基于系统仿真的复杂产品创新绩效评价与优化研究

李刚

（哈尔滨剑桥学院工商管理学院，黑龙江哈尔滨 150069）

一、制造业升级与复杂产品创新

中国制造业升级目标由制造业大国向制造业强国转变，制造业强国的标志之一是可以实现复杂产品的制造加工。复杂产品的特点包括使用高技术、采用复杂工艺、零部件数目庞大、产品结构层次较多、零部件与产品之间变化关系较多、具有高价值。复杂产品制造通过多家零部件供应商、多道制造工序完成制造加工。复杂产品创新能力提升是实现制造大国向制造强国转变的路径。对复杂产品制造过程进行创新，通过零部件供应商整合制造工序，优化提升复杂产品制造效率，缩短制造加工周期，降低制造加工成本，同时也打破制造优势国家对制造技术的垄断。复杂产品的制造创新由于涉及的供应商数量和环节众多，在实际制造加工过程中往往存在诸多不可控因素，不能准确识别出影响复杂产品制造创新的根本性因素。因此，需要进行多轮对比性实验，找出不同控制变量对复杂产品制造创新过程产生的影响[1]。

在复杂产品生产创新过程中，技术创新是一个重要的途径，可以通过引入先进的生产设备和自动化系统，提高生产效率和质量；借助数据分析和智能化技术，优化生产计划和资源配置，提升生产能力和灵活性。此外，管理创新也是关键，通过改进沟通和协作机制，提高生产过程中的信息流畅度和协同效率，减少生产中的错误和延误[2]。

但是在复杂产品生产创新过程中，往往生产过程就是创新过程，存在创新绩效评价和优化难题。有学者针对创新绩效复杂产品系统创新评估的滞后性问题，提出了基于客户可接受性标准的创新绩效评价。目前，国内以先发国家复杂产品创新绩效数据进行系统仿真建模，利用机器学习算法，找出复杂产品创新绩效模型中可以优化的部分，成为后发国家实现复杂产品技术追赶的独特模式。

二、文献综述

（一）复杂产品生产及创新研究

由于复杂产品系统的研制和理论探讨是比较新兴的，并没有统一的定论。

关于复杂产品的定义，学者认为可以从产品生产过程进行定义，即具备客户需求复杂、产品组成复杂、产品技术复杂、制造流程复杂、试验维护复杂、项目管理复杂、工作环境复杂等特征的一类产品，如航天器、飞机、汽车、船舶、复杂机电产品等。

与传统大规模制造产品相比，复杂产品生产过程具有以下不同的特性：复杂产品系统一般为特定用户以单件/小批量进行定制生产，复杂产品系统的研发与生产往往融合在一起，当整个产品系统研发制造出来之后，就直接单个/件交付用户，而不再像大规模制造的产品那样，在新产品研发出来之后，还存在扩大再生产的过程。

复杂产品系统的集成化程度高，由许许多多的模块和零部件组成，其开发成功能够推动其他相关产业的发展，进而带动其他普通大规模制造产品的发展。

复杂产品系统创新并不遵循厄特巴克所描述的一般产品的创新生命周期规律。复杂产品系统的创新过程需要用户的高度介入。

复杂产品生产工艺的特点是以管理优化为目标，构建复杂产品生产协同管理模型。此外，需要深入研究产品在研发、计划、生产、产品检测和改进阶段的问题，提出生产协同管理工艺，从而实现对产品生产的精细化管理。

复杂产品制造过程中工艺数据的高维特性以及工艺数据间的复杂关联特性，使工艺数据中的深层次关键工艺特征难以挖掘，限制了产品质量的准确预测[3]。

（二）基于新技术的复杂产品创新绩效研究

随着技术的发展，新的生产技术和工艺不断涌现，为复杂产品生产过程的创新提供了新的可能性和解决方案。优化管理流程和沟通机制能够提高生产过程的协同效率和信息流畅度。复杂产品的生产过程，涉及多个环节和参与者，需要进行有效的协调和沟通。有效的生产管理和决策支持系统可以帮助企业及时获取和分析生产过程中的关键信息，并快速做出决策，进而提高生产效率和质量[4]。

