汽车开发系统工程 课件 第五章 汽车开发技术和管理数字化（下）

第5章汽车开发技术和管理数字化汽车开发数字化技术数字化，是介绍基于MBSE的系统，无人车的设计管理数字化，数字化中台，大数据分析需求辅助决策，信息化系统为什么要数字化？当前数字化到了什么程度？如何实现更高程度的数字化？基于MBSE是实现更高数字化的一条路径，本章进行介绍，提供案例借鉴同样的思路、理论和方法，实现管理的数字化汽车开发数字化（1）技术方面，实现汽车开发任务模型化、数字化，并且打通各研究领域，大家在统一数字化平台开展工作，目的是提升汽车开发能力。（2）管理方面，基于需求的大数据分析，做成正确决策；在汽车开发过程中，借助数字化平台，及时做出正确决策。主要内容1基于模型的系统工程2基于模型的系统工程理论和方法3基于模型的系统工程汽车开发4企业数字化中台及其应用5应用案例企业数字化中台及其应用企业运用互联网、人工智能、大数据等新一代信息技术，建立企业数字化中台，为企业的发展赋能，从而优化企业的组织管理、生产研发、供应链管理、市场营销、车辆售后等环节，探索新的商业模式，提高企业资源利用率，为企业的创新发展开辟新道路。新一代信息技术概述新一代信息技术主要包括物联网、大数据、云计算、人工智能、5G技术和区块链等，新一代信息技术相互结合应用，效果呈指数增长，共同推动企业的高速发展。（1）物联网物联网是通过无线通信技术和互联网实现的一个巨大的网络，能够容纳将各种智能电子设备（包括以智能手机为代表的移动终端、各类信息传感器以及各种大型服务器和数据中心等）。物联网能够通过各类集成化的微型传感器相互协作进行实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息。物联网将加速实现企业数字化，将分散的信息拉近，并集成对象和对象之间的数字信息。在运输物流、生产制造、智慧管理、供应链管理等方面具有非常广阔的市场和应用前景（2）大数据随着信息技术的不断升级，人们收集、捕获数据信息的能力越来越强，涉及的方面也越来越广，在这种背景下，大数据的概念应运而生。大数据是一个数据集合，这个集合的规模过大，使用传统数据库软件已经无法进行高效的存储、管理和分析，必须使用新的处理模型才能挖掘出这些海量数据中的内在关系，从而发挥其蕴含的价值，科学指导人们的决策。（3）云计算云计算是与互联网、软件、信息技术相关的一种服务，其拥有强大的计算、存储和通信能力，通过软件的自动化管理可以在很短时间内完成对海量数据的分析处理。云计算的出现使得在较少人的参与下就能让大量资源被迅速的提供和应用。数据量大，使用人数多，需要云计算的支持（4）人工智能人工智能AI是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能可以对人的意识、思维的过程进行模拟，主要涉及人机对弈、模式识别、自动工程、智慧工厂等。基于数据的推演、模拟、预测，可用到人工智能（5）5G5G是第五代移动通信技术，是最新一代蜂窝移动通信技术，也是继2G、3G和4G系统之后的延伸。5G的性能目标是高速率、低延迟、节能、降低成本、提高系统容量和大规模设备连接。（6）区块链区块链是一种利用自动化脚本在分布式架构和计算方法中编程和操作数据的全新的智能合约，各个分布式节点产生的数据以块链式的结构进行组织，并在各个节点进行存储、处理和更新，从而数据得到加密保护，具有去中心化、开放透明、不可篡改、分布式存储等特性。企业数字中台数字中台是一个与前台和后台相对的概念，是前台和后台的中间层，并对二者进行连接，将其公共的工具技术进行梳理和集成以实现复用。传统企业内部往往信息管理系统众多，管理相对独立，存储相对分散，传统的信息管理系统已经难以从规模上和效果上满足企业对数据服务的需求，为了整合数据资产并挖掘数据价值，数字中台就应运而生。数字中台指的是一个综合性的数据服务能力共享平台，该平台实现了对数据的采集、交换、共享、融合以及组织管理能力，对数据进行统一建模分析，最终服务于具体的应用。数字中台不是单个的信息系统或者软件，而是打通了整个生产管理环节的数据，是各类数据服务组件的集合。

