船舶数据融合层的设计与实现

蔡 璐，钱怀宇，付泽南

（上海萃兴信息科技有限公司，上海 201114）

0 引 言

船舶产品结构复杂，零部件多，功能系统庞大，开发和制造流程复杂，当市场变化、客户需求变更、产品出现质量问题及设计上的改进和产品生产制造过程出现偏差时，均不可避免地会发生数据更改和同步。如何有效实现海量数据的发放、协同（甚至是融合），既是船舶企业信息化的难点，也是船舶行业实现两化（即信息化和工业化）深度融合的难点。

在两化融合的大背景下，引入数据处理技术，构建企业数据融合层，实现整个流程中各系统按照企业实际的业务流程多次执行交互，真正反映企业实际的工作过程，既可避免人工处理过程中可能出现的耗时和出错的问题，也可通过可视化的流程管理工具实时监控流程的进展情况。

1 中国造船行业数据融合现状

就造船行业而言，数据融合的核心是全链条协同，即从设计开始，到工艺生成、物资供应、制造车间、测试和最终交付。数据融合的深度由低到高可分为以下3个层级。

1) 数据层级。处于该层级的企业聚焦于单一设计数据源实现统一发布和多类型数据源的集聚展示上，典型特征是企业已初步建立起数据统一发布机制，可确保后续车间需要的设计数据能及时准确地发布至相应的车间工位。

2) 业务层级。处于该层级的企业能面向生产线的需求，围绕企业构架的 PLM（Product Lifecycle Management）、ERP（Enterprise Resource Planning）和 MES（Manufacturing Execution System）等基础系统，对已形成的各环节的设计、工艺、资源、材料和成本等数据进行整合重组，构建企业统一数据，全面打通数据流，贯通从设计、工艺到生产的全业务流，针对多个生产环节建立信息分享机制，提高企业数字化资源的利用率。

3) 管理层级。处于该层级的企业聚焦于，企业的人、财、物、信息和流程等组成企业运作基本要素的各种资源。数据融合层将这些资源整合到统一的平台上，并通过网状信息和关联业务的协同环境将其紧密联系在一起。该层级的协同应用关注的是全面的调控，使这些被分隔开来的资源重新处于统一的管理和调配下，使企业从获得“局部优化”转变为获得“整体优化”。

总体而言，目前国内大多数船厂还依赖于传统的非结构化图纸和技术文件，通过离散的形式实现设计数据的发布，数据融合的深度还无法达到上述第一层级[1]。少数船厂通过引入并全面应用日本和韩国船厂在 20 世纪 90 年代开发的 CIMS（Computer Integrated Manufacturing Systems）达到了数据融合的第一层级，该系统基本上是对 CAD/CAM 系统中产品数据的抽取及生产、计划管理系统+物流管理系统+信息平台等分立系统的整合，初步实现设计、生产、制造和物资采购的数据集成[2]。

1.1 造船行业数据融合面临的挑战

ETO（Engineering To Order）行业一般具有数据量大的特点[3]，典型的ETO企业（如造船行业和海工行业）的产品零件数往往是大批量流水生产企业（如汽车行业）的几十倍，甚至是上百倍。特别是造船行业，其产品的零件数在制造类企业中是最多的。

以国内造船行业为例，一艘7万t的散货船包含的管子超过5000根，电缆超过100km，船体和铁舾件的零件数超过2万个，舰船包含的零件数更多。民用船舶整体产品零件的数量级在10万～30万，远多于汽车行业整车零件数1万～3万的量级。这些设计对象还会关联相应的产品结构，包括设计/建造计划、图纸、工程更改、加工指令、工作包、派工单和作业指导文件等业务对象。显然，这些复杂的耦合关系对造船行业数据融合提出了很高的要求。

此外，在“工业4.0”的背景下，船企需以数字化、网络化和智能化技术为基础，将设计、生产和管理等有机地融合到一起并相互渗透，实现制造过程的自动化，设计与管理的智能化；将技术、管理、知识、能力、资源和过程有机地集成到一起并优化，服务于船舶设计、生产、物流、制造、使用、维护和售后管理的全过程。特别是在数据融合方面，靠人工导入导出信息已不能满足智能制造的需求，这就要求在不同系统之间做到实时的信息传递和共享。

