基于汇聚式并行工程的发动机研发周期的研究

2022-05-12张春博张海华苏茂辉

小型内燃机与车辆技术 2022年1期

贾涛张春博张海华苏茂辉

（浙江吉利新能源商用车集团有限公司浙江杭州 311228）

引言

目前的产品研发普遍采用并行研发模式，并行工程是相对于之前的串行工程而提出的新产品研发理念。

串行工程是指在产品研发过程中产品设计、测试、工艺、制造各个环节独立开展工作，产品设计完成后交付给测试模块，如果测试过程中发现问题，则返回给产品设计模块进行修改，修改之后再交付给测试模块，如果测试顺利，则在测试完成后交付工艺模块，如果工艺模块顺利完成，产品就可以交付给制造模块。最坏的情况是流程的末端出现问题：如果制造模块出现问题，则需要返回给工艺模块整改，而工艺模块不能解决的情况下就会返回给测试模块，测试模块不能解决则返回给产品设计模块。从而在整个产品研发体系中出现多个反复，每个反复都会造成一定损失，包括人力、物力、时间的损失。串行工程几乎都存在反复的问题，反复的出现带来了研发效率低、信息沟通不畅、研发周期长、沉没成本高等各种问题。

并行工程是指在产品研发的概念设计阶段就充分考虑各项关键因素，这些关键因素包括成本、顾客需求、加工工艺、质量、维修等。通过改进，缩短新产品的研发周期，降低研发成本，从而提高产品的研发效率，最终使企业的竞争力得到提升。统计表明，采用并行工程后，设计变更的数量只有原来的1/2；产品研发周期是串行工程的40%～60%，制造成本是串行工程的60%～70%，产品的报废及返工比例下降75%[1]。伴随着研究的深入，并行工程又发展出反复式并行工程、汇聚式并行工程、网络式并行工程等多种类型。汽车行业中，欧美等国家的汽车企业普遍采用反复式并行工程，以丰田为代表的日本汽车企业采用汇聚式并行工程。

本文对反复式并行工程（GPDS 研发模式）和汇聚式并行工程（FPDS 研发模式）进行了对比，发现FPDS 研发模式在产品研发中具有更好的效果，可以将研发周期缩短5～10 个月，同时降低沉没成本，提升公司竞争力。

1 汇聚式并行工程

反复式并行工程是指项目的初期阶段考虑制造、销售、成本、工艺等各种问题，整理收集信息，制定出一套方案并实施[1]。在产品研发后期，遇到新的问题则返回上一个阶段重新修改原始方案。产品研发过程中仍然存在较多的反复，导致成本浪费和研发周期延长。反复式并行工程类似一个闭环控制系统，由于不断修正，最终投产的产品对最初的设计初衷有一定程度的背离。

丰田汽车公司的研发系统采用汇聚式并行工程，汇聚式并行工程的研发阶段同反复式并行工程相似[2]。区别在于，汇聚式并行工程的项目概念设计阶段不是选择一套方案，而是选择多套方案同时研发，根据研发过程中的各种约束条件，比如边界参数、成本因素、加工工艺、制造可行性等多种边界约束，通过权衡曲线的取舍逐步将设计方案收敛到1～2 套。这种研发模式下，产品的成品和概念设计阶段的最终方案偏差较小，并且节省了成本和时间。

汇聚式并行工程的分析可分为4 个步骤：

1）在功能模块约束的基础上，进一步考虑制造工艺、财务成本、项目周期、供应商能力、防召回等各种约束；

2）寻找上述约束条件下可能的交集；

3）将交集中可行性差的方案排除掉；

4）对剩余的方案按照成本最低、制造周期最短、性价比最高等排列，最终选择1 套方案实施。

总之，汇聚式并行工程在产品研发过程的前期要进行大量的分析，逐步将5～6 套方案缩小到1～2套方案做详细设计，最终选择1 套方案来实施。

该方法的前期投入较大，然而由于减少了后期各种反复的发生，从而降低了研发过程中的沉没成本，研发周期大大缩短，从整体上实现了设计的最优化。

2 汇聚式并行工程研发流程

图1 所示为GPDS 和FPDS 2 种产品研发模式的对比[3]。

从图1 可以看出，FPDS 研发模式在保留原有GPDS 研发模式产品研发节点的基础上，增加了CAE仿真分析和CAM 仿真制造，尽量避免设计原因导致的可靠性问题；同时在产品研发过程中实施汇聚式并行工程，项目的初期采用多方案并行开展的方式，根据实施过程中的约束条件逐步缩小项目方案，最终只有1 套方案来实施，避免了反复式并行工程带来的大量设计变更问题。

图1 产品研发模式对比

经过上述分析，对于一款全新研发的产品，按照原来的产品研发模式GPDS 的研发周期51 个月计算，优化后的产品研发模式FPDS，其研发周期预计可以缩短5～10 个月，从而使产品研发周期缩短到41～46 个月。

3 研发周期对比分析

随机过程通常是指依赖于时间t 的一组随机变量，马尔科夫法是随机过程中的一种研究方法[4]。马尔科夫法是以俄国数学家安德雷·马尔科夫的名字命名的方法，在随机过程中根据现在的状态预测未来状态。状态是指过程中的各种可能（比如天气预报中的晴天、雨天、阴天等都可以看做未来天气的状态），这些状态集合构成状态空间。如果某过程只依赖于现在的状态而与之前的状态无关，则该过程称为马尔科夫过程；如果状态是离散的，则该马尔科夫过程称为马尔科夫链。

有限状态空间E={E1，E2…，Ei，Ej，…，En}中，状态Ei转移到Ej的概率为P（Ei→Ej）

由Pij组成的矩阵如下：

P 称为状态转移概率矩阵，满足下面公式[5]的要求。

产品研发周期的评估，借助马尔科夫链概率转移迭代模型计算产品开发过程总的研发时间。

首先根据上述产品研发模式建立发动机的产品研发体系，并按照图2 构建发动机开发的马尔科夫链概率转移迭代模型。其原理为：项目从S 开始到F结束，假如在状态转移过程中，由A 转移到B 的概率是100%，则记做Pab=1；如果B 出现问题并交付A 返工，其概率为50%，则记做Pba=0.5。已知PS=1，PF=0.8，根据如下各步骤计算其转移概率。