数字中台的核心在于对数据利用链路的打通，让数据能够在研发设计、生产制造、营销物流、组织管理、产品服务与供应链间自由的流动共享。通过数据中台对数据的聚集和共享，使企业各个部门之间能够更加融洽协同，加快企业的业务创新能力和对市场的响应能力。数字中台将成为各个车企新的数字基础设施平台，加快企业创新发展能力，同时降低创新成本。数字中台有以下基本特征首先，数字中台是数据的能力共享平台。由于企业传统的信息管理系统不互通，研发时的定义不同，功能也随之不同，当客户产生某些需求时，由于信息管理系统不同功能之间的数据需要耗费大量成本才能互通甚至难以互通，数据无法实现共享，数字中台的应用开发更注重数据能力的共享性。第二，数字中台是有机的一体化平台，不只输出技术能力，也输出数据能力、资产价值、应用能力以及管理能力等价值。数字中台能够对企业各部门和用户赋能，敏捷感知用户需求变化，通过技术分析与应用快速响应市场需求，更新产品和服务以满足消费者需求，以迅速抢占新一轮市场。第三，数字中台是新一代的信息数据架构，是以应用为出发点，进行数据互通整合，最终呈现数据应用的平台。数字中台更注重业务端的使用和业务价值的体现，其建设需要结合各部门灵活的应用需求，以及公司各个部门和资产的多维配合。数字中台是以应用为核心，而不是多个信息管理系统和分析工具的集成。传统的信息管理系统主要承担管理基础数据处理的功能，提供一些简单的数据分析，但无法深入挖掘数据价值，对企业生产运营决策价值有限。数字中台所具备的能力

（1）数据服务的能力 通过数字中台可以快速获取相关数据，包括数据共享、数据提取和数据分析，数字中台打通各信息管理系统的数据进行数据分析、加工、治理和预测等。（2）数据应用开发的能力 数字中台将上下游企业的数据打通，帮助企业不同应用的实现数据共享、应用共享。

（3）强大的数据处理能力 数字中台通过集成对数据的采集、共享、融合、治理和分析能力，为数据应用提供了强大的基础支持，不同的业务场景需要不同规模的计算平台来处理海量数据，数字中台可帮助企业根据应用需求随时调度数据进行计算，获取必要的情报，供管理者决策。 （4）沉淀资产的能力 企业通过对生产制造、用户特征、人力效率、管理经营等多方面的数据进行分析，挖掘蕴含其中的价值，能够获得更多辅助决策的信息，提高企业的核心竞争力。另外企业内部拥有的IT资产、模型资产、应用资产和用户画像资产等都可以在数据中台得到积累沉淀，为日后企业的应用提供支持。（5）数据融合打通的能力 数字中台将数据定义和意义保持一致，使数据实现真正的打通共享。数字中台应用价值数字中台在汽车企业有重要的应用价值，体现在多个方面，下面列出一些内容（1）用户需求分析通过数字中台技术，可以收集用户需求，用大数据做出分析，为企业发展战略服务。设计的产品能够满足用户需求。在设计过程中可以让用户参与评估，确保产品能够满足市场需求。敏锐捕捉用户需求变化，敏捷应对市场变化。（2）数字化汽车开发管理通过数字中台技术，对汽车开发整个环节的人力、财务、成本、进度等进行实时管理，减少人、财、物的浪费，提高汽车开发效率。（3）数字化设计通过数字中台技术，让多学科、多领域人员协调设计，对产品性能优化，确保产品设计质量，控制产品成本，按照进度、质量完成设计任务。产品的设计满足制造工艺要求，各方面进行同步工程分析，保证设计的产品能够较低的成本制造出。（4）数字化制造通过数字中台技术，打通材料、设计、工艺、制造等各个环节，确保制造的进度、质量和效率。协调设备产能，能够实现设备的充分利用。通过工厂互联，打通企业运营的数据孤岛；通过全生产过程优化管理，提高资源利用率；通过产品全生命周期质量可溯管理，提高产品质量把控能力；通过柔性生产制造-快速响应多样化市场需求；通过大规模个性化定制，满足用户个性化需求。（5）数字化供应链通过数字中台技术，和供应商实现数据共享，共同保证产品质量，减少开发成本和风险。网络平台共享，供应链上下游协同优化制造。

