
耀唐解读

今天着重为您介绍一些实际用户在实现智能化设计优化方向上的思考与案例,共同探索一条未来更高效的产线设计创新之路。
业务挑战
对于技术服务型的产线供应商或者大型集成供应商中的工程部门来说,最大的挑战就是顶住来自整车快节奏的项目周期压力,在有限的时间内保质、保量的交付出详细的模型方案。而恰恰产线的特点就是工位数量繁多,需要的零部件开发数量庞大,按照以往常见的途径是投入更多的人力,更多的工作量,甚至加班加点的来赶整个进度。初期这样做的投入产出还在一个相对可控的范围内,但是连年的成本压力提高,以及来自同行的竞争日益明显,业内逐渐意识到长此以往无限制的拼资源的模式已不再可行。
业界需要一套更低成本、更高效、更智能、灵活响应的创新研发流程,这样才能保持竞争优势,避免陷入到重复性开发的低效工作循环中,能够将时间精力放到产品品质提升,更精益的项目管理,业务的拓展和革新中来。

巨大的设计工作量
-
超过1000个加工工位的3D设计;
-
平均400个工位的装配图纸;
-
每个工位的BASE板的孔位图纸;
-
每个工位平均10单元, 即4000个单元模型+图纸;
-
每个单元平均8非标件,即32000个子零件模型+图纸。

实现智能设计的方法
一、知识模板重用
CATIA本身具备一套优秀的基于知识体系化建模的框架,在这个框架下面我们可以创建知识库,工程模板,规则和检查。


二、自动化智能设计
对于重复性的单元设计,我们可以采用CATIA CAA二次开发的方法,将企业独特的设计规则导入到程序中,借助CATIA丰富的开发接口,加上稳定高效的建模生成能力,实现自动创建参数化模型、自动布置零件到参考位置。


三、自动化智能出图

技术突破
为了实现自动化产线的智能设计应用,项目实施过程需要克服各种技术难题与限制条件:
-
其一是产品零部件种类繁多,这就导致需要对不同的类型去做独立的判断逻辑,单一的逻辑无法适应所有的情况,难以做到通用化;
-
其二是客户非标的零件众多,如何帮助用户在设计的过程中尽量做到系统化,规范化。这样可以把众多的非标件框定在一个可落地的范围;
-
最后还需要对行业设计规范的熟悉解读,实施过程吸收用户的知识经验,再结合软件的解决方案来落地,做到符合客户的业务场景而不是脱离实际业务。

研发流程的优化改进
以自动化焊装产线的研发流程为例,详细设计过程需要经历以下几个阶段:
-
首先会调用模板开始标准和非标零件的设计;
-
根据主机厂提供的RPS数据表进行转换加载到设计环境中参考;
-
设计过程要考虑定位,打孔,安装,避让等等设计要素;
-
初步设计完成后还需要进一步完善加工表面切割,颜色的标记,螺栓垫片的安装等等;
-
出图环节对所有的模型做详细的图纸生成工作;
-
最后对项目交付的数据做打包管理以备进行评审使用。

以上设计环节中的每一个细节,落实到了工程师运用软件实现的每个任务中,整个研发过程在行业中拥有一套完善的体系。智能化设计的框架也正是基于了这套行业固有的体系,加之CATIA知识设计的能力,再辅助以二次开发的完善,最终可以帮助企业实现智能化重用设计、自动化产品设计、自动化出图、模型和图纸的规范化。

价值收益
基于以上介绍的智能设计方法,企业可以对以下具体的设计环节带来不同程度的效率提升。
-
标准件的调用效率提升至2倍;
-
参考数据的转换效率提升至3倍;
-
产品自动设计的效率提高到5倍;
-
图纸自动生成的效率提升至10倍;
-
数据管理的效率也提高2倍。
智能化设计开发以及AI技术的使用想必是未来的发展趋势,相当一部分企业也已经开始测试应用并且取得了不错的收益,今后我们也会持续结合CATIA不同的应用场景去探索分享更多智能化的解决方案,为企业带来创新和价值。
END