理论教育 高效协作的汽车嵌入式系统手册

高效协作的汽车嵌入式系统手册

时间:2023-08-26 理论教育 版权反馈
【摘要】:由于若干原因,在上一节中描述的组织模式不能用于高度复杂的产品,如汽车制造商的产品序列:组成产品线的产品不是由一个公司开发的。同样,若干产品可以组合,并可以共同管理成为一个小型产品线。产品线可能反过来是由其他低水平的产品线组成。应对高度复杂产品线的另一种方法称为子范围,它遵循不同的想法。最后,应该指出的是,高度复杂产品线的协调以及相关方法和技术的许多细节还没有完全解决,留作未来研究具有挑战性的课题。

高效协作的汽车嵌入式系统手册

由于若干原因,在上一节中描述的组织模式不能用于高度复杂的产品,如汽车制造商的产品序列:

•组成产品线的产品不是由一个公司开发的。相反,子系统的开发和供货由其他公司完成,需要集成到整体生产线上。

•由于整个系统的整体复杂性,即使在同一个公司,许多不同的部门负责不同的产品。

•由于研发开展处于复杂的环境中(即公司内部的部门,外加供应商),所以研发中采用了许多不同的方法、工具和流程。

•产品和子系统有不同的生命周期和范围。一个子系统就像一个刮水器或线控制动系统,通常不仅内置到几个车型上平行生产,而且也内置到几代这些连续车型中;通常,在一代车型的生产过程中,这样的子系统可能被另一个子系统所取代,即引入一个新的子系统并不一定与引入一种新车型重叠。例如,刮水器控制可用于模型A和B中,而防抱死系统在模型B、C和D中采用。同样,在一代车型B的寿命期间,防抱死系统可以被一个新的防抱死系统取代。

特征建模在如此复杂的研发环境下具有很大的潜力:特征可以作为一个公司内部的管理、营销、研发之间的一个链接环节,并作为公司之间的链接环节来促进交流,从而成为所有变异和进化管理的核心。

然而,由于以上的原因,是不可能直接说清楚所有变量产品与单个的整体特征模型的关系。相反,每个研发产品可以组织成自己的小型生产线。同样,若干产品可以组合,并可以共同管理成为一个小型产品线。当然,这些下属产品线实例在本质上不同于整体产品线实例:在第一种情况下,我们有一个初始化的、不变的研发产品,比如一个测试案例的描述或规范要求;而在后一种情况下,我们实际上有一个产品,那就是汽车。为了强调这一事实,那些开发产品的小型“产品线”被称为产品线。

区分产品线和简单变量的主要性能是产品线提供了它自己局部特征模型(图7.9)。这一特征模型是用来发布产品变异性的合适视角给对这产品实例感兴趣的参与者。这使得产品线中的一个或多个产品独立于整体产品线的整体核心特征模型。(www.daowen.com)

产品线和整体产品线之间的联系是通过定义产品线特征模型配置作为整体产品线的核心特征模型配置的函数来实现的,如图7.9中的实线箭头所示。在概念层面上,这些链接可以采用上面介绍的配置链接来实现。然后,每当核心特征模型的一个配置给定后,所有产品线配置可以由它推出。在大多数情况下,这些链接在某种意义上是针对配置可以从核心特征模型传播到产品线特征模型,而不是其他方式。

产品线可能反过来是由其他低水平的产品线组成。要做到这一点,低级产品线特征模型以几乎完全相同的方式与顶级产品线的特征模型链接,正如前面针对产品线特征模型和整体产品线所描述的。在这种方式中,由较低级产品线暴露的可变性可能是部分隐藏的、多样化包装或以不同的形式出现。

因此,产品线特征模型隐藏了两种变异性信息:第一,在具体产品范围内,变异性是如何由技术细节定义的(例如,显式定义的变化点,连同针对它们的变量或选择编入产品的方面);第二,在复合产品线情况中,可变性是如何由低级别产品线细节暴露的。这两种隐藏情况都被称为配置隐藏。这种配置隐藏对支持不同生命周期的各个研发产品,以及对支持上面描述的制造商-供应商关系的复杂网络是关键的。此外,这样一个变异性层次管理是降低产品线工程的组合复杂性的一个有效工具,因为产品局部特征模型可以在产品范围内,把变异性的复杂性减少到适合在整个产品线范围内使用的水平。

通过使用的链接产品线特征模型到核心的概念,把核心模型分解成几个层次上的特征模型,从而替换采用单一核心特征模型,这样的事也是可以想象的。例如,两个核心特征模型可以用来区分客户与工程对变异性的观点,正如文献[RW05]中解释的。

应对高度复杂产品线的另一种方法称为子范围,它遵循不同的想法。替换层次分解一个复杂产品线的基础,这条线是通过几个下属的产品线(称为子线)取代,它们中的每一个都有一个减少的范围(相对于整体产品线来说),因此在每一个这样的子线中,大大减少了变异的复杂性。然后这些子线可以相对彼此独立地进行研发,但与此同时,专用技术概念允许总的产品线实现整体水平的战略管理。这种方法的更多细节超出了本章的范围,读者可以参阅文献[ReiWeb07]。

最后,应该指出的是,高度复杂产品线的协调以及相关方法和技术的许多细节还没有完全解决,留作未来研究具有挑战性的课题。

免责声明:以上内容源自网络,版权归原作者所有,如有侵犯您的原创版权请告知,我们将尽快删除相关内容。

我要反馈