（6）数字化营销通过数字中台技术，直接与消费者接触，开展线上销售，减少营销成本。（7）数字化售后通过数字中台技术，提高远程诊断、远程备件、预约维修等功能，减少企用户的使用成本。远程运维服务，提高产品售后服务水平。服务在线化，打通客户与设计、研发、生产、服务等环节的信息通道，实现用户在选车、试驾、买车、售后等全生命周期的“业务在线化”沟通服务。用户中心化，让用户参与产品设计研发生产直至最终商品销售定价的全过程，以用户为中心，追求客户驾购的满意度，强调用户满意度，重视产品与服务价值的体验（8）智能化驾驶通过数字中台技术，在法律允许范围内，收集车辆运行数据，利用大数据等技术，提高车辆智能化驾驶能力。产品智能化，某汽车新产品搭载智能交互系统，为用户提供智能、个性化的驾车体验，关注车内生态健康，构建人、车、环境和谐的智慧关系。智能无人驾驶与安全识别技术成为未来产品升级趋势。一些汽车公司已经构建数字化中台帮助企业重构新生态。数字化中台建设不仅对互联网企业的可持续发展至关重要，可以实现数据赋能全产业链的数字化转型。“数据孤岛”是汽车行业长期存在的“顽疾”，数字化中台的构建有助于企业数据的内部（研发、生产等）和外部（营销、出行等）全方位打通，提升研发、生产、供应链的优化和效率，支撑新的以客户为中心的商业模式，加快业务创新的响应能力，降低企业创新成本，提高和丰富客户的出行体验。中台战略可有力地支撑企业从流程驱动向数据驱动转变，正成为汽车行业数字化转型的新趋势。这部分内容也比较空，没有讲如何建，讲有这么一个东西，可能发挥的价值主要内容1基于模型的系统工程2基于模型的系统工程理论和方法3基于模型的系统工程汽车开发4企业数字化中台及其应用5应用案例应用案例

