工业制造业转型升级的源头：仿真

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与百行百业一样，工业的转型升级同样是为了让企业有能力制造更高端、更适销的产品，从而获得更大竞争力和更多利润。所谓高端产品，往往拥有更复杂的结构或材料，设计和制造难度也更大。而为了确保产品研发的成功，企业则需要在计算机的数字空间中完成设计，并不断进行模拟测试和改进迭代。
这种设计模拟测试和迭代的过程被称为仿真，只有完成仿真测试的模型才有可能在实际环境中发挥效用，才能被发送至产线进行生产制造。这就如同在建筑领域，在动工之前，建筑师会通过建筑信息模型（BIM）进行仿真，模拟建筑在不同环境条件下的采光、通风、结构稳定性等情况。在航空航天领域，每一个零部件的设计都要经过无数次的仿真计算，从高温高压环境下的耐受性到复杂飞行姿态下的应力分布，任何一个细微之处都不容有失。
例如，对车企而言，车架的设计就需用到 CAD 软件辅助构建车架的 3D 模型，用流体力学软件来分析车辆风阻，用应力分析软件来计算车架的强度和防撞性能，用动力学仿真软件来分析车架在不同行驶状态中的运动特性…… 在这些软件应用的背后是巨大的数值计算需求，而这还只是针对车架的仿真。车辆的发动机研发同样需要进行大量的仿真工作，从燃烧过程的模拟到散热系统的优化，每一个环节都涉及到复杂的物理和化学过程的仿真。并且，随着汽车向电动化、智能化方向发展，电池管理系统、自动驾驶系统等新的组件和功能也需要加入到仿真的范畴中。这不仅增加了仿真的工作量，还对仿真的精度和速度提出了更高的要求。
当然，作为经历百年发展的成熟行业，绝大多数车企对于仿真计算所涉及的软硬件问题早已驾轻就熟。但在很多行业新发展趋势之中，设计与制造思路正在经历巨变，很多已经形成定式的问题也需要重新进行仿真计算，算力需求暴增。
以新能源行业为例，随着太阳能电池和风力发电设备的不断发展，其结构和性能的优化需要全新的仿真手段。太阳能电池板的微观结构与光电转换效率之间的关系，风力发电机叶片的空气动力学特性与不同风速下的发电效率，这些问题的研究需要更强大的算力来支撑大规模的数值模拟。而且，在智能制造领域，生产线上的机器人协作、自动化控制系统的优化等也需要大量的仿真计算。传统的基于经验的设计和制造方法已经无法满足这些新兴的需求。
算力对于工业制造业的转型升级有着不可忽视的推动作用。首先，强大的算力能够显著提高仿真的速度。在复杂的工业仿真场景中，如大型飞机的整机气动仿真或者是化工生产流程的全流程模拟，涉及到海量的数据处理和复杂的物理模型计算。高算力可以在短时间内完成这些计算任务，大大缩短产品研发周期。例如，在航空航天领域，一架新型飞机的设计需要对其在各种飞行条件下的性能进行仿真，如果算力不足，这个过程可能需要数月甚至数年，但足够的算力可以将时间缩短至数周，这使得企业能够更快地将产品推向市场，抢占先机。
其次，算力的提升有助于提高仿真的精度。在工业制造中，一些微小的误差可能会导致严重的后果。例如在芯片制造领域，纳米级别的工艺制程对精度要求极高。强大的算力可以支持更精细的网格划分、更多物理现象的耦合计算，从而更精确地模拟产品的性能和制造过程中的各种变化。这有助于企业在设计阶段发现潜在问题并及时解决，避免在实际生产中造成高昂的损失。
再者，算力的发展还能推动工业仿真的创新发展流程。在传统的工业仿真流程中，由于算力的限制，很多复杂的模型和算法无法应用。随着算力的提升，新的技术如人工智能与工业仿真的融合成为可能。