以当前较为成熟的分段生产建造为例，在智能制造和两化深度融合的背景下，对设计、工艺和生产管理的数据融合提出以下要求：

1) 设计。

(1) 几何形状：包括装配件的三维数模。

(2) 装配信息：需结构化的完整装配树。

(3) 切割信息：包括划线信息、坡口信息等，需结构化的数据以便读取。

(4) 焊接信息：包括焊缝的焊接工艺和焊角大小及对接焊的熔透焊要求等，需结构化的数据。

(5) 设计变更：对变更涉及的零件信息进行结构化，以便系统读取。

2) 工艺。

(1) 作业指导：要求工艺流程清楚，工艺要求明确，质量公差清晰。

(2) 能力负荷：提供各生产工序、工位的生产能力和产能上限。

(3) 工艺参数：提供各种焊接试验评定好的焊接工艺参数。

(4) 工艺图纸：提供的图面简单、清洁、有效，通俗易懂，去除该工序无用的信息。

3) 生产管理。

(1) 计划：提供分段的开始时间和完工时间要求，分段预舾装托盘的清单和纳期。

(2) 生产布局：需对生产场地进行梳理，确定工序和工位划分。

(3) 生产规划：提供各种生产线线边库、缓存库的布置和容量。

1.2 现行数据融合存在的典型问题

船厂当前采用的传统数据融合方式很难有效控制数据的变更和变更追溯，信息不能及时发布，造成产品数据前后不一致，已不能满足激烈的市场竞争和企业敏捷响应市场的需要，主要存在以下问题：

1) 数据孤岛。不同部门之间、集团与子公司之间的数据信息不能高效共享。设计、管理和生产的数据不能进行无缝交流，数据出现脱节，给企业带来信息需重复多次输入、信息存在很大冗余和信息交流的一致性无法保证等困难。

2) 系统孤岛。原先各自实施的局部应用使得各系统之间相互独立，信息不能共享，成为信息孤岛。系统所需数据不能从上游系统中提取，仍需从现有系统中统计打印出来再输入到新系统中，出现系统孤岛。

3) 业务孤岛。企业的业务不能通过网络系统完整、顺利地执行和处理。在企业内部网络系统和网络环境的建设中，以企业发展为目标的信息化要求日益迫切，企业的业务需在统一的环境下，在部门之间进行处理，没能形成一个有机的整体。信息孤岛的要害是割断了本来密切相连的业务流程，不能满足企业业务处理的需要。

4) 原有信息化系统。进入21世纪后，随着管理精细化程度及信息化和智能化水平的不断提高，国内船厂大规模应用的CIMS也面临着诸多困难，比较典型和突出的有：

(1) CIMS最初单纯强调船舶物量数据从设计到下游物资和生产的流转，忽视其他相关数据在整个船舶建造领域的应用和流转。虽然在历史背景下该定位是满足国内船厂的业务需求的，但随着后端智能设备的引入和自动化水平的逐渐提升，后端管理水平日益细化，对三维模型和工艺数据的需求越来越强烈。

(2) 随着各业务领域管理的颗粒度越来越高，相关业务部门对设计管理、生产执行、计划管理和物流管理的需求越来越复杂多样，CIMS模块“大而全，全却不精”的问题日益凸显出来。

(3) 业务架构和系统设计上的耦合度很高，柔性不够。这就导致在 CIMS实施应用过程中，企业发现该系统能在一个全新的企业和工厂得到全面应用，但较难在一个业务成熟的企业与其现行的业务和已有信息系统全面融合，最终只是部分业务得到应用。

(4) 系统开发和应用的技术相对较落后，平台可扩展性不强，特别是在移动应用、通信技术和Web技术日益成熟和丰富的大背景下，CIMS很难适应相应的扩展。

2 面向两化深度融合的数据融合层理论框架

从工业化和信息化2方面构建相应的数据融合层整体架构，企业层着眼于事务性数据（如计划、订单和 BOM）；工厂层着眼于实时性数据（如设备的状态和控制指令等）；同时，引入相应的数据处理技术，搭建对应的数据融合层，着眼于数据的获取、整合和挖掘，实现两类数据的融合。

基于上述业务目标，在整体架构设计上整合企业原有的企业信息系统（如CAD平台、图文档管理系统和 ERP）和生产执行系统（MES），实现链接用户和数据的管理目标及工程和管理协同的业务目标（见图 1）。

图 1 面向两化深度融合的平台架构

虽然CAD、PLM、ERP和MES等4大基础系统组成了整个企业的企业层和工厂层的基础平台，但这4大基础系统本质上是异构的、运行在不同软硬件平台上的信息系统，这些系统的数据源相互独立。因此，数据融合层用于将不同来源、不同格式和特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中到一起，通过应用间的数据交换达到集成，为企业提供全面的数据共享和数据集成，其中主要解决数据的分布性和异构性这两大关键问题。

数据融合层只有具备以下关键能力和特性才能响应造船行业面临的数据融合挑战：

1) 将企业业务规则和最佳实践以可配置的方式融入相应的业务流程中；对于校验结果，能给予直观和规范的反馈。依据企业管理需求进行数据挖掘和转换；充分考虑统一管理需求和后端其他信息系统的数据要求，提供开放的数据格式。

