Сегодня сложно представить технологическую компанию, которая бы всерьёз занималась разработкой и не использовала инженерные расчёты. CFD-, FEA-, тепловые, а также одномерные (1D) симуляции давно стали повседневными инструментами.

При этом расчёты могут быть очень дорогим удовольствием: бывает расчет требует сотни часов машинного времени, а также участия нескольких специалистов. А значит, результаты – это не просто «файлы», а важный и ценный актив компании.

И вот тут возникает парадокс: всё это богатство может храниться где угодно (на рабочем компьютере, на кластере, на каком-то внешнем жестком диске), но в целом никто толком не знает, где именно, в каком виде и насколько это вообще пригодно для повторного использования. На поиск информации может уходить больше трети рабочего времени расчетчика.

Если расчёты – это актив, то ими нужно активно управлять. Расскажу, как подойти к этому шаг за шагом.

Этап 1. Отсутствие системы

Что же такое SPDM? 

SPDM (Simulation Process and Data Management) – это набор инструментов, методологий и практик, используемых для управления и оптимизации всего жизненного цикла расчетных процессов и данных. 

Цель SPDM – повысить производительность, повторяемость, отслеживаемость и эффективность моделирования с помощью специализированных инструментов для управления расчетами. 

Какие бывают этапы зрелости SPDM?  Первый и самый очевидный уровень – это отсутствие системы. Это значит, что расчетчики хранят файлы на рабочих машинах и вычислительных кластерах бессистемно, просто в папках. В особо запущенных случаях данные расчетов хранятся в бумажном виде, и это не редкость. 

Какие проблемы возникают у расчетчиков и их заказчиков?

• Поиск данных – специалистам бывает сложно у себя в папках разобраться, не говоря уже о расчетах своих коллег и других отделов.

• Передача данных – данные в общем случае передаются как попало: на флешке, по почте, в чате или c помощью сетевых папок. И главное – нет удобства в отслеживании передачи.

•  Хранение данных – «островки данных», которые могут занимать многие терабайты, обычно разбросаны по всему предприятию. Многие расчетные данные дублируются, и их дорого содержать.

• Отслеживание связей – отсутствует ясно прослеживаемая связь между расчетом и его исходными данными. Например, неизвестно, насколько актуальна геометрия, по которой проведен расчет.

• Безопасность хранения – либо ограничена, либо полностью отсутствует. 

Может быть, эти проблемы не очень серьезные, и предприятия прекрасно справляются без SPDM? Как оказалось, не очень. Например, в 2010 году было проведено исследование для Rolls-Royce “How Analysts Spend Their Time”, в котором выяснилось, что больше 30% времени расчетчики тратят на поиск и предоставление информации, и еще 32% времени – на совещания и встречи. И только 38% идет на основную расчетную работу. Мой собственный опыт подтверждает эти наблюдения. Возможно, только немного больше у нас тратится на поиск информации, но проблема серьезная. Использование SPDM может не только существенно снизить затраты на поиск, но и служить удобным инструментом предоставления информации. 

Была у меня на рабочем месте курьезная ситуация. Присутствовал я на одном совещании, где долго пытались разобраться в результатах проведенных расчетов. И тут выясняется, что два разных отдела выполнили одинаковые расчеты, с одинаковыми исходными данными. Ну, конечно, это едва ли можно назвать эффективной организацией работы. Кроме того, общую неразбериху усиливало неодинаковость результатов. Каким результатам теперь доверять?

Почему так получилось? Какая должна быть SPDM?

PDM/PLM (Product Data Management/Product Lifecycle Management) системы начали активно распространяться по всему миру в 2000-х годах. Сейчас это уже зрелая понятная технология, которая активно используется на большинстве машиностроительных предприятий, включая отечественные, преимущественно для управления CAD/CAM-данными. Но почему же схожего развития не произошло в расчетах?

Дело в том, что PDM обычно обеспечивает надежную двухстороннюю интеграцию с одним CAD/CAM-пакетом, и этой возможностью пользуются до 95% сотрудников-инженеров. В случае SPDM, это система, которая должна интегрировать 100+ CAE-программ, которые в свою очередь используют  примерно 5% специалистов. 

Можно подумать, что раз речь идет о столь небольшом числе специалистов, то влияние проблемы на производительность предприятия невелико . Однако большинство решений, принимаемых конструкторскими отделами,опирается на результаты расчетов. Поэтому неэффективная организация рабочего процесса расчетчиков драматически влияет на результат работы в целом. Хрестоматийный пример - это крушение марсианского спутника Mars Climate Orbiter, которое произошло из-за несоответствия между единицами измерения для двух программных расчетных модулей, созданных разными командами.