智能化技术的应用将成为复杂产品生产过程创新的重要趋势。人机协同也将成为复杂产品生产过程创新的重要方向。随着机器人和自动化设备的应用逐渐广泛，人与机器的协同工作将成为未来的趋势。通过人工智能和机器学习的技术，可以实现人与机器在生产过程中的协同操作和决策。

云计算技术为复杂产品生产过程中的协同合作提供了解决方案。利用云计算技术，不同环节的生产数据和资源可以实现共享和协同，提高通信和协作效率。生产过程中的各方可以通过云平台实时共享信息和调整生产计划，以应对市场需求和供应链的变化[5]。

数据分析和智能化技术是复杂产品生产过程改进的重要手段。通过收集和分析大量的生产数据，可以对生产过程进行深入理解，并发现问题和瓶颈所在。借助人工智能和机器学习等技术，可以建立预测模型和优化算法，实现生产计划的智能化调整和资源的优化配置。这不仅可以提高生产效率和灵活性，还可以减少生产成本和资源浪费[7]。

复杂产品创新依赖新技术，但新技术在复杂产品生产中存在不确定性，为了避免复杂产品创新风险，提升复杂产品创新效率，依靠系统仿真进行复杂产品创新绩效研究是科学有效路径[8]。

三、基于系统工具的复杂产品创新绩效仿真

（一）复杂产品创新技术集成过程仿真

从产品的设计到制造以至测试维护的整个生命周期中，计算机仿真技术贯穿始终，见表1。

表1 计算机仿真在整个复杂产品生命周期中的应用

（1）仿真在制造车间运行中的应用。FMS（flexible manufacturing system，柔性制造系统）中的调度问题可以定义为分配和协调可获得的生产资源，如加工机器、自动引导运输工具（复杂制造）、机器人以及加班的时间等，以满足指定的目标。这些目标可以是满足交货日期、产量达到最大，机器的利用率达到最高，或上述目标的组合。FMS 中的调度过程包括：①选择进入FMS 的工件；②为工件加工选择加工路线；③选择在机器上进行加工的工作；④为复杂制造选择派遣规则。仿真方法主要就以上方面对调度问题进行分析和评价[6]。

（2）仿真在库存管理中的应用。在整个生产系统中，库存子系统起着重要的作用。对于库存管理的仿真包括：①确定订货策略；②确定订货点和订货批量；③确定仓库的分布；④确定安全库存水平。

（二）复杂产品的创新绩效评价过程仿真

面向复杂产品创新绩效评价过程的仿真主要包括以下3 个方面：①复杂产品的静态、动态性能分析；②复杂产品的可制造性分析；③复杂产品的可装配性分析。面向制造工艺和装备的仿真主要指对加工中心加工过程的仿真和机器人的仿真。面向生产管理的仿真，大致有以下3 个方面：①确定生产管理控制策略；②用于车间层的设计和调度；③用于库存管理。下面从这3 个方面介绍仿真技术的应用。

首先是仿真在生产管理控制策略中的应用。用于生产管理控制策略的仿真包括确定有关参数的仿真以及用于不同控制策略之间比较的。

其次是仿真在制造车间设计中的应用。一般车间的设计过程分为两个主要阶段：初步设计阶段和详细设计阶段。初步设计阶段的任务是研究用户的需求，然后由此确定初步设计方案；详细设计阶段的主要任务是在初步设计的基础上，提出对车间各个组成单元的详尽而完整的描述，使设计结果能够达到进行实验和投产决策的程度，具体来说即确定设备、刀具、夹具、托盘、物料处理系统、车间布局等。而仿真技术则主要用于方案的评价和选择。具体来说：

