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  • 以数字化工具
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    2020-12-30 18:19:48

    GetData Graph Digitizer 是一款专业实用和优秀的图像数字化软件。通过该软件,用户可以将各种格式的图片中为数字化的矢量图,方便用户使用该图片,支持许多图片格式,拥有自动化的数值算法,非常方便。

    【功能特点】

    支持的图形格式有TIFF,JPEG,BMP和PCX;

    两种自动数字化算法;

    GetData Graph Digitizer最新版方便手动数字化;

    重新排序工具,方便点重新排序;

    保存/打开工作区,允许保存工作并稍后返回;

    获取的数据可以导出到剪贴板;

    导出为格式:TXT(文本文件),XLS(MS Excel),XML,DXF(autocad)和EPS(PostScript)。

    【软件特色】

    自动数字化:GetData图形数字化仪包括两种用于自动数字化的算法。

    自动跟踪线:此方法旨在数字化实线。选择起点,程序将跟踪线,在其结束处停止。要跟踪线,请使用Operations =>自动跟踪线菜单或上下文菜单(“自动跟踪线”项)。要选择起点,请单击鼠标左键,或单击鼠标右键以额外选择线跟踪方向。

    数字化区域:此方法适用于任何类型的线,包括虚线。根据当前设置(设置=>选项=>数字化=>数字化区域),数据点设置在网格与线(“在线的中间”)的交叉点处或与区域的边界区域边界“)。您可以选择网格类型(X网格或Y网格),并设置网格线之间的距离。您还可以使网格以这样的方式移动,即它将通过特定的X(或Y)值。要使用区域数字化操作=>数字化区域菜单。首先设置网格类型,网格线之间的距离,以及是否移动网格。然后通过按住鼠标左键并拖动网格(在矩形网格按住Shift以旋转网格的情况下)选择要进行数字化的区域。您可以通过按住Ctrl键移动网格。

    这两种算法都使用线和背景颜色(显示在信息窗口中)。当加载图像时,会自动设置这些颜色。要在加载图像后更改它们,可以使用Operations =>设置线颜色和操作=>设置背景颜色菜单项,或使用上下文菜单中的“设置线颜色”和“设置背景颜色”项目(鼠标右键)。

    在Settings => Options => Digitize窗口中的“行/背景识别方法”选项允许更改程序区分行和背景的方式。对于具有确定颜色的线使用“按颜色”设置,对于黑白图像使用“按强度” “组合”对所有图像工作相当好。

    手动数字化:您可以使用点捕获模式(操作=>点捕获模式)进行手动数字化。在这种模式下,数据点也可以移动;移动一个点首先用鼠标右键选择它,然后通过左键将其设置在一个新的位置。数据点也可通过设置

    在“放大镜”窗口中双击鼠标左键,或者在主窗口或“放大镜”窗口中按住Shift键并单击。要删除点,使用橡皮擦工具(操作=>数据点橡皮擦)很方便。

    重新排序点:当使用算法进行自动数字化时,常见的情况是点看起来是错误的顺序。它们可以通过重新排序工具(Operations =>重新排序工具)的帮助重新排序。按住鼠标左键,从第一个点开始移动鼠标。只有当前行被重新排序。如果持有Ctrl,则可以从行的中间开始重新排序。

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    目录

    前言

    一、准备工作

    二、具体步骤

    总结


    前言

    在科研中经常遇到只有数据图而缺失原始数据的时候。此时基于快速解决问题(tou lan)等目标需求,可以利用origin的图像数字化工具快速生成拟合数据。


    一、准备工作

    1.origin软件。博主自己使用的是OriginPro 2018。

    2.要逆向获取数据的图片,越清晰越好。

    二、具体步骤

    1. 打开模块并导入照片。

            打开origin软件,选择【工具】——【图像数字化工具】,点击后弹出界面如下所示:

            在【文件】一栏,选择导入方式。 导入成功后会增加弹窗,如下示例所示:

            (注:以下示例以直角坐标系为例。)