С развитием вычислительных возможностей по закону Мура,  эффективность отделов CAE-специалистов растет не так быстро. Рост эффективности CAE ограничен скоростью, с которой специалисты осваивают новые инструменты.

Приведу абстрактный пример. Раньше условный расчет занимал примерно неделю: шесть дней уходило на подготовку расчетной модели, и один на сам расчет. Теперь, когда доступная вычислительная мощность выросла в несколько раз, проведение расчета занимает… около недели. Один день строим расчетную модель, и несколько дней выполняется расчет. При этом используется на несколько порядков больше вычислительных ресурсов. Почему так происходит? Теряется навык упрощения расчетной модели. Большее количество ресурсов позволяет легче относиться к качеству. Так, на многих предприятиях рост вычислительных возможностей приводит к деградации компетенций расчетчиков. 

Как может помочь SPDM? 

SPDM может предоставить следующие возможности.

• Общую платформу для проведения расчетов – т.е. одну точку входа для инициации и проведения расчетного процесса, а также для взаимодействия с другими отделами. В настоящее время я предполагаю, что максимальный эффект достигается при интеграции в PDM/PLM.

• Единую модель данных – т.е. понятную и прозрачную систему для организации хранения расчетных файлов.

• Организацию повторного использования данных – SPDM должна обеспечить разграничение доступа к данным, передачу прав владения и возможности по созданию версий расчетных объектов.

• Визуализацию данных – платформа должна обеспечивать удобные механизмы обмена результатами расчетов и возможность визуализации данных, не открывая расчетные программы.

• Централизованное хранение – все расчеты должны храниться по понятной системе и управляться с помощью SPDM.

• Быстрое проведение расчетов – набор инструментов для ускоренной подготовки расчетных моделей, автоматизации, оптимизации и построения предиктивных (суррогатных) моделей.

И главное – все это должно быть устроено максимально просто для конечного пользователя. 

Этап 2. Архивация данных

На этом этапе SPDM не сильно отличается от обычного файлообменника. Предполагается, что загрузка данных происходит на конечном этапе жизненного цикла расчетов. То есть в SPDM просто загружаются результаты расчетов. Загрузка происходит либо вручную, либо с помощью вспомогательных утилит, которые немного облегчают процесс.

Можно отнести к плюсам такого подхода, что решена проблема централизации хранения расчетов. Также на этом этапе работа по передаче результатов расчета может быть построена через рабочие процессы PLM, и соответственно результаты передаются в цифровом виде. 

Как-то нам для проведения одного ответственного расчета нужна была в качестве референса расчетная модель, которую составили в другом отделе. Обычно отделы между собой очень неохотно делятся такими данным, но у нас производственная необходимость и служебные документы, подписанные всеми высшими силами. Отдел все равно ничего не выдает. Мы пошли с ними на переговоры, и в итоге выяснилось, что модели уже нет. Из-за недостатка места для хранения ее удалили. Хорошо хоть отчет о проделанной работе остался. Его нам хватило.

Еще одна интересная история у меня случилась уже после увольнения с предыдущего места работы. Где-то через полгода мне позвонили и попросили найти набор расчетов, которые я раньше проводил. Хорошо, что у меня оставался пропуск на предприятие, и я смог коллегам помочь. Кстати, даже мне найти эти расчеты оказалось непросто, а это были мои собственные данные.

Однако есть и существенные минусу. Все расчеты загружаются вручную, поэтому весьма вероятны различные ошибки пользователей при загрузке. Что более важно, самим расчетчикам такая система не приносит сиюминутной выгоды. Для них это скорее дополнительная нагрузка на поддержку системы.

Этап 3. Управление данными

Переходим к интересным этапам. На этом этапе предполагается, что все расчетные данные управляются в SPDM. Ключевые CAE-пакеты интегрированы в платформу. Появляется возможность автоматизировать некоторые шаги расчета, например, автоматически перестраивать сетку при изменении исходной конструкторской геометрии.

Ключевое отличие от предыдущих этапов – интеграция CAE-пакета в SPDM – то, что некоторые называют коннектором или инструментом симуляции. Для расчетчика это по сути кнопка, которая из SPDM запускает его любимую программу. Интеграция сама отвечает за складывание всех данных в SPDM согласно выбранной модели. Для того чтобы эффективно построить такую интеграцию у SPDM- и у CAE-программы должен быть проработанный API с определенным набором функций. 

Что касается модели данных, можно предложить следующую организацию.

• Идеализированная геометрия – слепок конструкторской геометрии, которую расчетчик упрощает и подготавливает для расчета. Ссылается на исходную ДСЕ (детале-сборочную единицу).

