评估现代数据集成方法，重点关注 eXpressML

在包含系统工程、诊断、测试、可支持性和长期保障的当代工程项目中，一个持续且日益严峻的挑战已经出现。

各种工具采用不同的数据结构、格式和假设。各领域术语各不相同，相同的词语通常带有完全不同的含义。随着组织加速其数字化转型，工程数据的数量和复杂性持续增长，同时解释、交换和重用数据的一致性难度也在增加。

由此产生的后果是严重的：团队之间的沟通不畅、重复性工作、不兼容的模型以及难以（如果不是不可能）在系统生命周期中利用或为未来项目恢复的设计知识。

为了应对这种情况，工程组织已经探索了多种数字集成方法。每种方法都提供独特的优势和局限性，但所有方法都旨在解决同一个总体问题：

该策略创建一个单一的、权威的存储库（通常以 MBSE 为基础），其中包含所有项目数据。每个工具都与此中心模型进行相互转换。

主模型方法试图消除碎片化，但工程学科之间的语义差距仍然使集成变得困难。

此模型不集中所有内容，而是允许每个学科维护其自己的独立数据和工具。仅在通过使用 API 或转换器交付价值时才选择性地进行集成。

这种方法很灵活，但在相同的根本挑战中挣扎：跨学科的共享含义。

这种新兴策略像 PLM 风格方法一样在各学科之间分配模型，但使用非专有的、标准化的、定义明确的格式来链接它们。

在此，“权威信息源”是标准化交换链，而不是单个存储库。

即使存在这些挑战，基于标准的数字主线也越来越被视为最具可扩展性和可持续性的方法。

2021 年至 2022 年之间展示的演示展示了一个闭环数字主线，该主线将 11 个工程工具和活动从 MBSE 链接到诊断再到保障分析。

流程包括：

1. MBSE 定义系统架构。
2. 诊断工程生成诊断程序并识别测试需求。
3. 测试工程将测试映射到信号并生成自动测试程序代码。
4. 运行时诊断解释测试结果、指导故障排除并将经验数据反馈到模型中。
5. 保障模拟分析历史诊断性能以改进维护策略。

实现这一点的关键：每个活动都读取和写入标准化格式，从而确保整个生命周期的意义连续性和可追溯性。

诊断集成的核心是 eXpressML，这是一种非专有格式，用于记录在 eXpress™ 中开发的完整诊断模型。

eXpressML 捕获的内容

• 组件拓扑和连接
• 功能依赖性
• 状态和行为信息
• 可靠性数据（故障模式、故障率）
• 测试定义和覆盖规则
• 用于项目特定扩展的自定义属性
• 跨工具链接数据的全局标识符

为什么 eXpressML 重要

• 高互操作性： 在对诊断逻辑进行建模之前，轻松提取 MBSE、CAD 和可靠性数据。
• 语义清晰： 确保团队之间对诊断知识的一致解释。
• 长期耐用性： 一旦在 eXpress™ 中得到增强，该模型将导出回 eXpressML，从而形成诊断工程工作的持久的、与工具无关的表示。

在案例研究中，MBSE 数据被导入到 eXpress™ 中，通过功能依赖性和诊断规则进行丰富，然后重新导出到 eXpressML，从而允许下游工具可靠地使用它。

诊断集成的核心是 eXpressML，这是一种非专有格式，用于记录在 eXpress™ 中开发的完整诊断模型。

eXpressML 捕获的内容

• 组件拓扑和连接
• 功能依赖性
• 状态和行为信息
• 可靠性数据（故障模式、故障率）
• 测试定义和覆盖规则
• 用于项目特定扩展的自定义属性
• 跨工具链接数据的全局标识符

为什么 eXpressML 重要

• 高互操作性： 在对诊断逻辑进行建模之前，轻松提取 MBSE、CAD 和可靠性数据。
• 语义清晰： 确保团队之间对诊断知识的一致解释。
• 长期耐用性： 一旦在 eXpress™ 中得到增强，该模型将导出回 eXpressML，从而形成诊断工程工作的持久的、与工具无关的表示。

在案例研究中，MBSE 数据被导入到 eXpress™ 中，通过功能依赖性和诊断规则进行丰富，然后重新导出到 eXpressML，从而允许下游工具可靠地使用它。

随着组织采用基于标准的数字主线和 eXpress 等工具，许多组织依靠 Spherea 在可测试性工程、诊断和优化支持策略的开发方面的专业知识。我们将深厚的技术知识与实际的项目经验相结合，以帮助组织确保系统可用性、降低生命周期成本并加强工程决策。

我们的能力涵盖可测试性和可支持性工程的完整范围。我们支持客户验证系统可用性指标，例如使用 eXpress™ 中的高级诊断建模和互补的 RAMS 方法的检测率和故障定位性能。