    2. 定义逆向坐标轴。

            在左图中出现的四根直线用来定义数据的尺度,应尽量确保与原图像坐标轴的对应关系准确。点击直线并拖动其到坐标轴的对应位置, 在右边窗口的【X1,X2,Y1,Y2】选项中填入原图像的对应坐标值,并选择刻度类型【线性/log10】;

    3. 抓取原图中数据。

            点击【图像数字化】,出现几种不同的抓取数据方法。读者可以自行尝试,在实践中博主发现有时候自动追踪方法会出现噪音点导致作图偏离。

             取点完成后,如下图示例所示。在【图像数字化】——【新线条】、【删除线条】操作下可对已有线条进行删减操作。在【结果】——【跳转到数据】按钮下可进入抓取点所生成的数据表进行操作,在【结果】——【跳转到图像】按钮下可利用抓取点的数据进行绘图。

    4. 结果生成。

            以【跳转到图像】为例,图像操作与普通的origin作图无异。如下所示为未处理的直接转化图。双击图中的相关区域可对具体的细节进行修改,如坐标轴、图例、绘图细节等,此处不过多赘述。对曲线形状有平滑等要求的,可通过【分析】——【信号处理】操作,若只和博主一样只想画出光滑的曲线而不用过多地调节平滑化参数,也对数据的准确性没有过多要求,可在绘图细节中选择合适的点间连接方式,如下所选的【样条曲线】:


    总结

    这就是利用Origin的快速逆向作图。

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  • 数字化学习

    千次阅读 2021-12-05 22:33:06
    现在社会上都在讲数字化转型,不论企业还是国家。 到底什么是数字化?它和以前讲的信息化是什么关系?数字化需要什么技术支撑?如何为传统企业规划和实施数字化转型? 带着一系列问题,开始了学习。

    现在社会上都在讲数字化转型,不论企业还是国家。
    到底什么是数字化?它和以前讲的信息化是什么关系?数字化需要什么技术支撑?如何为传统企业规划和实施数字化转型?

    带着一系列问题,开始了学习。

    一: 什么是数字化?

    首先,数字化不是信息化,从历史的观点看,信息化是数字化的前一个阶段。它不仅仅是企业的必须,而且还是中国崛起的国家战略(注意最新的党和国家的重要会议规划),

    大家要注意一个重要的历史现象,中国历史上直到明末,也只有 2000万人口,只是到了清朝康乾时期,人口才爆增到了 2 亿,也是那个时候,中国的农业社会达到顶峰(全球GDP第一)。而农业社会的历史长达1万年。可以想象,那个年代的人,一辈子也不会经历什么经济上的大起大落。
    工业时代的开启是棉纺织开始的技术革新,只用了短短200年。
    信息时代可以从计算机发明开始,短短70年,身处其中的我们,应该感受到社会的突飞猛进。

    所以,从历史观来看,必须了解一个时代的生产,生活变化,才能真正了解一个时代的重点。目前比较重要的规律是:

    第一:人类一直在努力打破空间对人的限制。尤其是距离上的限制。
    从骑马到火车,飞机,到视频聊天,到数字时代可能的虚拟世界,元宇宙。
    第二:人类个人能力的提升。
    从生产工具制作到知识能力,信息获取提升,到虚拟世界的超强个人能力和体验。数字时代由于空间上的变化,成为一个超级体验的时代。

    那什么是数字化转型?

    应该说,大到国家,它是中国崛起,弯道超车的重大机遇。
    与此同时,它是政府大幅度提高社会治理能力的工具,它还是所有企业提升效率的必由之路。

    对于数字时代的定义。

    数字时代是以数字技术为运作规则的社会,数字技术全面应用与社会的时长。

    数字化和元宇宙的关系?
    我的理解是:元宇宙是站在社会的角度,数字化是站在企业的角度,两者采用的技术是一致的,大体的努力方向也是一致的,都是将物理世界虚拟化,减少人之间的物离距离,提升个人的能力。

    二: 为什么需要数字化?