• Сеточная модель – связана с идеализированной геометрией и хранит в себе сетку и параметры сеткопостроения.

• CAE-анализ – объект, в котором хранятся настройки расчета, граничные и начальные условия. Также в нем могут находиться результаты расчета или их можно выделить в отдельный объект «CAE-результат». 

Желаемое свойство такой организации данных – отслеживать изменения основной конструкторской ДСЕ и автоматически транслировать их в сетку и в условия задачи. Такой подход существенно ускоряет процесс внесения изменений. 

В моей практике одной из частых причин простоя была задержка конструкторскими отделами выдачи исходной геометрии для модели. Конструктор должен был разобраться в геометрии, сделать новую сборку, убрать из нее лишние детали и произвести выгрузку данных в нейтральный геометрический формат (Parasolid или STEP). Из-за большой нагрузки конструкторам сложно было найти время на проведение этих действий, ну и соответственно расчетные работы простаивали. Если бы у нас тогда была развернутая SPDM-система, мы сами нашли бы в ней нужную конструкцию, собрали идеализированную геометрию и выполнили расчет без простоев.

Этап 4. Управление процессами

На этом этапе появляется возможность проводить полностью автоматические расчеты: от этапа обработки геометрии до проведения симуляции и обработки результатов. Расчетчики работают только через систему, и, соответственно, все расчетное ПО интегрировано в SPDM. Для автоматизации в системе пишутся обработчики, которые в автоматическом режиме загружают на расчетной машине все входные файлы, проводят сеткогенерацию и запускают расчеты. А еще эти обработчики могут быть использованы для подготовки геометрической модели, например, могут автоматически фильтровать группы объектов при переносе в идеализированную геометрию (крепеж, вспомогательные элементы и т.п.).

Также на этом этапе появляются комплексные интеграции – интеграции, при которых SPDM может управлять расчетами, но не хранит их в своей общей базе. Данные в таком случае могут быть распределены на внешних системах хранения (файл-серверы или объектные хранилища), машинах пользователей или на вычислительных кластерах. Но запускаются и управляются они централизовано через PLM. Это снимает все заботы с пользователя по поводу администрирования файлов больших расчетов и позволяет ему быстро готовить модели на своем рабочем месте и запускать их на вычислительных кластерах. 

Лично для меня проблемы работы с большими файлами встали в полный рост, когда пришла задача сделать около 300 однотипных расчетов. Делать такое количество расчетов вручную – не вариант. Слишком велика вероятность ошибки на каком-то этапе, которую потом будет сложно выявить. Ну и заняло бы это у меня много месяцов работы. Тогда, я провел все эти расчеты достаточно оперативно, активно используя различные скриптовые языки, включая внутреннюю автоматизацию расчетной программы. Даже для постпроцессинга пришлось использовать скрипты, чтобы формировать изображения, визуализации, отчеты и собирать интегральные данные по всем расчетам. Большой головной болью была организация хранения файлов и распределение их между моей рабочей машиной и вычислительным кластером. А самое плохое, что у другого специалиста уйдет уйма времени, чтобы разобраться в структуре этих расчетов. Здесь как раз нужна SPDM 4-го уровня, чтобы стандартизировать проведение таких расчетов.

Также к комплексной интеграции можно отнести интеграцию одномерных расчетов в SPDM-систему. Здесь сложность заключается в структуре 1D-модели, которая может состоять из подмоделей, принадлежащих разным пользователям. Интеграция этих моделей должна давать возможность работать как с полной структурой модели, так и с ее подмоделями по отдельности. Подход похож на работу со сборками для конструкторов. Также возможна интеграция внешнего контроля версий (например, Git-подобных) для отслеживания изменений модели.

Этап 5. MBSE-автоматизация

MBSE (Мodel-Based Systems Engineering, системная инженерия, основанная на моделях) – формализованное применение моделирования для поддержки управления требованиями, проектированием, анализом (в том числе расчетами), верификацией и валидацией, начиная с этапа концептуальной проработки на протяжении всей разработки и последующих фаз жизненного цикла. 

Более глубоко мы в MBSE погружаться не будем, но отметим, что в MBSE вводятся следующие понятия:

• Параметр – измеримая характеристика продукта;

• Тест – рабочий процесс, при котором проводится валидация требований и параметров. В том числе при этом могут появляться или заполняться новые параметры, которые будут использоваться в следующих тестах. Тестом может быть как физическое испытание или замер параметров реального объекта, так и виртуальное испытание, т.е. CAE-симуляция.

Возможностей стандартных движков рабочих процессов PLM недостаточно для поддержки модельно-ориентированной системной инженерии, и для этого нужен мощный и гибкий инструмент бизнес-оркестрирования, например, «low-code»-платформа. По моему мнению, лучшим инструментом здесь является DT Enterprise (бывший pSeven Enterprise). 

