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      Cadmatic:船舶設計CAD/CAM互操作性和數據利用

      2023-11-29 19:51:27
      來源:國際船舶網 編輯: 國際船舶網 我有話要說

      互操作性是在關于船舶建造中的數據交換和CAD/CAM數據格式方面頻繁提到的關鍵概念。鑒于船舶建造項目的復雜和長期性,需要在各個項目階段使用多個專業軟件系統,因此數據交換的必要性非常明顯。與制造系統的界面靈活性至關重要。盡管實現一個能夠滿足船舶建造需求的全面解決方案的想法仍然是一個遠大的目標,但由于船舶建造的固有復雜性,包括專業的船舶設計、計算、模擬、3D設計、各種制造設備和工程師的個人偏好等因素,這一目標不太可能實現。

      在典型的船舶建造IT生態系統中,各種應用程序必須交換數據以支持流程并最終建造船只。因此,在可預見的將來,界面和數據交換的需求將仍然是首要任務。本文深入探討了互操作性討論中的基本過程,并突出了船舶建造行業內的各種方面。

      互操作性和兼容性之間的基本區別在于數據的利用。兼容性涉及數據格式的靜態方面,即它們是否可以互換、導入、導出或替換,而互操作性則進一步考慮了數據使用的動態性質。它研究數據流如何整合各種格式并影響整個過程。

      挑戰

      傳統上,船舶建造中的CAD/CAM文件格式和數據結構存在挑戰。這些挑戰源于供應商特定的數據模型,通常由軟件提供商嚴密保守。每個供應商都專注于其專有解決方案,這使得與像分類協會、分包商、設備制造商和船東等外部利益相關者的合作具有挑戰性。這通常導致用戶采用2D文檔交換或類似PDF或DWG這樣的行業中立文件格式。此外,還需要支持與CAM解決方案和生產MES系統的接口和數據交換。隨著數字化的發展,人們逐漸意識到實現互操作性需要軟件解決方案供應商的共同努力,并為該行業帶來了顯著的好處。船舶軟件解決方案的開放性支持了公司的多CAD策略,為涉及使用不同工具的分包商執行項目提供了靈活性,支持了將生產外包到使用不同CAM解決方案的船廠,為增材制造提供了可能性,并為數字線程的實施以及使用數字資產的相關新業務領域提供了潛力。

      在船舶建造中,公認的障礙是缺乏標準化的數據結構和分類,這一問題得到的研究關注較少,而在機械工程和建筑等行業的研究中更多。雖然已經嘗試開發諸如STEP或IGES等中立格式,但它們的兼容性程度仍受到限制,僅限于導出/導入,無法保留拓撲結構、互連性或在整個項目生命周期中支持數據流。

      數據交換不可避免地會帶來數據質量下降的風險。導出和導入數據通常會導致失去其“本機”特性,可能會丟失3D模型內的拓撲信息,或者有意地為特定目的簡化數據。像DNV領導的聯盟的“Open Class 3D Model Exchange(OCX)”這樣的倡議的出現很有希望。該倡議旨在將傳統的2D圖紙類批準過渡到基于3D模型的類批準,可能成為行業范圍內的數據交換中立格式。

      數據安全在數據交換中是一個重大關切,涵蓋了數據存儲和傳輸以及知識產權(IP)權利。船舶建造的3D模型和數據通常包含公司必須保護為其知識產權的創新解決方案。因此,公司通常不愿與外部方分享這些內容,包括分類協會在內。2D圖紙被視為更安全的選擇,因為將它們再現為3D模型需要大量工作。各種方法,包括模型過期、數據過濾、安全訪問、法律協議(如保密協議)和合同義務,旨在解決3D數據的知識產權問題。然而,行業需要時間來對這些用于數據保護的技術措施建立足夠的信任。

      新的商機

      從數字模型過渡到數字孿生體是需要互操作性的另一個考慮因素,并開啟了新的商機。這涉及將3D和元數據映射到綜合后勤支持、運營數據和物聯網,以用于智能船廠制造和在整個船舶生命周期中。船舶建造行業通常未能在設計和生產階段利用數字模型進行后續階段的工作。這在理解船舶的按工程、按設計、按建造和按現狀的狀態之間產生了差距,使生命周期管理變得復雜,并減少了數據驅動決策的可能性。

      在討論數據的利用時,對話應重點關注數據使用和數字線程。這涉及到船舶設計方法學、組織設計、信息流以及所使用的軟件解決方案。后者可以顯著改變公司的流程,并且取決于CAD/CAM解決方案在數據格式兼容性之外的互操作性。雖然一般認為所有項目數據最終應被收集在一個中央點以形成主數據存儲庫,但現代IT系統挑戰了這一假設。分散的數據存儲和基于上下文的數據使用已經備受重視,因此需要在數據格式和兼容性水平上的互操作性以促進數據流程的設計。也許,如果需要,可持續運營和數據利用更有韌性,而一種互操作性類別將支持分散的方法。這類系統的示例可以是基于多源數據的數據可視化,其中在線連接使數據獲取和使用適用于所需操作。

      人工智能(AI)未來將顯著影響數據的互操作性。正在進行的研究和示例展示了AI學習數據模型并為大型數據集提供映射的潛力,為復雜的行業問題提供了潛在的解決方案;ゲ僮餍缘挠懻撊匀幌嚓P,因為數據的利用不僅取決于技術和流程,還取決于人的偏好、用戶體驗(UX)以及超越技術進步的其他因素。AI如何在受限于有限公司數據集的情況下執行此類任務以及是否可以在超出供應商特定數據模型范圍之外進行操作,這還有待觀察。

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