    首先,从历史观来看,数字化并不是一个选择,而是一个历史的必然。

    从企业的需求上看:

    2.1: 企业需要关注用户体验

    从农业经济,到工业经济,再到现在的服务经济和体验经济,到了数字时代,最重要的就是满足用户的需求,提升用户的体验。目前经济重心不再是生产者而是使用者,

    那体验为什么和数字化有关系呢?
    因为如果我们要提升体验,首先需要更全面的数据采集(全面全要素),然后数据还需要实时。第三层是随需,利用规模化的能力,快速响应用户多变的需求。第四层是自助,为用户提供工具,让用户自主获取需要的数据。第五层提供社交化的功能,可以随时让需要的人加入解决问题(可能是在远程)。这些对数据的要求,说到底就是数字化时代的特征。

    2.2: 企业需要提升效率

    数字时代:利润 =(价格-成本)* 数量 * 流转次数 。
    流转次数决定了利润,所以,效率体现出极大的重要性。流转次数必须依赖线上化,自动化。
    再看看成本如何优化:拿特斯拉举例,它的电动车的碰撞实验是在虚拟中完成的,大大降低了成本。而数字化要做的正是将现实数字化,承现到虚拟世界。
    最后,企业的决策往往是生意的关键,决策是否可以更精准,质量更高,依赖于大量的数据分析,也就是近些年大家老是提及的大数据的精准营销。

    综上所述,企业效率的提升依赖于数字化的建设。

    为企业做数字化营销,帮企业更精准的决策,这并不是空中楼阁,而是实实在在的需求。

    2.3: 企业需要模式创新

    互联网大多数的创新,实际上是模式创新。
    交易模式从线下转到了线上,运作(运营)模式从人工转向智能,组织模式从职能部门走向平台化。如果理解组织模式由职能走向平台?传统组织在工作中无法兼顾效率和安全,往往为了安全就需要牺牲效率。而平台可以解决这个问题,它可以让一些流程在平台上更高效,更安全(目前很多企业都在头疼流程的管理和文档安全管理,这实际上就是缺少相应的平台)。平台的好处是,不但能输出能力,还可以不断为企业沉淀能力。好的平台也会成为企业的核心竟争力。

    为传统企业数字化,往往是在为它搭建组织的平台化,同时沉淀它的能力。

    内卷和数字化时代的关系?
    社会的内卷会加速时代的变迁。

    三: 数字化转型,会有哪些挑战和痛点?

    3.1: 无法准确感知客户变化

    传统企业很痛苦,因为总觉得离客户太远,或者无法准确了解客户的变化。
    例如柯达,由于无法应对数码相机的挑战,轰然倒下,甚至它本身还是数码相机的早期发明者。

    那该如何做呢?
    要了解客户,我们先看看客户信息有什么?客户信息分为用户的语言类信息和行为类信息。

    大家看到了,需要行为类信息,那对于传统企业,一定要做数字化运营,数字化营销,才能解决信息上不敏感的问题。总的来说,需要将业务线上化,搭建平台来管理信息,通过接入能力来集成信息,还需要生态运营能力,技术应用能力。简单一句话,利用一切可以拿到的数据,来理解客户。

    说起数据,那我们自然会想到,该如何采集数据呢?
    数据的采集,必须要做做全量,全要素,尽可能的实时采集,这样可以利用数据进行监控,预警,预测。如何衡量数据采集是否到位呢?可以想象一下数字孪生技术的效果。

    那有了数据,如何保护它,不要出安全问题?
    对于数据,一定要做好保护,在安全和效率间做好平衡。数据是把双刃剑,千万不要伤到自已(如:facebook的泄秘事件,国内友盟的盗库事件)。数据要能做到攻不进,看不见,看不懂,拿不走,毁不掉。可追朔,可恢复。

    数据最终是用来做做决策,指导行动的。但决策不止是领导,应访是更多角色的人(数据的应用是面向业务中尽可能多的角色),万物互联的时代将来临,数据也会让更多硬件设备变得智能。
    这里说到数据是决策者行动的指导,区别于信息化时代,信息化的终点是决策者,而数字时代的终点是决策者的行动。

    传统企业如果苦于和客户的距离,比如:药企无法触达患者(因为法规),无法合法触达医生,就需要上数字化营销系统,通过数据真实的贴近客户,去感知客户。

    一切业务数据化,一切数据业务化!
    业务需要线上化(也就是存储为数据),数据要反补于业务,让业务更智能!