在初步设计阶段，可以在仿真程序中融入经济效益分析算法，运行根据初步设计方案所建立的仿真模型，给出以下评价信息：①新车间中生产的产品类型和数量能否满足用户要求；②产品的质量和精度是否能够满足用户要求；③新车间的效率和投资回收率是否合理。

在详细设计阶段，使用仿真技术可以对候选方案的以下方面作出评价：①在制造主要零件时，车间主要加工设备是否能够得到充分利用；②负载是否相对平衡；③物料处理系统是否能够和车间的柔性程度相适应；④新车间的整体布局是否能够满足生产调度的要求；⑤是否具有一定的可重构能力；⑥在发生故障时，车间生产系统是否能维持一定程度的生产能力。

四、基于生产过程的复杂产品创新绩效系统仿真设计

（一）复杂产品生产过程中的创新绩效

复杂产品是指使用高技术、复杂工艺制造的零部件数目庞大、产品结构层次较多、零部件与产品之间变化关系较多价值高的产品。

根据系统工程理论，将复杂产品制造过程中的若干因素组成相应的系统，该系统在运行过程中，通过仿真改变其中的若干变量并进行标记。利用系统仿真演示出整个复杂产品的创新过程，以系统地仿真出不同控制变量下的不同创新绩效[9-10]。

根据创新绩效指标和标准对比系统仿真出的多个创新绩效结果，并选择最优方案，在实际复杂产品制造生产过程中实施，以解决复杂产品创新绩效评价问题。即先利用仿真进行评价，再根据实际情况进行评价，从而将原来一次创新绩效评价变为事前预研创新绩效评价和事后创新结果评价。由此可见，复杂产品创新系统仿真技术在工程设计中具有广泛的应用。

（二）复杂产品系统仿真建模步骤

现有的计算机仿真软件完全可以实现对复杂产品制造流程的仿真。复杂产品制造与普通产品制造过程相似，涉及生产加工、技术研发、产品设计、零部件和原材料的采购，以及整个制造加工过程的安排，还包括后续产品质量性能的检测。将整个制造过程全部纳入系统仿真，可进一步改变系统中不同变量参数，从而改变对创新程度的识别，包括工序工期的安排。仿真建模步骤为：

（1）根据复杂产品生产流程进行同步数据传输，以此实现制造加工、可视化、同步仿真。通过调研某企业复杂产品系统原有设备布置图和详细状况，分析各设备对应的全流程创新中的仿真元素。根据掌握的订单生产任务量，确定用来表达订单状况的全流程创新元素，设计仿真方案。

（2）理顺各设备和复杂产品的工作逻辑，采用全流程创新元素控制复杂产品以实现创新仿真。进行复杂产品创新设计，制定新的制造加工规则，设计工件进入生产线的投产时间和数量，采用任务队列技术控制复杂产品，对可能出现的冲突进行化解，并调试仿真模型直至运行良好。完成整个仿真过程后，将数据导出，进行研判。

（3）当生产加工制造过程完全实现仿真后，还应在产品设计研究、生产制造、技术开发等环节全面纳入系统仿真。利用计算机仿真软件进行复杂产品制造过程创新，主要是通过改变零部件供应环节，改变生产加工制造的工艺流程环节、工序环节来实现制造方法的创新。

（三）实证案例演示

实证研究以某高校实验室的智能制造实验中心为例，该实验室承接企业复杂产品的制造加工全过程。智能制造实验中心将复杂产品创新全过程划分为设计、采购、制造、测试等环节和流程。

在复杂产品设计环节，设计演示系统中共有n个设计中心，定义为设计中心a1、设计中心a2，设计中心a3...设计中心an，分别对应该复杂产品制造系统的n个设计流程。该设计系统可以针对一个或多个复杂产品分别进行设计，再进行组合。