MBSE方法在无人平台车开发中的应用下面介绍MBSE方法在无人平台车开发中的应用。通过案例的学习，可以深入了解MBSE方法在汽车开发、汽车零部件开发中的应用。无人平台车的开发过程与普通新能源汽车开发过程有一定相似性，通过这个例子可以了解基于MBSE进行汽车开发的一般过程。无人平台车辆：为一种无人驾驶、可远程操控或者自主决策、可回收或一次性消耗、可以携带作战武器的装备，无人平台车辆设计复杂度正在不断的提高，对系统的设计风险和设计效率提出挑战。开发车型：无人平台车辆无人平台的设计面临挑战（1）无人平台涉及的领域知识繁杂，包括机械、电子、通信、软件工程等众多学科领域，依靠传统的学科专家分别采用各自领域的方法对本领域问题进行描述，无法实现跨学科的交叉融合；（2）在概念设计阶段缺乏有效的验证方法，一般依靠最终的实物进行系统的验证，迭代次数多，设计成本高；（3）在系统全生命周期的不同阶段，设计人员采用不同工具进行数据交互，如基于电子表格/数据库等形式的需求管理、基于文档形式的设计报告、基于建模工具的二维/三维模型等，导致设计人员之间技术交流困难，难以掌握系统的综合信息。（4）主要依靠专家经验或设计模板进行设计，对设计参数之间的关联和传递关系缺乏深入理解，当设计需求变化时，无法系统性地调整设计参数以达到全局最优。（5）无人平台的设计需求主要来自三方面：设计总师分解后的系统需求、军方的性能指标要求、设计人员的领域术语需求。传统的设计方法无法处理上述异构需求，当需求变更时难以对其进行追溯和一致性管理。需求驱动的无人平台设计方法针对无人平台进行概念设计阶段的建模与分析，首先设计人员提取各利益相关人的需求，包括系统需求、系统性能指标、领域术语需求等，并采用OSLC方法对上述异构需求和指标进行一致性表达。在系统分析和设计阶段，基于多架构建模方法实现系统、功能、逻辑和架构（RFLP）的形式化表达，并在模型中调用OSLC服务化生成的标识符完成RFLP映射过程中的需求传递；在系统验证阶段，采用混合状态机仿真技术实现系统动态行为验证，基于可满足性模理论实现系统设计的指标合理性验证在异构需求进行一致性表达的基础上，以无人平台车区域探测场景中的参数传递为例实现需求分解及系统建模，并通过状态机仿真和指标验证的方式完成对系统需求的概念验证和确认如图5-6所示。基于需求的无人平台车设计以某无人平台车研发为例，其过程包括机械、电子、控制等学科的交叉融合，这三个领域的需求描述不同，所谓的异构需求，可采用统一建模语言描述，如图5-6所示。异构需求一致性描述采用多架构建模方法对设计进行模型化表达，通过开放式生命周期协同服务（OSLC,OpenServiceforLifecycleCollaboration）对异构数据进行统一管理与追溯依据RFLP（Requirement、Functional、Logical、Physical）映射规则，实现无人平台的需求、功能、逻辑、架构的统一描述。采取混合状态机仿真和指标验证的方法对系统概念设计阶段的众多需求进行验证和确认，完成系统闭环设计。开放式生命周期协同服务开放式生命周期协同服务（OSLC,OpenServiceforLifecycleCollaboration）采用OSLC技术，将来自表格、数据库、术语平台等的异构需求进行一致性表达，以便于系统模型对异构需求的查询及调用；在需求统一表达的基础上，实现异构需求、系统模型与仿真模型的集成和相应的自动验证多架构建模方法多架构建模方法是一套采用M3-M0建模框架，面向MBSE的特定域建模方法，可以在此基础上实现无人平台设计过程中所涉及的所有架构建模。M3-M0建模框架M3为元元模型层，代表最高程度的抽象层次，即针对元模型的元语言。本文采用的GOPPRR方法在六种元元模型（图、对象、点、属性、关系、角色）的基础上构建无人平台的元模型库，即特定域语言以支持领域模型设计，从而辅助系统开发。其中，六种元元模型的含义如下：图（Graph）：图元素包含其余几种元素，对系统的某个视点进行分析，在一个框图内对系统进行描述。对象（Object）：模型中的主要元素，用于表示一种实体，可以单独存在，也可以与其他对象进行关系链接。点（Port）：通常附属到对象上，用于表示对象和角色连接的端口。属性（Property）：不能单独存在，附属到其他元元模型上用于表示其特性。角色（Role）：在关系的两端，表示对象以何种身份进行连接。关系（Relationship）：通过角色与对象连接，表示对象之间的连接方式。M2为元模型层，在元元模型的基础上添加相关领域概念，表现为具有某种共同特性的模型集合，是模型的抽象表达。在元模型层可以根据领域知识设计相关系统建模语言，如SysML、OPM、BPMN等。M1为模型层，在元模型的基础上进行设计以支持系统开发，是现实世界中某种视点的抽象表达，例如需求图用于在建模时表示系统的某种设计需求。M0表示为现实世界中的某种视点，即从某个系统视角来表达系统的关注问题，例如对无人平台进行需求管理及验证时，对应M0的视角为需求图、需求分配矩阵、需求表格等模型需要解决的系统问题。在GOPPRR六种基础元素的基础上开发针对无人平台的特定域建模语言，设计流程如下：（1）定义属性元模型：在其他元模型中进行引用，包括String，Double，Integer，Boolean等几种类型。（2）定义点元模型：表示对象的接口形式，根据输入点、输出点、无向点三种类型设计固定语法。（3）定义对象元模型：建模过程中具备相同特征的实体，添加相应的属性并设计相应的固定语法形式，除此之外可以设定附属于该对象的点元模型。（4）定义关系元模型：表示对象之间的关系，用于连接实例化的对象或者对象上的点，添加属性并设计固定语法。（5）定义角色元模型：表示对象之间的连接形式，设定属性、名称及其固定语法。（6）定义图元模型：引用前面五种元模型，并定义建模语言的语法，用绑定的形式定义对象之间的连接关系。无人平台模型库设计针对无人平台设计特定域模型库，在此过程中，M3-M0的建模框架提供建模流程，从元元模型出发，基于SysML的语法和语义，采用GOPPRR六种元素设计领域建模语言，在此基础上实现系统某个视点的模型化描述；RFLP架构提供模型设计思路，在无人平台模型库基础上分别对系统需求、功能、逻辑、物理架构进行建模，辅助系统设计。将无人平台建模分为问题、解决方案、实施方案三个阶段，每个阶段对应需求、功能、逻辑、架构四种视图，以图3为例。一般来说，系统设计人员通过需求图来进行需求分析，通过包图、用例图、活动图来进行功能分析，通过用例图、时序图、状态机图进行逻辑分析，通过模块定义图、内部模块图、特定域芯片结构图、参数图来实现系统架构设计。特定域模型设计结构无人平台建模分为问题、解决方案、实施方案三个阶段，每个阶段对应需求、功能、逻辑、架构四种视图，以图3为例。一般来说，系统设计人员通过需求图来进行需求分析，通过包图、用例图、活动图来进行功能分析，通过用例图、时序图、状态机图进行逻辑分析，通过模块定义图、内部模块图、特定域芯片结构图、参数图来实现系统架构设计。特定域建模流程在特定域语言设计的过程中，按照RFLP方法将建模分为需求分析-功能分析-逻辑分析-架构设计四个层次，依据每个层次中使用到的图元模型进行设计。图元模型的建模流程如图4所示：系统设计人员采用OSLC技术处理异构需求后进行需求分析、功能分析、逻辑分析和架构设计，并通过反复迭代、逐层验证的方法确保异构需求在系统级、子系统级和部件级三个粒度上得以满足。系统设计从需求分析出发，采用需求图对系统需求进行表达。需求图是描述无人平台需求的视图，使用包含、复用、满足、细化、验证和追溯六种关系来确立需求之间的可追溯性。功能分析定义了无人平台为实现各利益相关人需求所执行的功能流程。其中，包图用于描述无人平台实现某功能所具备的元素，可以从整体对系统进行简单的划分；用例图用于描述无人平台提供的服务信息及与其对应的利益相关人的信息；活动图用于描述用例中执行者是如何实现系统功能。逻辑分析定义了系统实现不同功能的逻辑行为变化。其中，顺序图定义了系统执行不同功能时，信息发送和接受的时间交互关系；状态机图则用于描述一个对象在生命周期内的状态变化情况。系统物理架构设计是对系统的物理结构、软硬件架构进行设计，以满足系统的逻辑结构，最终得到系统需要的各个组件，以及为了满足系统的各项需求，各组件所满足的各项参数。其中，模块定义图定义了系统的主要模块及其关系表达；内部模块图定义了分系统内部、组件内部的关系；特定域芯片结构图用于描述无人平台内部芯片结构及电路信息；参数图定义了系统内部参数传递及约束表达。具体的无人平台特定域元模型库设计如表1所示：SysML及特定域建模语言设计基于服务的需求传递