    3.2: 思维局限在行业的传统路径

    这是什么意思呢?比如:传统车企,面对新能源汽车的兴起,面对跨界竟争者的进入(比如:特斯拉),很难突破自已的传统思维,容易处于被动防守状态

    3.3: 条所所限,对技术的理解不深

    对技术的理解跟不上技术发展的速度。因为毕竟是传统企业。

    3.4: 如何找到企业的痛点,如何解决?

    挑战和痛点有很多,上面讲的只是宏观的,具体的企业的痛点如何去找呢?
    因为找到痛点才能解决痛点,解决了痛点,数字化转型之路才会顺畅。

    找痛点:

    3.4.1: 努力去找业务流程衔接上的断点。

    3.4.2: 汇总各类断点,找到体制性原因。

    3.4.3: 拓展视角,形成自已的知识库。

    解决痛点:

    3.4.4: 持续做好小步跑,持续改进,日拱一卒。

    3.4.5: 拿起望远镜,展望技术发展趋势。

    3.4.6: 增加具备数字化工作能力的人员。需要具备一定的自研能力,让自家对外服务有差异化。总的来说,就是需要人力资源调整能力,自研能力。

    3.4.7: 引入企业架构,在企业层面实现业务和技术的深度融合。

    四:数字化转型,应该转什么?

    4.1: 转意识

    转意识,需要一把手亲自上。注意要和信息化做区别。
    我记得早些年做BI,非常失败,因为BI是需要顶层支持的,但实际上对接的一般还是企业信息部,所以收效甚微。数字化更是企业的总体部局,必须要一把手坚决支持,否则,不可能成功。
    对外要找用户价值,对内要对业务进行演进,对于未来,要有架构支撑。

    有人说过,IT牵头的项目是并不一定成功的信息化,业务牵头的才可能是数字化。

    4.2: 转组织

    转项目为产品型部门。技术要建在业务上。
    用组织模式去承载人的能力。业务主导,技术按业务需求生长。

    一切IT技术能力都应该为业务服务,业务负责人应该统筹业务+技术。

    4.3: 转方法

    轮到落地了,我们实际在做转型时,应该有哪些步骤:

    步骤一:定义清楚的业务对象,也就是要找出数据
    步骤二:定义业务的过程,也就是确定了代码的逻辑
    步骤三:找出关键的业务规则,用算法来实现它。

    4.4: 转文化

    要建立愿意分享的氛围。
    分享可以沉淀知识,避免重复建设。如果有好的评价体系或者绩效考核就更好了。

    4.5: 转模式

    完成了上述四个前提,真正要开始实操,最重要的问题来了,一些历史上的旧系统,怎么办?
    应该将旧系统改造成一种数据服务模式。

    我们应该建立统一的数据平台,旧系统保证与其数据通畅,整个平台完全打通,数据可以共享,对于未来的系统,一定要基于数字化方式重新定义,重构业务流程。
     

    五:数字化转型的方法论?

    5.1: 以用户为中心

    用户服务,抛开功能,讲体验
    简洁,流畅,使能,再加上尊重,代表体验。

    5.2: 对准业务

    相关人员要配齐,专项资金,三方参与评估。

    5.3: 打造平台

    沉淀通用能力,发掘特殊能力,提供服务能力,开放共建。

    5.4: 数字化转型的最佳实践?

    我们以华为做例子,看看华为有什么经典案例。

    华为财经大屏(财经智能运营中心)
    结账大屏——业务入账结点,流程进展,进度情况
    风控大屏——过程中可能的风控点。
    发现问题可管控,讨论问题可及时,提升整个财经运营的效率。
    财经大屏是发现问题,讨论问题,解决问题的作战中心!

