1.5天（6小时/天）
产品全生命周期的数字工程与数字样机
本课程《产品全生命周期的数字工程与数字样机》旨在为沈飞各型号总师、副总师、技术骨干、信息化部门及生产管理相关负责人提供深度培训。课程聚焦于数字工程与数字样机在航空制造业的应用，通过战略认知、核心概念精…
课程介绍
本课程《产品全生命周期的数字工程与数字样机》旨在为沈飞各型号总师、副总师、技术骨干、信息化部门及生产管理相关负责人提供深度培训。课程聚焦于数字工程与数字样机在航空制造业的应用，通过战略认知、核心概念精讲、价值落地和实践路径四大模块，系统解析数字工程如何从“基于文档”转向“基于模型”的范式革命。学员将精准掌握数字工程、数字样机、数字主线、数字孪生等核心概念的内涵与相互关系，深入了解数字样机在设计、生产、试验、运维全生命周期中的核心价值与应用场景。课程结合沈飞实际情况，探讨构建符合自身特色的数字样机体系的实施路径、挑战与应对策略，通过国内外先进案例（如洛马F-35、波音T-7A、达索系统、空客公司）和互动研讨，启发学员将理论知识转化为解决实际问题的能力，推动沈飞的数字化转型与智慧航空发展。
课程背景
随着全球航空工业的“数字风暴”和“第四次工业革命”背景下的制造业变革，新型号研制面临“多、快、好、省”的迫切需求与挑战，传统研制流程存在信息孤岛、数据断裂、设计迭代成本高昂等痛点，数字工程成为应对未来航空装备复杂性与快速迭代挑战的必然范式革命。
课程目标
认知重塑：理解数字工程是应对未来航空装备复杂性与快速迭代挑战的必然范式革命。
概念澄清：精准掌握数字工程、数字样机、数字主线、数字孪生等核心概念的内涵与相互关系。
价值洞察：深入了解数字样机在“设计-生产-试验-运维”全生命周期中的核心价值与应用场景。
路径启发：结合沈飞实际情况，共同探讨构建符合自身特色的数字样机体系的实施路径、挑战与应对策略。
第一天：战略认知与核心解构 (上午 9:00 - 12:00, 下午 13:30 - 17:00)
模块一：时代变革与战略驱动 —— 为什么必须走向数字工程？ (1.5小时)
1.1 全球航空工业的“数字风暴”
1.1.1 “第四次工业革命”背景下的航空制造业变革
1.1.2 从洛马F-35到波音T-7A“红鹰”：看美军数字工程战略的实践与威力
1.1.3 国内形势：新型号研制“多、快、好、省”的迫切需求与挑战
1.2 数字工程：不止是数字化，更是工程范式的革命
1.2.1 从“基于文档”到“基于模型(Model-Based)”的根本转变
1.2.2 数字工程(DE)的核心内涵：权威事实来源 (ASoS)、数字主线 (Digital Thread) 与数字孪生 (Digital Twin)
1.2.3 案例研讨：传统研制流程的痛点分析 (信息孤岛、数据断裂、设计迭代成本高昂)
模块二：核心概念精讲 —— 数字样机是什么？ (2.0小时)
2.1 数字样机的演进与定义
2.1.1 从三维CAD到DMU (Digital Mock-Up)：从“形”的表达走向“性”的仿真
2.1.2 新一代数字样机：一个集成了“形、性、构、过、维”的多维度、多领域、全生命周期模型集合
2.1.3 概念辨析：数字样机 vs. 数字孪生 vs. MBSE模型 vs. MBD模型
2.2 数字样机的“冰山模型”：构成与层次
2.2.1 数据层： MBD (基于模型的定义) 作为基石，承载几何与非几何信息 (PMI)
2.2.2 模型层： 多学科仿真模型 (结构、气动、航电、隐身)、系统工程模型(MBSE)、工艺仿真模型
2.2.3 关联层： 数字主线 (Digital Thread) 如何将需求、设计、仿真、制造、试验数据进行有效贯通
2.2.4 应用层： 面向不同业务场景的专业化样机视图 (设计样机、工艺样机、虚拟试验样机等)