在复杂系统设计之初，各设计人员需要从诸多利益相关人出发，考虑无法验证的、较粗犷的系统要求，如汽车驾驶足够安全、行驶速度足够快等，并在参考以往设计经验及实际情况后将其归纳总结为可验证的条目化需求。在实现无人平台需求驱动的模型管理过程中，异构需求和指标需要包含三个部分：系统需求、性能指标、领域术语定义。其中，系统需求指系统设计之初提出的整体要求，一般是设计总师根据以往设计经验及案例提出，用表格的形式进行描述；系统性能指标指军方对系统提出的较具体完善的数值要求，如果设计时未满足则视为设计不合格，以无人平台为例，有整车装备质量、装载重量、尺寸、续航时间等，用数据库的形式进行描述；领域术语定义则是为了保证设计上下游不同领域的分系统设计人员对相同的概念不会产生歧义，以无人平台为例，在术语平台中对该系统内部的设计概念及专业词汇进行统一定义。OSLC服务的部分需求如表2所示：为了解决需求数据与无人平台模型的集成问题，本文采用OSLC技术将来自不同工具的不同形式的需求进行一致性表达，每个数据所对应的核心元素被适配器服务化后可以标识为唯一独立的URI(UniversalResourceIdentifier)。各分系统设计人员设计需求图在建模工具中对需求进行表达，并调取不同需求生成的OSLC服务集来实现数据的访问及互操作性。如图5所示，在无人平台设计过程中，按照创建型号、收集利益相关人要求、系统异构需求及指标服务化、设计技术方案生成、系统验证、系统评审的流程进行设计。其中，在第三步时基于OSLC技术将利益相关人的众多异构需求及指标进行服务化；在方案生成阶段的需求分析中调用异构需求的服务集实现服务的传递过程；在系统验证阶段采用状态机仿真和指标验证的方式对系统概念设计阶段的需求进行初步验证，若验证结果满足三种异构需求，则认为该设计是初步满足设计需求无人平台基于服务的需求传递以某无人平台研发为例，其过程包括机械、电子、控制等学科的交叉融合。该系统在功能上分为机动平台分系统、作战载荷分系统、终端控制分系统三部分。其中，机动平台系统负责平台的整体机动性能，实现位移，越障等功能；作战载荷系统负责平台的整体作战性能，实现瞄准，射击，躲避敌军，协同作战等功能；终端控制系统负责接受主控台的命令实现相应的功能。图6所示为某无人平台需求驱动的设计案例，其中，各分系统设计人员从利益相关人的异构需求及指标出发，对系统需求、性能指标、领域术语定义三种需求分别设计相关的OSLC服务适配器，即定义服务化的转化规则，然后将其转化为统一描述的网端，即OSLC服务集进行描述，并调用统一标识符URI供模型进行调用。无人平台设计过程中部分OSLC服务化需求、指标及术语如表2所示。采用RFLP流程建立无人平台车MBSE模型，过程如图5-7所示，可进行仿真模拟、参数优化、仿真验证等工作。按照RFLP流程建立无人平台车模型在异构需求进行一致性表达的基础上，以无人平台区域探测场景中的参数传递为例实现需求分解及系统建模，并通过状态机仿真和指标验证的方式完成对系统需求的概念验证和确认如图7所示。（1）需求集成及驱动系统建模分析首先需要对需求进行分析及处理。将来自不同设计人员、形式不同的三种异构需求进行统一描述，通过在需求图中调用URI实现基于服务的需求传递。需求集成及驱动