    华为交付服务体系
    把交付能力在平台上,把现场作业的模式,变成数字化作业的模式,才能真正为作业人员提供安全保障。
    经验一: 交付服务的数字化,不是把业务流程数字化,而是把人的经验数字化。
    经验二:要想清楚数字化和业务的关系。数字化为了更好的做业务。

    WeLink

    华为的Welink 并不是普通的办公协同系统,它是强大的连接器。
    报销可以使用语音输入,全公司WIFI统一,会议室统一,门禁统一。我的理解,这是在将所有系统连接到一起。在互联网有IDMapping,把背后的人联系起来,在超大型企业里,需要解决的是把人的甩的业务连接到一起,说起来好象就是单点登录,但实际上能大大提升工作效率。
    实现 所谓的 4A办公:Any time, Any where, Any device, do Anything

    我们可以用四维来看看Welink尝试做到的事情:
    X轴:用户轴 用户是核心
    Y轴:IT设备轴 所有办公设备
    Z轴:业务轴 比如:营销,销售,HR,差旅……
    第四个维度:知识——包括发文,管理规定,博客,文档,培训课……
    我们需要做到什么?
    1: 通过搜索引擎,把合适的知识推荐给合适的人,实现了从“人找知识” 到“知识找人”。

    2: 用户——开会的场景:能开会,好开会,开好会。连接人
    3: 设备——会议室的白板(数字白板),内容快速保存到云。
    4: 业务——集合了各类业务组件,模块,可直接调用。其它业务逐渐接入。

    5.5 转型的三个提醒

    5.5.1:先理解自已的业务场景和痛点

    数字化的出现不能自动解决你的业务问题,而是你明确了问题后,数字化可以给你找到解决方案。

    5.5.2: 通过解决别人的问题,来解决自已的问题

    5.5.3:  站在客户体验和公司经营的视角思考

    不要只从自已部门的利益来考虑。

    5.6 转型必须用到生态思维

    供应链要求大家必须在生态中成长,生态的构建要求有更多的平台模式。因为一些通用的交易模式被固化到了平台上,开放为它人服务。

    所以,企业需要有开放边界,互利互惠,提供互相连接的能力。

    那企业如何在生态中找到自已的核心能力呢?需要注意几点;
    1: 企业不可能什么都做。
    2: 企业核心能力可能是变化的,必须做好权衡,
    3: 需要从痛点中找优势,可能企业最初的短板会成核心,弱项可能变成强项。

    5.7 数字化转型的落地,需要用到架构思维

    要做好设计,首先需要全面,只有全面,才能进行准确的分析。要结构化有目标的拆解,要接纳变化,要灵活,注重有方向性的演进。

    企业架构,流行的是TOGAF,刚好我在多年前,也在公司学过,完全没有整明白。

    企业架构是必须的吗?互联网企业也需要吗?我认为C端软件并不需要,因为它偏重个人体验和感受,但站在企业的角度,为了能够提升自已的开发效能,也会用到企业架构。

    企业架构产生的原因?一开始,为了解决系统开发的问题,发明了瀑布模型的工程管理方式,但是随着系统的增加,系统之间需要协同,也就产生了企业架构。
    按TOGAF的定义:企业架构就是“具有共同目标的组织集合体的基本组成部分及其内外部关系与治理原则”,可以看到,企业架构是跨组织的多系统之间的协同手段,它具有多视角。分为:业务,数据,应用,技术。

    然后我们看看敏捷,它实际上也有范围大小,只是它的关注点是让应用快速验证,快速找到和发现问题,并不是不需要企业架构。

    敏捷与架构的关系?
    两者并不矛盾,模块之间必须架构,模块内可以敏捷

    敏捷用于已有产品迭代(快速验证,找出问题),瀑布用于新产品创新(质量更高,时间可控)!
    也不一定,核心是敏捷的使用与否,在于你对于试错的成本是否可以承受!

    后来有了DDD,DDD也需要有自上而下的企业架构。

    近期有中台架构,这实际上是互联网企业向企业架构的转型,从一开始的猛冲猛打,回归到考虑能力沉淀,能力复用。

    从未来看,企业架构必须是开放的,然后在各个行业形成行业标准化。

    六:数字化转型的步骤?

