MBSE基于模型的系统工程软件服务
Model-based System Engineering
Software Service
MapleMBSE
基于模型的系统工程Maple解决方案
MapleMBSE系统工程的特点
MapleMBSE 是一个基于Excel用户界面的工具,让所有相关人员都可以轻松参与系统工程 (SE) 项目,而不需要他们是系统工程工具的专家。如果每个参与者都能很容易对系统模型和设计流程做出贡献,那么系统工程项目就更有可能成功,但是大多数人能熟练使用系统工程工具。MapleMBSE是一个基于ExcelL用户界面、面向特定任务视图的系统工程工具,让企业范围内的系统工程应用和广泛参与成为能。通过针对系统模型的实时的双向连接,让所有参与者都能够进入系统模型,确保所有人都可以通过系统模型进行协作,从而让他们更快地工作、避免错误、减少未知的成本。
MBSE让企业参与系统工程创新过程
MBSE 一个基于Excel用户界面的系统工程创新协同工具,它可以让所有相关人员都可以轻松参与系统工程 项目,无论他们是不是系统工程工具的应用专家。如果每个参与者都能很容易对系统模型和设计流程做出贡献,那么系统工程项就更有可能成功,但是大多数人不能熟练使用系统工程工具。而MapleMBSE是一个基于大家都熟悉的ExcelL用户界面、面向特定任务视图的系统工程工具,让企业范围内的系统工程应用的广泛参与成为可能。通过针对系统模型的实时的双向连接,让所有参与者都能够进入系统模型,确保所有人都可以通过系统模型进行协同合作,从而让他们更快地完成工作、避免错误、减少未知的成本。
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关于MBSE
基于模型的系统工程(Model-Based Systems Engineering,MBSE)是一种系统工程方法论,它利用模型作为系统设计、开发和管理的核心工具。MBSE倡导使用形式化的、计算机可执行的模型来描述系统的各个方面,包括功能、行为、结构、性能等。通过建立和分析这些模型,MBSE提供了一种系统化、一致化和可追溯的方法来开发复杂的工程系统。
MBSE的核心原则与概念:
- 模型中心:模型被视为系统工程的核心表示和交流工具。它可以是图形模型、数学模型、规范模型等,用于描述系统的各个方面和特性。
- 组合性:通过将多个子系统的模型组合起来,构建整体系统模型。这种组合性使得系统的设计和分析可以在不同抽象层次上进行,从整体到细节逐步深入。
- 一致性和可追溯性:模型应该是一致的,不同模型之间应该能够进行关联和追溯。这意味着系统的需求、设计、验证和验证之间应该存在明确的关联关系,以确保系统的正确性和一致性。
- 自动化分析:模型应该具有计算机可执行性,以便进行自动化分析和仿真。这样可以在设计早期发现问题、验证系统行为,并进行性能优化。
MBSE的优势:
- 早期问题发现:通过模型进行系统分析和仿真,可以在设计早期发现问题和冲突,从而减少后期修正的成本和时间。
- 交流和合作:模型提供了一种统一的语言和表达方式,促进了不同团队之间的沟通和协作,减少了信息传递和理解的误差。
- 可重复性和可维护性:模型可以被重复使用和维护,使得系统的设计和开发过程更加可控和可靠。
- 决策支持:基于模型的分析和仿真可以提供对不同设计选项和决策的评估和比较,帮助决策者做出更明智的决策。
总之,MBSE基于模型的系统工程是一种强大的方法,可以帮助工程师和团队更好地理解、设计和开发复杂系统,提高系统的质量、效率和可靠性。
MapleMBSE 是一款基于 Excel 的工具,与 Cameo Systems Modeler 和 MagicDraw 高度集成,并与 Teamwork Cloud 同步,以确保系统工程模型始终保持最新,实现系统工程的过程协同
实施MapleMBSE系统工程可以节省用户的时间成本避免项目延期所带来的损失
MapleMBSE的实施是基于更清晰的沟通,这种沟通是系统模型工程的沟通。如此一来资源参与会变得更轻松,角色之间相互配合得更加协调。从而简化的知识捕获过程,并且需要更少的时间来从其他角色和学科中获取系统工程知识。
以汽车变速器系统开发为例,日产发现使用MapleMBSE工具将完成典型的SysML建模任务所需的时间缩短到不到原来的四分之一——跨学科团队生产力提高了四倍。通过跨多个团队共享知识,得到了更准确的模型,每个人都对其充满信心。
随着日产项目的进展,参与的团队表现出更高的参与度,工作更快,跨学科之间的协作更加高效。
MapleMBSE界面易于操作,它为系统工程师提供更大的灵活性来进行模型调整,总体上减少了知识捕获所带来的错误。
消除错误所带来的重复工作,同时也消除工具误用和沟通不畅造成的障碍,这样一个紧密协作的团队可以更快地按预算完成他们的系统工程项目。
例如,IBM研究发表的一项研究表明,与直接使用标准MBSE工具执行相同任务相比,使用MapleMBSE完成任务速度更快,错误更少。总体上,使用MapleMBSE时错误减少了75%。