系统建模分析首先需要对需求进行分析及处理。将来自不同设计人员、形式不同的三种异构需求通过OSLC技术进行统一描述，通过在需求图中调用URI实现基于服务的需求传递。图8所示为提取的无人平台三种异构需求及指标：系统需求、性能指标、领域术语需求，这三种异构需求及指标分别由表格、数据库、术语平台进行描述；为不同的需求设计不同的服务化转化规则并将其转化为统一描述的网端形式，实现将不同的需求用统一标识符URI进行描述。（2）系统建模分析与设计按照RFLP流程进行建模。采用图形化的模型实现了系统中复杂数据的可追溯管理，提高了设计人员的协同效率。在概念设计阶段即可实现多学科协同设计。采用RFLP方法实现需求、功能、逻辑、架构的依次映射，在此过程中完成多学科的知识融合，并将设计经验或规律以公式的形式在模型中进行体现，提高了设计效率。系统建模分析与设计

本文按照RFLP流程进行建模。其中，需求分析提供开发产品的背景原因，负责采集各利益相关人的需求；功能分析提供系统要实现的目标视图，让开发人员从功能角度分析系统如何工作来完成上述目标；逻辑分析定义我们实现上述功能的方式，通过描述功能活动随时间的变化情况对系统进行行为分析，并比较研究这些行为是否达到系统需求；系统的架构设计支持系统的物理结构设计，以满足系统的逻辑结构，最终得到系统的各个组件，以及满足系统各项需求的各组件参数。无人作战平台的设计出发点来自于各利益相关人的需求，通过需求描述收集各方需求，进而定义系统的功能以满足多样的目标，然后通过系统的逻辑关联，对产品进行性能验证，进而进行详细的物理结构设计。采用这样的方式可以减少物理样机的成本，并减少设计周期，提高设计效率。基于上文设计的无人平台模型库设计相关模型，表3所示为无人平台建模分析表，以其中五种模型图为例，图9-a以终端控制分系统需求图为例进行需求描述,其中，需求模块可以调用图7中的服务集，实现异构需求的统一表述及操作；图9-b以区域探测用例图为例，说明了系统的六个外部操作人员可以执行的系统功能及行为；图9-c以无人平台行驶状态机图为例，描述了系统在执行区域探测任务时行驶状态变化过程；图9-d以机动平台内部模块图为例，表示该子系统内部组件及组件之间的数据传递；图9-e以语音识别芯片结构图为例，描述驾驶过程中无人平台控制系统的内部芯片结构，最终通过需求到架构的层层映射实现特定域软硬件架构的设计。（3）状态机仿真建立无人平台车仿真模型后，可以对各种使用工况进行仿真，做模拟分析，确保各项指标满足设计要求。采用状态机仿真及指标验证的方法可以在系统概念设计阶段完成一定程度上的方案验证，避免重复无效设计，减少系统设计成本。状态机仿真