    6.1: 先是制定战略

    制定战略时,切忌:
            只有领导知道,未传达到员工。
            对完美性要求过于执着,

    如何制定战略?


    上面的战略制定过程,可能大家会觉得过于复杂,可以采用下面的画布分析法,简单的来完成战略的分析:

    如果还是不会制定战略,又想提升自已的能力,还有一种办法,使用 利润-收入-成本 三角型模型。搞战略不是天马行空,是有内在逻辑的。

    下面的图,就是针对数字化转型这个目标的通用战略设计,主要取自前面的历史思维,生态思维,数字化转型理念而成。不管什么企业,基本上都可以套用得上。如果针对企业没有充分的了解,就想让对方进行数字化战略改造,可以把这个当成第一张战略设计图,拿出来讨论。也就是把这个作为套用的模板。

    6.2 确定企业架构

    利用企业架构来达成业务和技术的融合,战略的分解利用架构,战略的调整也要利用架构。

    架构如何连通业务和技术?

    以一个简单的客服系统为例:

    首先,下面这幅图有业务,数据,流程。

     面向数字化,我们把渠道变成空间(体现立体感),因为未来是三维的。这算是业务提出了改进目标。在技术层,添加了对技术能力改进的要求。

     按业务架构抽象出来的应用架构(包含了技术语义)

     根据应用架构,可以转换出技术架构,而技术的选型要根据企业自身情况来看。

    在企业架构方法论方面,有 5 个要点:
    企业要明确自己理论发展的主线,不做无谓的路线之争;
    将更大的精力放在实践上,通过实践推动架构理论进步;
    定期进行复盘,避免在持续战斗中迷失自己;
    保持开放心态,通过清晰的理论思维和内部结构,吸收外部优秀经验;
    最后,通过分享共建加快自己的方法论迭代速度。

    6.3: 技术转型

    根据战略需求,架构设计,确定需要哪些技术,重点发展哪些技术。
    加强技术管理能力,正确选择技术方向(找到差异化的竟争优势)

    需要关注哪些技术?

    一切以业务为基础,从战略目标出发,最有利于实现战略目标的,就是关键技术。
    数字孪生——通过数据建模,把真实世界的实体数字化到虚拟世界中,仿真,模拟和控制。
    可用于产品设计,监控和改进,个性化定制,提升客户体验。更大场景的模拟。
    3D视觉和语音技术——VR,AR,智能语音识别和控制。
    数字人类——虚拟空间中的机器人,模拟员工和服务人员
    数字货币——比如:数字人民币

    如何理解数字人民币?
    有人报道过,某个柜员机取款较多,一查,原有附近有风俗场所,原因是害怕被查。这是信用卡和在线支付的问题。数字人民币将使用区块链,完成匿名支付,保护个人隐私,类似比特币的用法。

    数字身份——数字时代,每个人被识别的唯一身份非常重要。

    需要哪些外部资源

    除了需要计算,存储,传输能力外,还需要合法获取数据,

    6.4: 业务转型

    充分利用技术去改变业务形态,服务好客户。

    对内降低成本,关注效率提升。

    对外关注客户,提升体验,

    6.5 数字化的阶段

    组件化阶段——关注企业架构,达成企业内部一体化

    自动化阶段——尽可能的全流程自动化

    数智化——在自动化的基础上,叠加人工智能,大数据技术,提升机器的自主性。

    七:业务架构

    我们值得单独来讲一下业务架构,因为它很重要,也很难懂。

    7.1: 什么是业务架构

    业务架构,按照TOGAF的定义,它是企业的战略,组织架构,关键流程等内容。它是以实现企业战略为目标,构建企业整体业务能力规划并将其传导给技术实现端的结构建企业能力分析方法。

    如何做到?
    整体和全面,结构化,将业务认知准确传导给技术。
    关键点?
    把数据和流程结合起来,正如有人讲的:一切业务数据化,一切数据业务化。把业务架构和数据架构做融合。
    设计战略——战略必须要简单
    组织设计——明确分工
    业务设计——梳理业务和数据流程,导入战略,形成目标模型。
    业务组件——业务能力的分组。

    业务架构和技术架构的关系。

    业务不能是技术的甲方,一定要融合!

