PDQ在产品全生命周期中的决定性作用

随着国内市场日趋饱和，汽车利润率也将逐步降到全球行业的平均水平，在这种严峻形势下，国内汽车制造企业在管理和技术上寻求革新势在必行。中国的汽车制造业正处在一个机遇与危机并存的关键发展阶段。

为了提高核心竞争力，许多企业都致力于学习和推广先进的管理理念，并与先进的制造技术及信息技术相结合来创造新价值。在这些先进的理念和方法中，精益生产或JIT(Just In Time)是影响深远的常青树，基于产品生命周期管理策略的数字化制造技术则是后起之秀。

在数字化技术和制造技术融合的背景下，并在虚拟现实、计算机网络、快速原型、数据库和多媒体等支撑技术的支持下，根据用户的需求，迅速收集资源信息，对产品信息、工艺信息和资源信息进行分析、规划和重组，实现对产品设计和功能的仿真以及原型制造，进而快速生产出达到用户要求性能的产品整个制造全过程。

通俗地说：数字化就是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型。

数字化制造技术的主要内容：

CAD---计算机辅助设计

CAE---计算机辅助工程分析

CAM---计算机辅助制造

CAPP---计算机辅助工艺规划

PDM---产品数据库管理

ERP---企业资源计划

RE---逆向工程技术

RP---快速成型

对于汽车行业来说，开发一款新车，从设计到制造要经过多个阶段，而对于国内汽车的开发流程来说，往往每个节点是以不同企业而相对独立的，例如主机厂设计白车身与相应CAE，分配不同零部件到相应供应商，最后模具设计、制造加工又是由底层企业负责。数字化制造技术实现了由数字化模型贯穿产品从设计到制造过程全生命周期，使每个独立的节点有了统一的核心。

产品生命周期的质量信息模型是通过对产品生命周期各阶段相关的各种质量数据、文档的组织和描述,并与产品及其结构关联形成的。它可以用BOM来表示, 包括需求质量BOM、设计质量BOM、供应商质量BOM、制造质量BOM和服务质量BOM。

设计质量BOM描述了产品设计开发过程中产生的质量信息和相关的过程信息，具体为概念设计、详细设计和工艺设计这三个阶段的质量信息和阶段过程信息。

设计阶段的质量在产品全生命周期中起到关键性的作用：

1、产品设计阶段的设计参数转变为工艺阶段的产品加工路线、加工方法等。

2、设计质量信息转变为制造质量信息，其中设计、工艺中部分信息作为质量标准仍出

现在制造质量信息中，如设计参数等。

3、在售后服务阶段，设计阶段数据质量变化体现在单独提取消耗件、备用件等。

利用基于网络的CAD/CAE/CAPP/CAM/PDM集成技术，实现产品全数字化设计与制造的过程就使最初的设计理念要经过CAD平台的设计，CAE平台的仿真，CAM平台及CNC设备的加工制造，同样，贯穿不同阶段工具的核心也在于数字化模型的统一。

怎样使最终制造出来的产品高质量，那必须抓住核心要素：数字化模型质量PDQ（Product Data Quality）。

所谓PDQ，它涉及到CAD模型的描述及可视化内容。它考虑到了CAD模型的所有的属性（即：准确的定义，结构完整性等），为以后的制造使用起到至关重要的作用。

为何要在设计初期提高PDQ?

建立CAD模型的设计者认为数模是好的，因为初始CAD设计系统没有抱怨任何问题；但是，有时下游的用户称它们是坏的，因为数模反应出不精确和不真实的特征。数据信息在传递过程中出现问题！

产品PDQ问题主要分为三个类型：

1、几何拓扑结构

所有模型元素(点，曲线，曲面，壳)是否正确地定义和连接在一起?

2、精确度

所有模型元素是否符合公差要求；连接的模型组件是否正确地装配拟合在一起?

3、真实性

所有模型元素是否在加工阶段可以实现?

一旦数模的格式或平台改变，这些问题就会以破面、数据丢失的形式暴露，直接导致后期加工或分析时的延时！

数据几何质量问题造成的因素分为两类，一为设计工程师的设计经验导致，例如设计时的公差设定，约束是否到位，而最关键的因素在于数据的转换，包括格式的转换，版本的转换，平台的转换。一旦转换前后的公差、几何拓扑、平台内核不同，都会对数据信息的准确性、完整性、稳定性造成影响。数据上产生的几何问题一般都是极其微小的，大部分在设计阶段很难发现，但是一旦进入制造阶段，因几何问题造成过切、短刀、跳刀却频频发生，所以必须在制造前期有效地发现问题并快速解决问题。

例如常见的数据几何问题：不连续面造成实体变成片体，面丢失导致几何数据不完整等。

产品数模的几何质量是整个开发周期中的关键因素，也是核心力量，它的质量高低直接影响到最终真是产品的质量高低。制造商每年在产品质量问题上花费的成本高达数百万美元。配合不当、废品以及返工问题令制造商们苦恼不堪。

随着三维CAD软件的广泛应用，工业界早已意识到产品数据文件中存在的问题会影响产品数据在后续过程中的使用。很多标准化组织均制定了相关的标准来保证产品数据质量，如：解决当前汽车工业产品数据关键质量问题的SASIG-PDQ，针对通用制造业中存在的产品数据质量问题的ISO 10303-59。这些质量标准描述了对产品数据的质量需求，质量测量过程，以及描述质量验证结果的方法。

通过早期检查来发现并处理数模的几何问题能有效的避免问题在制造阶段暴露并造成返工，大大缩短因PDQ造成的开发周期延时。

设计阶段PDQ的控制策略：

1、允许对PDQ标准内容圈定一个子集，并采取相应的限制参数；

2、定期在设计过程中进行质量控制；

3、制定相应检查错误的方法，提高用户的竞争力；

4、遵循模型高质量的同时，进行平台交换或归档。

PDQ的核心价值在于在产品开发的设计阶段有效地控制数据几何问题！

某企业针对企业数据，在设计阶段着力控制产品PDQ后：

2003年底，25％的存储的模型有严重错误。2005年底数据问题解决。

从2003年初到2005年底，标准模型数量的增加和质量水平：

高质量的模型从45％至78％

轻微质量的模型从40％至61％

由于从控制数据质量方面很难用直接的方式计算投资回报率，所以我们可以从隐性成本及不同部门区分来进行统计，经保守估计，如果企业的数据100%拥有高质量像雷诺这样规模的企业每年大约可以节省980万美元。

随着今年来数字化制造产业的高速发展，产品三维模型数据文件的质量成为影响企业竞争的一个重要因素。CADdoctor是一款针对数据转换并自动检测修复数据质量的工具，它可以结合不同企业或项目要求，在数据的精度格式，甚至是不同数据质量标准进行人为的设定，从而达到最终的数据几何要求，保证了产品数据的质量与可靠性，提高了企业知识的有效性，为制造业的高速发展提供了保障。通过项目模板定制，CADdoctor PDQ可以帮助企业快速对应不同主机厂要求，如日产15项PDQ标准，通用5项标准等，并将之应用于产品的全生命周期的各个阶段，打造产品数据从设计到制造的高速公路，最终提高企业的竞争力！

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