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Cadmatic:船舶设计CAD/CAM互操作性和数据利用

2023-11-29 19:511530国际船舶网国际船舶网

互操作性是在关于船舶建造中的数据交换和CAD/CAM数据格式方面频繁提到的关键概念。

鉴于船舶建造项目的复杂和长期性,需要在各个项目阶段使用多个专业软件系统,因此数据交换的必要性非常明显。

与制造系统的界面灵活性至关重要。

尽管实现一个能够满足船舶建造需求的全面解决方案的想法仍然是一个远大的目标,但由于船舶建造的固有复杂性,包括专业的船舶设计、计算、模拟、3D设计、各种制造设备和工程师的个人偏好等因素,这一目标不太可能实现。

在典型的船舶建造IT生态系统中,各种应用程序必须交换数据以支持流程并最终建造船只。

因此,在可预见的将来,界面和数据交换的需求将仍然是首要任务。

本文深入探讨了互操作性讨论中的基本过程,并突出了船舶建造行业内的各种方面。

互操作性和兼容性之间的基本区别在于数据的利用。

兼容性涉及数据格式的静态方面,即它们是否可以互换、导入、导出或替换,而互操作性则进一步考虑了数据使用的动态性质。

它研究数据流如何整合各种格式并影响整个过程。

挑战

传统上,船舶建造中的CAD/CAM文件格式和数据结构存在挑战。

这些挑战源于供应商特定的数据模型,通常由软件提供商严密保守。

每个供应商都专注于其专有解决方案,这使得与像分类协会、分包商、设备制造商和船东等外部利益相关者的合作具有挑战性。

这通常导致用户采用2D文档交换或类似PDF或DWG这样的行业中立文件格式。

此外,还需要支持与CAM解决方案和生产MES系统的接口和数据交换。

随着数字化的发展,人们逐渐意识到实现互操作性需要软件解决方案供应商的共同努力,并为该行业带来了显著的好处。

船舶软件解决方案的开放性支持了公司的多CAD策略,为涉及使用不同工具的分包商执行项目提供了灵活性,支持了将生产外包到使用不同CAM解决方案的船厂,为增材制造提供了可能性,并为数字线程的实施以及使用数字资产的相关新业务领域提供了潜力。

在船舶建造中,公认的障碍是缺乏标准化的数据结构和分类,这一问题得到的研究关注较少,而在机械工程和建筑等行业的研究中更多。

虽然已经尝试开发诸如STEP或IGES等中立格式,但它们的兼容性程度仍受到限制,仅限于导出/导入,无法保留拓扑结构、互连性或在整个项目生命周期中支持数据流。

数据交换不可避免地会带来数据质量下降的风险。

导出和导入数据通常会导致失去其“本机”特性,可能会丢失3D模型内的拓扑信息,或者有意地为特定目的简化数据。

像DNV领导的联盟的“Open Class 3D Model Exchange(OCX)这样的倡议的出现很有希望。

该倡议旨在将传统的2D图纸类批准过渡到基于3D模型的类批准,可能成为行业范围内的数据交换中立格式。

数据安全在数据交换中是一个重大关切,涵盖了数据存储和传输以及知识产权(IP)权利。

船舶建造的3D模型和数据通常包含公司必须保护为其知识产权的创新解决方案。

因此,公司通常不愿与外部方分享这些内容,包括分类协会在内。

2D图纸被视为更安全的选择,因为将它们再现为3D模型需要大量工作。

各种方法,包括模型过期、数据过滤、安全访问、法律协议(如保密协议)和合同义务,旨在解决3D数据的知识产权问题。

然而,行业需要时间来对这些用于数据保护的技术措施建立足够的信任。

新的商机

从数字模型过渡到数字孪生体是需要互操作性的另一个考虑因素,并开启了新的商机。

这涉及将3D和元数据映射到综合后勤支持、运营数据和物联网,以用于智能船厂制造和在整个船舶生命周期中。

船舶建造行业通常未能在设计和生产阶段利用数字模型进行后续阶段的工作。

这在理解船舶的按工程、按设计、按建造和按现状的状态之间产生了差距,使生命周期管理变得复杂,并减少了数据驱动决策的可能性。

在讨论数据的利用时,对话应重点关注数据使用和数字线程。

这涉及到船舶设计方法学、组织设计、信息流以及所使用的软件解决方案。

后者可以显著改变公司的流程,并且取决于CAD/CAM解决方案在数据格式兼容性之外的互操作性。

虽然一般认为所有项目数据最终应被收集在一个中央点以形成主数据存储库,但现代IT系统挑战了这一假设。

分散的数据存储和基于上下文的数据使用已经备受重视,因此需要在数据格式和兼容性水平上的互操作性以促进数据流程的设计。

也许,如果需要,可持续运营和数据利用更有韧性,而一种互操作性类别将支持分散的方法。

这类系统的示例可以是基于多源数据的数据可视化,其中在线连接使数据获取和使用适用于所需操作。

人工智能(AI)未来将显著影响数据的互操作性。

正在进行的研究和示例展示了AI学习数据模型并为大型数据集提供映射的潜力,为复杂的行业问题提供了潜在的解决方案。

互操作性的讨论仍然相关,因为数据的利用不仅取决于技术和流程,还取决于人的偏好、用户体验(UX)以及超越技术进步的其他因素。

AI如何在受限于有限公司数据集的情况下执行此类任务以及是否可以在超出供应商特定数据模型范围之外进行操作,这还有待观察。

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