    业务架构需要的支持:


    附:

            部分图片转自:极课时间:说透数字化转型





     

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  • 数字化时代来临,世界顶尖航发制造商争相引入研发、制造、运维等环节数字化工具,以期缩短研发周期、降低运维成本,作用如同“锦上添花”;中国航空发动机正处于向自主研发迈进的跨越发展时代,研发能力建设与型号...

    导读

    数字化时代来临,世界顶尖航发制造商争相引入研发、制造、运维等环节数字化工具,以期缩短研发周期、降低运维成本,作用如同“锦上添花”;中国航空发动机正处于向自主研发迈进的跨越发展时代,研发能力建设与型号研制并行,数字化工具更应“雪中送炭”,发挥补全研发能力短板、解决工程实际问题等现实作用。同元软控MWorks全面支持基于模型的系统设计与仿真验证,助力国产航发研发。


    中国航空发动机的跨越发展时代

    伴随着以太行发动机、玉龙发动机为代表的一批国产航空发动机投产装备,中国航空发动机研发能力迈上了新的台阶,长期困扰我国空军装备发展的“动力卡脖子”问题初步得到了缓解。着眼未来,为满足新一代军用飞机平台及C919、CR929等国产大飞机的动力需求,新一代军用航空发动机、长江1000商用发动机等型号研制工作正在加快推进,中国航空发动机产业正处于史无前例的跨越发展时代。

    图|太行发动机

    图|玉龙发动机


    航空发动机行业的数字化工具需求

    航空发动机被誉为现代工业“皇冠上的明珠”,需要在高温、高压、高转速的复杂恶劣工况下长期稳定工作,为此往往应用最先进的设计技术、制造工艺与材料,技术难度大、资金投入高、研制周期长,技术门槛极高。事实上,即便是英国罗罗公司这样底蕴深厚、技术实力雄厚的国际航发巨头,在已有成熟型号的基础上改进研制遄达1000发动机,仍长期受到中压压气机叶片断裂、中压涡轮叶片腐蚀等问题的困扰,航空发动机研制难度之大可见一斑。

    对于航空发动机这样的复杂系统,世界顶尖航发制造商普遍遵循系统工程研制思想。航空发动机的工程研制可以大致划分为需求、设计、制造装配、验证等4个阶段。其中,设计阶段又可以细分为(整机及部件/系统)方案设计和底层的零部件/成附件设计2个环节,验证阶段又可以细分为底层的零部件/成附件测试、(部件/系统及整机)集成测试2个环节。大量实践统计表明,70%的设计错误在方案设计环节被引入,而80%的问题在集成测试环节被发现。减少设计错误有赖于设计水平和设计经验的提升,而问题的充分暴露则需要开展充分的、系统性的集成测试,并确保问题在更低的层级、而非整机上暴露。

    顺应数字化浪潮,GE、罗罗等世界顶尖航发制造商逐步在设计、制造装配、验证及交付用户后的运维阶段引入数字化工具,以提升研发效率、供应链管理水平,降低研发与用户使用成本。目前来看,这些举措属于对原有研发流程的“数字化提升”,而非“颠覆再造”。如GE公司的“数字孪生发动机”、罗罗公司的“数字发动机”,均重点着眼于服务运维阶段,实现故障诊断、寿命预测、趋势分析等在翼健康管理功能,以降低运维成本。之所以如此定位数字化工具,主要是世界顶尖航发制造商经过多种型号研制历练,航发工程研制流程已彻底打通并接近炉火纯青,已有的完善的研发流程足以保证设计、验证等各阶段工作完整且规范,表现为方案设计阶段被引入的问题更少,通过系统性、规范化的验证确保更多的问题在早期的集成测试阶段而非整机集成阶段暴露,从而保证了研发周期和研发成本的可控。


