概述
二十世紀最后三十年，應用軟件已經是工業領域新產品開發和生產的關鍵，因此成為創新的最重要動力。新千年伊始，信息技術成為工業產品本身的中心要素。在產品創新方面，內置軟件的重要性已經超越了機械要素。智能互聯產品通過互聯網和其他網絡不斷提高相互間的信息交換的能力。
智能互聯產品包含了安全保護、產品維修和其他功能的應用軟件。隨著這些服務和功能被廣泛采用，應用軟件的重要性相比產品本身的物理功能將有過之而無不及。例如：在不久的將來，一輛汽車與周圍汽車和環境的互動性能和汽車的駕駛性能同樣重要。
工業產品的特征發生了根本的變化，這種變化促使產品開發和生產的方式、工具和流程也發生改變。上述領域也不得不向智能互聯的方向轉變，產品數據、客戶數據、公開的市場數據應該在整個價值鏈條中共享。共享數據的過程也是智能的，所有人不知不覺地就獲得了這些數據，無需特定IT系統給予專門的許可。但目前為止，工業產品的開發和生產大部分仍然是非互聯的產品，即包含極少軟件要素的產品。
智能互聯產品的開發和生產最大的障礙包括：大學教育中產品開發專業獨立設置、工業各個專業領域的孤立、交易軟件和工程軟件的分隔以及各種應用軟件系統之間無法融合。要克服這些障礙仍然有很多工作需要完成。
根據上述分析，這些工作重點落在三個方面：
·智能和基于軟件的產品在產品開發和生產過程中需要跨領域的方法、模型、工具和流程。
·如果缺少系統生命周期管理（SysLM），既無法開發和生產智能互聯產品，也無法對這些產品快速調整以適應不斷變化的需求。
·如果不對產品早期的概念、功能和行為模型中的流程進行優化和系統化，也不把這些流程和系統生命周期管理的解決方案聯系起來，那么復雜的智能互聯產品就無法唄整合到產品生命周期管理中。
1.引言：現狀
向智能互聯產品的轉變不可能獨一己之力就可以實現。科技、產業和工程領域已經共同努力了一段時間，希望找到應對跨領域系統開發的方法和工具。德國科研方面就有很多例子，包括弗勞恩霍夫中心（Fraunhofer IPK）在Rainer Stark教授帶領下做的“基于模型的智能系統工程”研究，達姆施塔特工業大學（TU Darmstadt）的建筑數據處理研究所（DIK）在Reiner Ander教授帶領下做的“W-模型”嘗試，凱澤斯勞滕工業大學（TU Kaiserslautern）在Martin Eigner教授的帶領下提出“跨領域產品開發—基于模型的系統工程”的概念。在信息技術領域，慕尼黑工業大學（TU Munich）在Manfred Broy教授等人的領導下做的“基于軟件的汽車功能架構—要求和實施”。
產品系統和生產系統的流程鏈（如圖1）使用端對端的方法也不是新要求。2012年4月，就有題為《從整合的角度思考產品系統和生產系統—產品開發早期的模型構建和分析》的文章發表。
圖1 產品開發是產品生命周期的一部分
工程軟件開發者正致力于把軟件要素整合到產品生命周期的數據管理中。模仿各種物理功能的軟件已經問世并且被整合到產品生命周期管理系統（PLM）和制造執行系統（MES）中。
系統生命周期管理（SysLM）的獨到之處在于它把所有現有的流程、解決方案和工具按一定的方式聯系在一起，目的是取得商業上可持續的成功。只有從系統生命周期管理的角度才能看出要找到可持續的方法、模型和工具，我們還缺什么，換言之就是研究人員和產品制造商仍需努力的方面。也唯有從端對端系統生命周期管理的角度著眼，才能更好地設定未來對工程領域教育和培訓的要求。
系統生命周期管理不是對產品生命周期管理概念的延伸。系統生命周期管理的目標不是管理數據，而是對流程和組織的整體管理。這也意味著系統生命周期管理提出的新方法不再犯過去十年中過分強調IT工具的重要性的錯誤，而是賦予新IT工具更適當的角色。
系統生命周期管理最重要的目標是為各領域更好、更高效地合作創造前提，例如開發和生產領域的合作、制造商和客戶之間的合作、科研和產業之間的合作。
2.產品開發的數字化