2) 以面向服务的架构方式实现与其他平台的有序融合；为后续的业务场景和信息系统提供丰富的结果呈现方式。

3) 海量异构数据的融合。船舶总装企业从产品制造至交付过程中的典型业务数据主要有产品设计数据、企业生产环节的业务数据和生产监控数据等3类。产品设计数据既包括结构化数据（如产品建模数据库），也包括非结构化数据（如各阶段的设计图纸文件）；企业生产环节的业务数据以非结构化数据为主（如各类加工指令、 工艺文件和作业指导书等），也有少部分结构化数据；生产监控数据主要是数据量巨大的非结构化数据，如各类报表、图像和音频/视频信息等。

3 数据融合层在造船行业的实现

国内某船厂主要建造超大型油船、大型集装箱船和大型散货船等3大主力民用船型和高新舰船、大型液化天然气船（Liquefied Natural Gas Carrier，LNGC）、超大型液化气船（Very Large Gas Carrier，VLGC）等高附加值、高技术船舶。以该船厂建造的万箱集装箱船的业务数据（见表1）为例，该船厂面临着典型的海量异构数据管理的挑战。

基于两化深度融合的需求和信息化建设的总体蓝图，该船厂近些年购买并建设了各种先进的 CAX、PLM、ERP和CIMS等应用平台。例如：2011年底引进并实施了西门子Teamcenter大型PLM管理平台；2016年引进并实施了达索的3D体验设计平台；2017年深化实施和应用了浪潮ERP平台。

表 1 某型万箱集装箱船数据统计 单位：个

基于上述企业层和工厂层底层各类基础平台的持续建设和深化应用，在 2017年启动了数据融合层的基础建设。主体内容是以设计研究院核心业务为起点，重点实现设计数据管理和发放，为后续深化发展打下扎实的基础。具体实现以下业务目标[4]：

1) 建立设计数据统一发布平台，集中管理各类设计工具产生的业务数据，实现产品数据的有效管理和共享。

2) 提升设计效率，通过建立电子化的设计业务过程，提升设计数据发放效率。

3) 实现完整的设计、工艺和制造更改管理，设计更改能传递到制造环节。

4) 从前端设计平台无缝获取产品数据；将全专业的产品设计数据纳入管理；数据存取效率高，提供良好的扩展性和用户体验。拟建系统能以合理的架构存取船、机、电、舾全专业的项目、模型、图纸和工艺数据，满足建模件和非建模件全类型数据的统一管理需求。

通过“小步快跑和快速部署”，在完成上述基础建设和设计数据统一发布之后，将设计平台、图文档管理系统和PLM平台作为底层数据源，在数据融合层深化建设阶段构建相应的Web应用，重点解决相应的数据集聚展示问题。数据融合层-数据集聚展示建设内容见图2。

图2 数据融合层-数据集聚展示建设内容

4 结 语

根据相关的项目实施经验，虽然基于上述面向两化深度融合的数据融合层理论框架搭建的数据融合层能有效解决海量数据发布和多专业、多视角数据融合展示的问题，但在具体应用造船行业的数据管理和项目落地时，客户往往面临产品和流程复杂、传统手工非结构化流转方式根深蒂固等诸多挑战。因此，引入新的数据处理技术和构建数据融合层，需把握以下原则：

1) Think Big 从大处着眼，对全部门的数据流业务进行梳理和整合，制定新的工程标准和流程，对数据发放和融合过程进行定义和规范，建立整个企业的数据管理控制体系；

2) Start Small 从小处入手，在具体部署和实施中需循序渐进，颠覆传统非结构化的管理模式，结合客户现状，从最容易的环节（如设计数据结构化下发等）入手；

3) Move Fast 快速部署，使一线用户能切实体会到新的数据融合体系给其带来的便利和效率，帮助设计师和管理人员快速转变传统观念，接纳全新的数据管理体系。

数据融合层的引入和实现对促进国内船舶企业实现工业化、信息化深度融合，实现高效率低成本运营具有重要的引领作用，在以下2方面具有突出意义：

1) 行业信息化建设方向指导作用。企业引入数据技术，实现企业级数据协同管理，有助于打通企业设计、工艺、制造和管理的数据流，形成船舶制造企业信息化建设样板，利用大数据技术推动信息化、工业化深度融合，以信息化带动工业化，形成可持续发展模式。

2) 为实现智能制造提供基础平台和核心数据。通过实施数据协同平台，集成整个造船企业（包括供应链的关键成员），为所有业务和成员提供直接的、受控的权限，使其可通过单一而完整的记录库读取每个船舱、系统和/或实际地点的“基于上下文”的3D模型，使各处的造船企业人员（从设计团队到修理厂，再到码头和船坞）可通过移动数字设备在开发周期的任意时间点获得定义和控制最复杂的船舶信息。