    中国航空发动机——数字化工具需求的异与同

    与世界顶尖航发制造商相比,国内航发型号研制经验有限,大涵道比商用发动机研制此前更是空白,总的来看尚未完全打通航空发动机自主研发的完整流程,研发能力建设与型号研制并行在现阶段仍是常态。研发经验与研发能力的不足,往往意味着在方案设计阶段有更多的设计错误被引入。而在集成测试阶段,实物试错模式的成本高昂,同时由于分层级测试的覆盖率不足,更多的问题集中在整机集成阶段暴露或用户使用阶段暴露,对型号研制及用户正常使用产品造成影响。事实上,上述问题也是造成国内航空发动机研制进度滞后的主要原因之一。

    基于国内航空发动机行业研发经验与研发能力相对不足的现状,国内航空发动机行业对数字化工具的需求应当聚焦设计端与验证端,着眼于提升研发能力、解决实际问题,发挥 “雪中送炭”的作用。面向设计端的数字化工具重点需求在于,构建航空发动机自主研发流程,打通贯穿其中的全部研发要素,确保“做正确的事”;面向验证端的数字化工具重点需求在于,实现部件/系统乃至整机的功能建模与集成仿真,改变单纯依赖实物试错的模式,在风险可控和时间/经济成本可行的前提下实现设计方案的充分验证和问题的充分暴露,提高验证的覆盖率和有效性,确保“正确地做事”。


    同元软控数字化设计与验证解决方案

    面向航空发动机等复杂多领域系统的设计与验证环节,苏州同元软控信息技术有限公司依托国际多领域统一建模规范Modelica,历经20年的技术积累与持续投入,研发了系统设计与验证平台MWorks。MWorks采用基于模型的方法全面支撑系统设计,通过不同层次、不同类型的仿真来支撑系统验证,形成<设计-验证>对偶,构建复杂系统的数字化设计与验证闭环。

    系统设计与验证平台MWorks由三大核心软件与一系列模型库和工具箱组成:

    1、系统架构设计软件MWorks.Sysbuilder

    提供需求架构、功能架构、逻辑架构和物理架构建模功能,覆盖基于模型的系统设计过程。

    2、系统仿真验证软件MWorks.Sysplorer

    提供系统仿真建模、编译分析、仿真求解和后处理功能,覆盖基于模型的系统仿真验证过程。

    3、系统协同建模与模型数据管理软件MWorks.Syslink

    提供协同建模、模型管理、在线仿真和数据安全功能,为系统研制提供基于模型的协同环境。

    4、同元工具箱MWorks.Toolbox

    提供过程集成、试验设计与优化、PHM、VV&A、半物理、联合仿真、机器学习及数据可视化等丰富的实用工具箱,满足多样化的数字化设计、分析、仿真及优化需求。

    5、多领域工业模型库 MWorks.Library

    提供大量经过工程验证的设计仿真一体化模型库,覆盖航天、航空、汽车、热工等多个行业。


    同元软控数字化设计与验证解决方案在航发行业应用展望

    1、面向航空发动机研发的设计端

    • MWorks.Sysplorer支持基于Modelica的部件/系统乃至整机的功能建模,并借助MWorks开放、完善的接口体系(包含编程语言接口、FMI标准接口、CAD软件接口、Matlab/Simulink接口、数据接口等),可实现需求、功能属性、性能属性、几何属性等研发要素的模型化表达和信息的规范化传递,服务于航空发动机自主研发流程;
    • 遵循“需求-功能-逻辑-物理”的系统工程方法,MWorks.Sysbuilder支持开展基于模型的航空发动机方案快速设计,在方案设计阶段即可实现设计方案的多领域综合仿真验证,快速暴露方案设计错误,提高设计质量。

    2、面向航空发动机研发的验证端

    • 基于同元模型库MWorks.Library,MWorks.Sysplorer支持部件/系统直至整机的功能模型统一建模,通过联合仿真工具箱也可支持已有部件/系统模型的集成仿真和分布式仿真,实现多个层级(单一部件/系统、多部件/系统联合直至整机级)的 “虚拟试验”,对部件/系统直至整机在各种设计、试验乃至故障、极限工况下的表现进行模拟,在实物验证前充分暴露问题并为复杂故障的排故提供支撑,为后续建立航空发动机数字孪生模型、实现基于模型的健康管理奠定基础。

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