產品開發的數字化最原始的做法是把計算機輔助設計（CAD）引入機械、電氣和電子科技領域。數字產品結構日益復雜推動業界采用產品數據管理系統（PDM）。在此基礎上，整個產品開發的流程都可以使用產品數據管理系統的數據。Frank-Lothar Krause教授認為，雖然產品開發結束后生產才開始，但產品數據管理應該包括了生產、生產前準備以及產品開發三個方面。產品生命周期管理（PLM）是更高水平的概念，包括了對產品整個生命周期（包括在供應鏈上）的數據和工程流程的管理。
在20世紀80、90年代，工業產品開發進入新紀元，標志是產品中出現了內置軟件。應用生命周期管理（ALM）這一術語被普遍接受。
最近幾年，科研領域和部分大型工業企業開始一場爭論，探索在普通制造業中采用原本只有航空和軟件產業系統工程領域才使用的方法。
其中一例就是上面提到的凱澤斯勞滕工業大學（TU Kaiserslautern）提出的“基于模型的系統工程”的方法（見圖2）。這種方法是對V-模型的擴充，左方代表根據特定領域模型公式和功能模仿打造的產品系統。同時，圖2也說明以產品生命周期管理（PLM）為主干，從整個系統生命周期的角度對系統數據進行管理的必要性。
“系統工程”只是嘗試解決現在產品跨領域問題的其中一種方法，大部分研究項目只針對系統開發的特定方面。
盡管在整個系統生命周期中實現端對端數據鏈管理有諸多障礙，但全球各種應用領域的數字工具已經極大提高產品開發和產品本身的質量。
圖2 基于模型的系統工程
3.生產和訂單流程的數字化。
在產品生產中，可編程邏輯控制器（PLC）的作用是把計算能力賦予生產設備。無需硬連線控制器的分程傳遞和防故障功能，可編輯邏輯控制器設備可以根據指定目的預編程。所有生產步驟都可以編程，包括系統規劃和開發、系統控制、系統或設備用戶界面的設計（即人機界面HMI）、系統和控制器安全、故障診斷、安全保護機制、授權和維修，甚至控制中心都可以預編程。
20世紀80年代，機器和系統的控制元件以及控制器本身元件之間的信息交換都需要通過標準協議。現場總線（Fieldbus）對“哪個元件把什么信息傳遞到另外哪個元件”作了現場級的定義。因此，產業界在更多的標準中達成一致，這些標準協調生產級（車間級）和控制系統級（管理級）的溝通。現場總線系統可以通過新一代自動化總線標準PROFINET（Process Field Network）整合，現場級的信息可以實時查詢。
然而，端對端的生產過程在過去是不可能實現的。一個系統下面的子系統由多個不同制造商提供，每個子系統聽命于各自的控制器，而這些控制器使用的語言都不一樣。
圖3 自動化金字塔
盡管數字化已經極大地提高了生產力和產品質量，但整合所有制造商所有生產流程的需求越來越迫切，并且應該被提上日程，否則僅僅優化單個制造流程反而限制生產效率的提高。
為了從全局考慮，簡單地了解訂單和項目流程是有必要的。企業資源計劃（ERP）已經成為很多企業的選擇。雖然通常企業只選擇上述其中一個系統，但30年過去了，還沒有看到交易系統與產品開發和生產系統有效的整合。物料清單（BOM）的討論中分歧最大的是哪個是“主導系統”：到底是產品生命周期管理系統（PLM）還是企業資源計劃系統（ERP）應該在物料清單中起主導作用。
4.系統需要“既簡單又復雜”。
從公司全局來看，大量軟件工具成為了系統的重要部分，同時使系統更復雜（見圖4）。產業界在討論“simplexity”，意思是“既簡單又復雜”，這個詞是由英文單詞“simplicity”（簡單）和“complexity”（復雜）人工合成，表達了產業界的目標是能夠把復雜的事情用簡單的方式處理。這個詞最早出現在去年德國科學與工程學院(acatach)“智能工程—跨領域產品開發”課題實驗室發表的一篇論文中，探討的是工業產品開發領域的問題。在論文中提到：“產品和流程都要既簡單又復雜，市場決定了產品和流程具有復雜功能，但其解決方案必須做到降低產品內部的復雜性……”。
圖4 工業IT系統的復雜性
這種理論也適用于跨領域系統的開發和生產流程整體的思考。毫無疑問，跨領域系統和單個產品系統都將越來越復雜。
產業界需要熟悉智能互聯產品系統的高度專業的工程師和技工，還需要高度專業的數字開發和生產工具。現在缺少的是幫助工程師和技工掌握這些復雜的系統和系統下面的流程的方法。