Задача DT Enterprise – поддерживать последовательную архитектуру запуска тестов и обеспечивать перемещение входных и выходных параметров PLM. Например, вы любите бюрократию и многоуровневое согласование – пожалуйста, тест не закончится, пока все не согласуют результаты расчета. Однако MBSE-подход позволяет стандартизировать формат передачи данных, что ускоряет процесс и повышает его прозрачность. 

Также MBSE очень доступен в обучении и может привлечь новых неожиданных пользователей – начальников отделов и системных архитекторов. Они описывают процесс через входы и выходы, оставляя исполнителю свободу в реализации деталей. Ну и во многих случаях можно настроить тест на полностью автоматическое выполнение, что ускоряет исполнение всей цепочки расчетов в разы. И все с учетом всех плюшек предыдущих этапов зрелости.

 Как это может выглядеть, я покажу на следующем видео.

Таким образом MBSE-автоматизация дает возможность создавать целые цепочки расчетов с учетом сложной многосвязной передачи параметров. Система позволяет явно и быстро установить текущий статус и этап выполнения расчетов в рамках всего предприятия. Ну и основная задача расчетчика в такой системе – это настройка шаблонов расчета и регулировка процесса счета. 

Какие есть SPDM-системы?

В 2000 году моделирование краш-тестов BMW достигло такого уровня точности, что в концерне начали заменять реальные испытания на виртуальные. Расчетов проводили так много, что для управления ими потребовалось создание отдельной системы. Так, под руководством Михаэля Хольцнера появилась первая SPDM-cистема CAEBench. Затем доктор Хольцнер перешел в компанию AUDI, где продолжил заниматься повышением производительности расчетов. Одним из ключевых достижений стало автоматическое документирование расчетных процессов с помощью метаданных, что позволило повысить эффективность инженерных команд на 35% без увеличения штата сотрудников. Позднее этот опыт лег в основу современной SPDM-системы Hexagon SimManager. Более подробно историю развития SPDM рассказывает Марк Норрис в своей лекции. 

Сейчас на международном рынке представлено достаточно много различных SPDM-решений. 

Teamcenter Simulation Manager, который использовали Boeing, NASA, Ford и многие другие компании.  Уже упомянутый Hexagon SimManager  внедрялся на Audi, BMW, и Airbus. В 2020 году появилась Ansys Minerva, которая сделана на открытой платформе Aras Innovator, и ее используют Cummins и Eaton. Кроме того, есть открытый плагин openSPDM от Марка Норриса для Aras Innovator, который применяют, например, в Safran. Также есть SIMULIA SLM, BETA CAE SPDRM и ESTECO VOLTA. 

На отечественном рынке есть CML-Bench, который уже проходит внедрение на предприятиях ОДК и Росатома. Также отечественные PLM-решения (Product Lifecycle Management, система управления жизненным циклом изделия) T-Flex Docs и Лоцман PLM заявляют о движении в сторону развития SPDM-возможностей (1, 2).

Ключевая особенность SPDM-решений состоит в том, что при внедрении их всегда нужно допиливать под работу с большой номенклатурой CAE-пакетов, которую применяют расчетчики. Сценарий использования одной и той же расчетной программы на предприятиях может отличаться настолько кардинально, что потребует написания отдельного интеграционного модуля. Соответственно SPDM-система должна быть устроена так, чтобы позволять разработчику-интегратору быстро и легко разрабатывать такие модули.

Мы в департаменте цифровой трансформации машиностроения ЛАНИТ разрабатываем и развиваем продвинутые интеграционные модули в Teamcenter Simulation Manager, а также занимаемся разработкой платформо-независимого решения, которое позволит интегрировать расчетные программы в любые PLM.

Я уверен, что введение SPDM более высоких этапов зрелости (выше третьего) – это простой и быстрый способ повысить отдачу от расчетов. А так как расчеты – это один из основных способов принятия конструкторских решений, SPDM может положительно повлиять на результаты конструкторской деятельности в целом. В наше время преимущество даже на несколько процентов может оказать решающее значение с точки зрения завоевания рынка. Расчетчики выполняют сложнейшую работу, используют самые навороченные методы моделирования и конечно заслуживают максимально удобную инфраструктуру для проведения своих исследований. Всем будет лучше, чтобы расчетчики сосредоточились на том, что они делают лучше всего – на расчетах.

 *Статья написана в рамках ХабраЧелленджа 4.0, который прошел в ЛАНИТ весной 2025 года. О том, что такое ХабраЧеллендж, читайте здесь.