在复杂产品零部件原材料采购演示系统中，共有n个采购中心，定义为采购中心b1、采购中心b2、采购中心b3...采购中心bn，分别对应该复杂产品采购系统的n个环节。该采购系统可以分别针对一个或多个复杂产品进行分别零部件原材料采购，再根据工序工艺进行统一组合。

复杂产品制造演示系统共有n个加工中心，定义加工中心名称分别为加工中心c1、加工中心c2、加工中心c3...加工中心cn，分别对应该复杂产品制造系统的n道工序，该制造系统可以分别针对一个或者多个复杂产品进行分别制造加工，再进行组合安装调试。n个加工中心可以同时开始加工，也可以错时加工，按照不同的生产技术调整组合，可以形成不同的生产工具。

在复杂产品质量性能检验中心，检测中心共有n个，定义名称检验检测中心为检测中心d1，检测中心d2，检测中心d3...检测中心dn，分别对应该复杂产品检测系统的n个不同步骤。该检测系统可以分别针对一个或多个复杂产品进行检验检测，最终根据检测结果分别给出质量检测鉴定结果。该复杂产品创新绩效系统过程如图1 所示。

图1 复杂产品创新绩效系统过程

目前，复杂产品制造流程一般是一套流程全部完成后，进入下一步流程。例如，设计流程完成后进入原材料和零部件的采购流程，然后进入制造生产加工流程，再进入产品质量检测流程。在每一个子系统内完成全部活动或流程后再进入下一个流程，在全部流程完成后，进行复杂产品交付验收。

在复杂产品创新过程中，采用每个演示系统流程与下一流程对应的方式，即每一流程单一环节完成后，均可与下一环节对接，而不需要等到自身流程全部完成后，再进入下一流程。

五、基于生产过程的复杂产品创新绩效系统仿真优化

分别使用Arena 软件和Extend 软件进行基于生产过程的复杂产品创新绩效系统仿真。其中Arena 软件在制造系统中的应用主要包括：制造系统的工艺计划、设备布置、工件加工轨迹的可视化仿真与寻优、生产计划、制造系统的改进。Extend 软件的应用涉及制造业、物流业等领域，具体应用于生产系统的性能优化等。通过对系统绩效指标的仿真分析，可以直观地评价和改进影响系统性能的因素，以实现系统最佳的配置、运行模式或经营策略。各种仿真数据可以在软件中导出。其中，综合绩效表示该部门绩效水平，创新绩效表示该部门经优化后的绩效水平，均采用加权平均法计算。

（一）复杂产品系统仿真基本模型的运行分析

以某高校实验室的智能制造实验中心为例，基本模型的参数为：复杂产品1 个、设备缓冲数量为4、复杂产品运行速度为1m/s、按工艺1、工艺2、工艺3 的顺序投产。仿真模型运行后显示，当生产流程完成时，可利用率最高的是a2、b1、c3、d2，利用率为31%，而其余4 个设备效率不到20%，生产设备利用率偏低。从Arena 仿真软件和Extend 仿真软件导出基本模型的运行数据、制造中心基本模型的运行数据、采购中心基本模型的运行数据、测试中心基本模型的运行数据进行总体创新绩效分析，具体分析结果见表2～8，其中表2～5 为具体的设计、制造、采购、测试环节分析；表6 为基本模型的整体运行数据分析。

表2 设计中心的运行数据分析

表3 制造中心的运行数据分析

表4 采购中心的运行数据分析

表5 测试中心基本模型的运行数据分析

表6 基本模型的运行数据分析

（二）复杂产品系统仿真优化模型运行分析

在仿真过程中可以发现，不管采取哪种投产方式，复杂产品生产设备利用率普遍偏低，因此改变复杂产品的并行生产数量可以提高设备利用率。

从仿真结果分析可知，复杂产品数量增加时，无论采取哪种投产方式，都可以有效缩短生产时间，提高设备的利用率，但是比较两种投产方式，顺序循环投产的方式能够更有效地缩短时间。从1 件复杂产品到5 件复杂产品，设备的利用率都在提高，但是随着复杂产品数量增加到4 件后，提升的速度变缓。由此可见，复杂产品加工数量达到一定程度后，增加复杂产品数量对缩短时间的效果并不显著。而且由于增加复杂产品就意味着增加成本，因此将复杂产品数量控制在4 件以下是比较合适的。设备1 的效率是所有设备中最高的，也就是说瓶颈在设备1，有效提高设备1 的生产率可有效缩短生产时间。