2.3 最佳实践分享：国际先进航空企业的数字样机体系
2.3.1 法国达索系统“3DEXPERIENCE”平台理念与实践
2.3.2 空客公司的“数字设计、制造和服务(DDMS)”战略解析
午餐与休息 (12:00 - 13:30)
模块三：价值落地 —— 数字样机在全生命周期的应用与赋能 (3.0小时)
3.1 设计研发阶段：实现“设计即闭环”
3.1.1 基于MBSE的需求驱动与正向设计
3.1.2 多专业协同设计与实时干涉检查 (案例：复杂管路/线缆敷设)
3.1.3 高性能计算与仿真驱动设计 (案例：气动/结构一体化优化)
3.1.4 人机工程与维修性仿真 (案例：驾驶舱布局、发动机拆装可达性分析)
3.2 生产制造阶段：打通“设计-工艺-制造”的数字主线
3.2.1 MBD模型驱动的无图纸化制造
3.2.2 工艺规划与产线布局仿真 (案例：总装脉动生产线虚拟调试)
3.2.3 AR/VR辅助装配与质量检测
3.3 试验试飞阶段：虚实结合，加速验证
3.3.1 虚拟/半物理仿真试验 (案例：铁鸟/电鸟试验台与数字样机的联动)
3.3.2 试飞数据与仿真模型的双向验证与修正
3.4 服务保障阶段：迈向预测性维护
3.4.1 数字样机作为数字孪生的“设计基因”
3.4.2 交互式电子技术手册 (IETM) 与虚拟维修培训
3.4.3 基于模型的健康管理与状态预测
第二天：实践路径与沈飞探索 (上午 9:00 - 12:00)
模块四：沈飞之路 —— 数字样机建设的方法与实践思考 (3.0小时，含互动研讨)
4.1 顶层规划：构建数字样机体系的“四梁八柱”
4.1.1 组织与文化： 建立跨部门的协同机制，培育“模型化思维”
4.1.2 流程与标准： 重塑基于模型的研制流程，建立MBD/MBSE规范体系
4.1.3 技术与平台： PLM/MBSE/SPDM等核心工业软件平台的选型与集成策略
4.1.4 数据与治理： 建立统一的数据模型与数据治理体系，确保“权威事实来源”
4.2 实施路径：从“试点”到“推广”的敏捷策略
4.2.1 “小步快跑，迭代优化”：如何选择第一个试点项目？(建议：新研型号的某个关键系统)
4.2.2 “以点带面”：如何总结试点经验，形成可复制、可推广的模式？
4.2.3 衡量成功的关键指标 (KPIs)：如何量化数字样机带来的效益？(如：设计更改率、研发周期、实物样机数量等)
4.3 互动研讨会 (Workshop): “共绘沈飞下一代战机数字样机蓝图”
4.3.1 分组讨论议题：
议题一： 结合当前某型号研制的痛点，数字样机最应优先解决的3个问题是什么？
议题二： 推动MBD/MBSE在沈飞落地，最大的障碍是技术、流程还是文化？应如何破局？
议题三： 如果要为沈飞规划一个3-5年的数字样机发展路线图，关键的里程碑应该是什么？
4.3.2 小组汇报与专家点评： 各小组分享讨论成果，讲师进行引导、总结与点评。
模块五：总结与展望 (0.5小时)
5.1 课程核心内容回顾
5.2 未来展望：从数字样机到智能设计与智慧航空
5.3 开放式问答 (Q&A)
辛玉军
常住地：北京 北京市
辛玉军老师是兼具工学与管理学背景的数字化转型与智能制造实战专家，拥有24年企业咨询经验，专注制造业智能化、信息化规划与落地。作为工信部数字化转型赋能中心首席专家及专精特新冠军联盟数字化转型首席专家，他深度服务中车、航天科工、海尔、美的、华为、西门子等数百家头部企业，并在清华、北大等多所顶尖高校担任总裁班客座教授。其独特优势在于融合TOC（约束理论）方法论与智能工厂实践，擅长将复杂问题本质化，助力企业高效实现数字化升级，广受航空航天、汽车、轨道交通、电子、钢铁等行业客户高度认可。