人工智能融入工业仿真带来了多方面的深刻变革。在模型构建方面，传统的工业仿真模型构建往往依赖于工程师的经验和对物理规律的手动建模。而人工智能中的深度学习算法可以通过对大量的历史数据进行学习，自动构建更加精准的仿真模型。例如，在机械制造中，对于复杂零部件的应力应变模型构建，传统方法可能需要耗费大量时间进行理论分析和简化假设，而人工智能可以直接从海量的类似零部件的测试数据和实际运行数据中学习，构建出更贴合实际情况的模型，大大减少了人为误差和模型构建的时间成本。
在优化设计方面，人工智能算法能够对仿真结果进行快速分析并提出优化方案。以产品的轻量化设计为例，传统的仿真优化需要工程师手动调整设计参数，然后重新进行仿真计算，这个过程反复迭代，效率较低。而基于人工智能的优化算法，如遗传算法和粒子群优化算法，能够在高算力的支持下同时对多个设计参数进行搜索和优化。它们可以根据仿真结果快速评估不同参数组合对产品性能（如强度、重量、成本等）的影响，从而找到最优的设计方案。这不仅提高了产品的性能，还能有效降低生产成本。
在故障预测与维护方面，人工智能通过对工业设备运行过程中的仿真数据和实际监测数据进行分析，可以提前预测设备可能出现的故障。例如，在工业机器人的运行中，通过对机器人关节运动数据、电机电流数据等进行实时监测和仿真分析，人工智能算法可以识别出异常的运行模式，这些异常模式往往是设备故障的早期征兆。基于这种预测，企业可以提前安排维护计划，避免设备突然故障导致的生产线停滞，从而提高生产效率和设备的使用寿命。
在提高仿真效率方面，人工智能技术中的代理模型（Surrogate Model）方法也发挥着重要作用。在一些复杂的工业仿真场景中，如大型结构的流体 - 结构耦合仿真或者是复杂电子系统的电磁兼容仿真，完整的高精度仿真计算往往非常耗时。代理模型技术可以利用人工智能算法对少量的高精度仿真结果进行学习，构建出一个计算速度更快的近似模型。在后续的设计优化和性能评估过程中，可以先使用这个代理模型进行快速计算，初步筛选出较优的设计方案，然后再使用高精度仿真进行最终的验证。这种方法在不牺牲太多精度的前提下，大大提高了工业仿真的整体效率。
问题接踵而至，新增的需求如何满足？原有的软硬件系统和仿真业务流程是否仍然适用？对于仍处在转型升级过程中的其他工业门类，是否还需要重走老路？
在当前的技术环境下，云计算和边缘计算的兴起为工业仿真提供了新的思路。云计算能够提供大规模的计算资源，企业可以根据需求灵活地租用计算能力，避免了自行构建大型计算中心的高昂成本。边缘计算则可以在靠近数据源的地方进行实时计算，对于一些对实时性要求较高的工业仿真场景，如工业机器人的实时控制和监测，边缘计算能够提供快速的响应。
同时，人工智能技术的融入也为工业仿真带来了变革。通过机器学习算法，可以对大量的仿真数据进行分析和挖掘，发现隐藏在数据中的规律，从而优化仿真模型。例如，在材料科学领域，利用人工智能算法对材料的微观结构和性能数据进行分析，可以更快速准确地预测新型材料的性能，减少实际试验的次数。
然而，要实现这些新的解决方案并非一帆风顺。数据安全是一个不容忽视的问题，在将仿真数据上传至云计算平台时，如何确保数据的保密性、完整性和可用性是企业需要考虑的重要因素。此外，不同工业领域的仿真需求差异巨大，如何定制化地开发适合不同行业的仿真解决方案也是一个挑战。
或许，是时候为工业仿真需求寻找新路径了。这条新路径不仅需要整合现有的技术资源，还需要企业、科研机构和政府部门的共同努力。企业需要积极探索和尝试新的仿真技术，将其融入到自身的研发和生产流程中；科研机构则要加强对工业仿真基础理论和关键技术的研究，为工业仿真的发展提供技术支撑；政府部门可以通过政策引导和资金支持，鼓励企业和科研机构开展合作，共同推动工业仿真技术的创新和应用，从而为工业制造业的转型升级注入强大的动力。


注：文章来源于网络