如图7所示，本文以无人平台区域探测场景为例进行动态行为仿真，其中，行驶状态机图中参数与系统架构设计中的相关参数进行关联。如图10-a所示，建立的状态机图包括“待命状态”、“接受指令状态”、“电机启动”、“匀速行驶”、“加速行驶”、“路面检测”、“减速行驶”和“图像收集”八种状态，描述系统在行驶过程中的状态变化。在模型属性中分别设定状态转移时间及状态参数，图10-b所示为图中状态及转换条件中的变量，其中定义初始加速度为0，耗电量为2.0Kwh，加速时加速度为3m/s^2，耗电量3.2Kwh，减速时加速度为-1m/s^2，耗电量1.8Kwh；图10-c所示为定义图中状态具备的属性，布尔值用于体现当前状态的变化；图10-d所示为图中“待命状态”的状态属性值，将状态初始化并将系统定位为待命状态；图10-e所示为图中“转换”关系的状态变迁属性值，定义当时间t>5min，且检测到系统正常则转为“电机启动”状态。定义好上述信息后仿真结果如10-f所示，其中，蓝线代表无人平台直线行驶的耗电量，表示当行驶时间为75min时系统耗电1350w，可以验证系统正常运行后耗电量满足系统设计需求。（4）指标合理性验证采用统一架构的仿真模型，可以进行多目标优化，确保产品满足设计需求。后续设计过程中进行调用系统模型，减少了需求管理的时间和成本。（4）指标合理性验证

如图7所示，针对无人平台区域探测场景，设计人员经过功能分析、逻辑分析和架构设计可以得到若干设计方案，为了验证该场景下探测范围、执行任务时间及耗电量是否满足系统性能需求，建立协同区域探测参数图如图11-a所示。现有三种型号的无人平台可用于执行区域探测任务，并在满足下述三个约束的情况下使探测区域面积最大：如公式（1）所示，平台总数不超过10台；如公式（2）所示，无人平台执行区域探测任务总耗电低于700kw；如公式（3）所示，所有无人平台执行任务总时间低于600分钟。其中，x、y、z分别为执行区域探测任务的三种无人平台数量。图11-b所示为模型的代码及相关的求解结果，具体图11-c所示为区域探测参数图中的参数设置，首先定义上述三个指标为整数类型，然后从图中模块中读取属性，定义变量的约束范围及优化目标，优化目标如公式（4）所示。图11-d所示为验证结果，可以得到，三种无人平台数量分别为1台、8台、1台，根据优化函数可得，实现协同区域探测任务时总探测范围是8850m2，满足设计需求。应用案例

大数据下企业供应链风险管理大数据下企业供应链风险管理由于国际市场、政治等多方面的不确定性，供应链存在一定的风险。宋新平等【4】研究大数据下供应链风险管理与竞争情报的融合方法，实现供应链风险管理的全面性、及时性和有效性。汽车企业对供应链依赖很大，通过大数据分析供应链可能面临的风险，从而采取合适的对策，确保供应链的稳定性。这套方法采用了基于模型的系统工程方法，对收集到的信息进行统一化描述，在此基础上进行数据分析，获得需要的结论，供管理者决策参考。供应链风险管理与竞争情报融合模型以“数据——信息——知识——情报的信息链为主线,对多源、异构、全领域的数据进行收集、处理、分析、应用，以提取大数据中的价值成分，最终输出情报产品,即供应链风险预警与决策。（1）数据收集数据收集是供应链风险管理与竞争情报融合模型的基础。数据收集的范围和速度直接决定了数据处理的质量和效能,进而影响数据分析与应用结果的准确性和时效性。多源异构全域数据的收集,能够帮助企业对供应链风险进行全面的分析和判断,为决策制定、风险应对提供扎实的数据基础。华为通过各类数据采集端,将跨部门、跨层级、跨领域、跨模态、跨空间的多源异构数据予以横向批量地动态实时流通、汇集与整合。对于收集到的这些原始数据,原则上不进行清洗和处理,遵从一定标准存入数据湖,以镜像形式对多源异构数据进行数字化处理,在计算机中构建的虚拟社会场景中再现事情的真实状态,注册为元数据。华为的数据湖具有逻辑统一、类型多样、原始记录的特点,便于后续的数据处理、分析与应用，打破数据孤岛与垄断。（2）数据处理

大数据下收集到的原始数据具有片段性、欺骗性、海量性的特点,这形成了数据收集与数据分析之间的“鸿沟”。企业需要通过多源数据的交叉比对来验证数据的真实性，数据部分集成来保证数据的完整性、连续性，数据整合来帮助企业更加全面地描绘事