如果仔細觀察一家制造商的戰略問題，就很容易發現完全沒有涉及端對端的方法（見圖5）。只有當公司能夠較早意識到市場需求的時候才能激發創新動力。目前各類公司不同部門之間的不斷更換的IT系統之間的互聯還沒有實現。
把這種需求轉化為成功的產品首先需要各類公司不同部門之間高度的互聯。按照現在的情況來看，仍然需要巨大的努力才能滿足上述需求。
圖5 戰略互聯
5.系統生命周期管理（SysLM）
上述提到的產品和流程的復雜性影響了整個生產和加工產業，無論公司大小都無一幸免。確實，很多部門和公司不同程度上都在尋求這個問題的解決方案，但到目前為止這類研究都沒有取得突破性的成功，其原因在于：
·過分依賴現有的生產流程、模型和組織架構。
·希望快速獲得回報，因此只解決最次要的問題。
根本原因是產業界的問題主要體現在公司運營層面，因此責任落在了開發、咨詢、生產、組織發展、銷售中某個部門的身上，只有這個部門對解決出現的問題有迫切需要。
但主要問題還是所有部門之間溝通、合作和協調不充分，因此公司最高管理層應該首先承擔起相關的責任。只有在這種情況下，才能進一步決定采取什么措施和步驟。（見圖6）
圖6 系統生命周期管理（SysLM）
現在，產業管理層和社會都沒有把上述問題放在優先考慮的位置。可能因為歐洲產業的智能產品最近幾年在全球市場相當成功。但如果不解決各領域部門和流程之間缺少整合的問題，這種成功恐怕無法持久。目前西歐產業界的成功完全有賴于產業高度專業化以及擁有一流的科學家、工程師和技工。
退一步從中期來看，產業也需要新方法、模型、組織架構、流程和工具。
方法
傳統的開發和生產方法著眼于部門各自提高自身的專業化程度。而智能產品不同，提高部門專業化程度的同時必須要求該部門加強與其他部門的聯系，實現更好的合作。某個部門設計流程時要把上游、下游或平行部門的流程納入考慮范圍。
模型
在產業的很多領域，建立模型是提高流程效率以及增加流程質量和安全性的重要方法。但是目前使用的很多模型只支持特定流程和工序，這些模型不適應跨領域產品開發或者整個流程鏈。
產業還需要采取下面實際的措施：
·把多個現有的模型有機地相互聯系起來。
·為產品開發和生產建立具有適當粒度的聯合數據模型。
·定義可以模仿產品和生產過程實際情況的模型，取代過時的硬件模具。
·建立允許端對端使用數據的模型，數據來自整個產品和生產系統生命周期。
組織架構和流程
現有的組織架構和流程為了實現特定領域的專業化而建立的，它們是建立在“產品開發和生產是高度獨立的封閉流程”的假設之上。但在智能互聯產品時代，這種假設不再成立。
即使現有的組織架構沒有妨礙產業繼續發展，這種組織架構在跨領域產品開發和生產的端對端方法中也要做出妥協。部門之間的隔閡會逐漸消失，最終結果是建立這樣的組織架構：每個人都對系統生命周期管理承擔相應責任。
工具
目前產業界使用的工具是為支持普通的流程和工序設計的。這些工具，尤其是支持跨領域產品開發和生產的IT工具僅僅處于雛形階段。
工具方面有三個問題：
·現有工具相互間交換信息的能力有待提高。
·缺少完成跨領域任務的工具。
·所有工具的操作都要最大限度地簡化，以便于工具之間的互聯和整合。
上面提到的我們正面臨的挑戰不可能短期內解決。長期努力和投資，尤其是制造業方面的努力和投資是必需的。這些投資已經換來了中期的回報，因為可以肯定，這些投資已經幫助中歐產業界的產品保持甚至提高其在全球市場的領先地位。
落實系統生命周期管理（SysLM）的前提是人們對產業發展進行廣泛而深入的思考。思考不是針對產品某些零件，也不是針對流程中某些任務，而是把產品看作大系統中的一個子系統，思考從產品概念到產品生命周期循環的端對端流程，這才是優化的對象。
要實現系統生命周期管理的核心目標，必須進行深入研究。深入研究要求產業界和科研機構更緊密合作。無論是產業界和科研機構，還是德國政府，對智能互聯產品的關注與日俱增，明顯的例子就是2012年年初舉行的有關“工業4.0”的活動。
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