在CAE业界一直有一个让人尴尬的数字30%，也即我国企业CAE应用仅仅达到不足30%的程度。问题是，瓶颈在哪里?谁又能给出“增长点”和应用能力提升的突破点?

透过ENI经济和信息化传媒对高端制造业的调查和数据分析，显示出用户端仿真驱动创新的“盲区”。

给中国智造贴上创新的标签，让仿真驱动创新的理念和信息化工具应用得到升华。

创新设计的用户端 “盲区”

CAE仿真工具应用在企业产品设计流程中的前置，这个话题被业界的“仿真驱动设计创新”所替代，也更恰当地描述了CAE仿真的创新作用。但是，产业界如何恰当地向用户端导入这样的CAE仿真概念，始终没有突破。在此次问卷调查数据统计分析过程中，更加凸显出“仿真驱动创新”在用户端的“盲区”。

ENI经济和信息化传媒对创新型制造企业的一项调查，传媒总编江彦对统计数据进行分析后认为：目前我国制造业企业CAE仿真创新技术应用深度和成熟度依然较低，仍然处于多学科仿真应用的初级阶段，依然停留在“规定动作”使用阶段，也即设计验证的仿真应用阶段，尚未进入“创新动作”的深化应用范畴，即优化、可靠性分析和数据及流程管理阶段。与此观点相呼应，在CAE业界一直有一个让人尴尬的数字30%，也即我国企业CAE应用仅仅达到不足30%的程度。问题是，瓶颈在哪里?谁又能给出“增长点”和应用的突破点?

　　最受企业关注的CAE趋势性技术

问卷调查显示出，“多学科系统优化”、“仿真数据和流程管理”以及“可靠性分析”这三项在企业用户的关注度很低，分别为：9.34%、6.04%、6.04%。最高的一项“多学科系统优化”也不足10%。

多学科系统优化，工业品和用户产品设计，优化是至关重要的，因此，多学科优化是用户未来技术应用的必然趋势。多学科仿真指标之间形成的制约性必然要求优化和指标平衡点。预计在未来3~5年内，当用户多学科仿真应用水平提高后，多学科系统优化将成为仿真技术一大应用亮点。业界有厂商提出“仿真驱动设计”也即传递出“优化”结果的目的性、重要性和应用趋势。而目前用户依然处于验证设计的CAE应用阶段，而非创新型设计。

可靠性分析，目前用户仿真分析更多的是基于设计本身的“定量”分析，但是，设计后的加工过程中的误差如何在产品设计阶段给予“考虑”等各种产品质量与可靠性，即产品可靠性分析。当仿真发展到充分阶段，仿真的可靠性分析将成为必然需求。同时，可靠性分析又分为仿真结果的可靠性;产品的可靠性分析两方面，而前者又涉及到仿真流程和数据管理。

仿真数据和流程管理，当用户仿真工作增加、当仿真成为设计手段后，流程和数据管理成为必然。如前文所述，总之，管理层希望对仿真过程实现管理。

我国制造企业CAE仿真需要提高上述三项的技术应用认知度，强化技术能力，并提高应用的成效。

与此相关，提高企业管理者、工程技术人员对研发流程及仿真技术管理意识的提高势在必行，同时，基于多学科仿真的技术要求在专业仿真人才基础上而培养和储备跨学科的仿真创新人才更是迫在眉睫。

并且，产业界软件提供商如何在提供不同专业仿真工具的同时以企业研发流程和仿真流程为基础提供仿真管理和数据管理系统，实现创新设计仿真数据的无缝传递和有效集成，也考验着仿真技术提供商不断满足用户需求的程度和对市场的响应。

