了无人工厂的可行性所带来的需求，现阶段制造型态也带来大量人机协作的应用，对于此种制造型态，数字模拟的重要性也是如此，不论是机器与机器间的协同作业，或是机器与人的协同作业，甚至进阶到机器手臂与人进行第一道协同作业、机器手臂与自动化设备如物流系统进行第二道协同作业等，这些作业流程的复杂度都相当高，在制造现场进行调试并不划算。

司现锋认为，建立虚拟工厂可带来众多价值，包括针对生产设备的模拟进行最佳化使用，以减少设备冗余的投资，针对生产在线的调试一来可以降低投产前的准备周期，而来可以消除生产在线的瓶颈，提高生产效率增加产量，让制造业者在有限的资源预算下发挥出最高的生产价值。

工业互联网

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