（三）复杂产品系统仿真创新优化方案的选择

保持其他条件不变，改变复杂产品的制造速度可以减少设备等待的时间。针对基本模型利用率低、花费时间长的问题，提出以下几种优化方案：订单按时间分批投入，提高设备的利用率；订单按顺序循环投入，提高设备的利用率；增加复杂产品的数量，减轻复杂产品的负荷，提高设备利用率；提高复杂产品的制造速度，可以提高设备的利用率；改变设备缓冲的数量。

针对以上提出的方案修改基本模型，在多次运行的基础上对新模型进行分析，从而找出最优的模型参数，具体结果见表7～8。但在现实系统中，复杂产品的制造速度不能太高，太高就会造成对复杂产品的控制难度加大，因此提高复杂产品制造速度的现实意义有限。

表7 优化模型的运行数据1

表8 优化模型的运行数据2

六、结论与展望

（一）结论

基于系统工具进行复杂产品创新绩效仿真，实验利用仿真软件运行生产数据，根据仿真软件输出的结果分析复杂产品创新绩效，进而发现复杂产品生产创新可从以下技术、产品、流程三个方面优化：

（1）复杂产品创新系统仿真的目的在于通过模拟和评估各种设计方案，提供科学决策依据，降低产品开发的风险和成本，并加快产品上市时间。对复杂产品技术创新过程进行仿真，并根据仿真结果进行技术优化。研究发现技术创新能力对复杂产品创新绩效起到了一定的作用，同时发现技术创新存在多重不确定性，通过系统仿真可以减少不确定性，并最终提高创新绩效。

（2）复杂产品创新系统仿真的意义在于提高产品创新的成功率和市场竞争力。通过仿真模拟，设计人员可以提前识别和解决可能存在的问题，优化设计方案，生产人员可以进一步提升产品的性能和可靠性。同时，复杂产品创新系统仿真还能够减少实验和试验成本，缩短产品开发周期，提高工作效率，为企业创造更大的经济效益。

（3）通过建立精确的数学模型和仿真算法，复杂产品创新系统仿真能够模拟产品在不同环境下的工作状态和性能表现，帮助进行全流程优化，确定最佳创新方案，最终实现复杂产品创新系统优化。该优化过程针对复杂产品原有的各阶段，利用系统工具形成复杂产品的全流程优化，最终进一步提升复杂产品创新绩效。

（二）展望

复杂产品创新系统仿真技术在工程设计中的应用前景非常广阔，随着科学技术的不断发展和创新，它将继续向以下几个方向发展。

（1）数据驱动的仿真方法将得到广泛应用。随着大数据和机器学习的兴起，利用真实数据来训练仿真模型，提高仿真准确度和可靠性成为可能。通过数据驱动的仿真方法，设计人员可以更准确地预测产品的性能和行为，快速评估不同设计方案的优劣，并进行优化和改进。同时，仿真技术将更加强大和智能化。随着计算能力的提高和仿真软件的不断优化，复杂产品创新系统仿真将能够处理更大规模的模型和更复杂的物理现象。

（2）多物理场耦合仿真将得到进一步发展。未来的仿真技术将更好地模拟和评估多物理场耦合现象，提供更全面准确的产品创新预测。

（3）通过仿真技术的应用，复杂产品的创新和发展将更加可行和可持续。根据生产数据进行系统仿真，在数据公开趋势下，更有利于发现复杂产品生产流程中可以创新优化的环节，促使复杂产品的生产呈现规模化改善和提升。