在“多物理场耦合、智能化CAD/CAE集成、高性能计算及云计算、有限元网格生成技术”等基础性技术应用之上，强化以仿真驱动设计、仿真流程管理为前提的创新。

多学科联合仿真需求凸显

“平台”是我国近年来信息化技术提升和市场升温的一种体现，同时也是工具应用后用户端的一种需求。

问卷调查统计数据显示，在几大构成CAE仿真平台技术中“最受企业关注的CAE平台技术”的调查数据统计结果也显示，与“多学科联合仿真”(41.46%)、“分布式仿真计算”(24.39%)两项比较，“仿真数据管理”(14.63%)和“仿真流程管理”(19.51%)在企业依然是弱项。由此，企业难以达成CAE仿真技术应用的深度和应用成效。特别是当企业十分关注的CAE仿真平台技术来临时，缺乏数据和流程的管理，将使得平台的应用缺乏技术基础和积淀，而无法达成集成、高效、标准化等技术和应用的要求。

仿真流程管理、仿真数据管理刚刚进入一些企业技术管理层的关注视野和认知初级阶段。而流程管控和数据管理的需求是在大量仿真积淀基础上的用户需求，但同时，有了相应的积累而没有上升为“管理”，也很难呼应企业产品创新的要求而可能贻误战机。

我国制造业管理者在设计部门仿真应用后，会更关注仿真数据和流程管理，以确保仿真过程通过流程的管理而取得实效，并可控、可管理，形成真正意义上的创新设计。管理层对仿真过程实现管理成为必须和必然。

　　最受企业关注的CAE平台技术

以往用户更关注结构、流体、电磁几大独立学科和仿真。随着用户应用和市场的成熟，逐渐地用户开始关注将几大学科发展的联合：首先，用户在单一学科仿真已经积累了经验;其二，单一学科仿真已经不能完全解决用户的问题，且工业品属于多学科问题;第三，仿真产业领域越来越多的厂商在经历了结构、流体、电磁单一学科仿真过程后，逐步提供多学科的技术和软件产品。在向多学科联合仿真技术和产品的同时，不断满足工业化要求和用户需求。

同时，计算机从单台向多台、向云计算发展，整合更多的资源满足高性能技术和仿真的应用，而分布式仿真是其发展的过程和趋势。同时，多学科仿真的需求必然对分布式仿真计算技术提出了支撑的要求。分布式仿真必然将成为云计算的一部分，反之亦然，云计算更是分布式仿真深入发展的必然趋势。

当用户仿真应用发展到一定阶段，必然会提出流程管理的需求。仿真任务下达、分发、反馈、审核返回等构成的创新流程，也包括仿真的工作要求、需求、标准、规范等，流程的管理内涵和需求已经超越了业界厂商所能够提供的软件支持和固化的流程管理，因此，用户更关注适合本企业的流程和管理。因此，从“管理”的角度，管理者对仿真流程的“非专业化”可控、可视、可管理的需求对仿真流程管理又提出了更高的技术要求。

仿真分析计算必然积累大量的数据，包括多学科仿真数据、联合仿真数据、仿真管理数据、仿真上下游的数据等。企业仿真部门对数据集成、管理、数据重用有一定的需求。与CAD设计数据管理系统PDM相类似，仿真数据管理需求已经非常迫切，相应的，业界也为用户提供了仿真数据管理工具。

NEI经济和信息化传媒的调查研究分析数据显示，上述用户关注度排序结果与我国企业仿真应用的发展阶段和现状息息相关，也非常符合企业信息化发展的规律。企业仿真从单一学科、多学科、高性能计算、流程管控和数据管理是一个闭环的和循环往复上升的技术应用趋势。

由点及线到面的技术路径，由仿真工具应用到平台系统需求，调查统计数据揭示了制造业用户仿真技术应用发展路径，更为尚未进入和刚刚开始仿真应用的用户提供了比较科学的导向性技术路径和信息化选型规划思路。

　　企业仿真工具应用遇到的困难和问题

　　最受企业关注的仿真应用成效

此外，企业仿真工具应用遇到的困难和问题，以及最受企业关注的仿真应用成效如图所示。数据显示，对于企业协同研发而言“仿真经验与知识”的匮乏及其信息化是首要难题，而能够通过系统“建立仿真分析标准”则成为企业协同研发信息化取得成效的关键。

从设计验证到产品创新是中国制造业实现产品高端化、知识化、绿色化和服务化、走向全球制造价值链高端的必由之路。