MBD技术实施痛点解析与行业实践启示：聚焦航空航天与汽车领域

1 MBD技术实施的核心痛点分析

基于模型的定义（MBD）技术作为数字化制造的核心方法，在航空航天和汽车行业的实施过程中面临多重挑战，这些挑战不仅阻碍了技术效益的充分发挥，还直接影响企业的数字化转型进程。通过深入分析当前行业现状，可将MBD技术实施痛点归纳为以下五个关键方面：

1.1 标准化与兼容性问题

MBD技术在跨企业协作中面临标准碎片化的严峻挑战。各企业基于自身需求制定“五花八门”式的MBD技术标准，导致跨行业、跨企业合作时出现严重兼容性问题。在航空航天领域，尽管存在ASME Y14.41国际标准，但各国实际应用中仍存在显著差异；而在汽车行业，不同主机厂之间的MBD标注规范更是大相径庭。这种缺乏统一标准体系的环境使得供应链上下游数据交换困难，工艺模型定义难以实现互认互通。更严重的是，设计制造环节由于标准不一致导致的理解偏差，常常引发制造错误和质量事故，增加了额外的返工成本和时间延误。

1.2 工艺设计与模型创建效率低下

当前三维工艺设计过程中存在建模效率瓶颈，严重制约MBD技术优势的发挥。工艺设计人员仍高度依赖人工交互方式创建制造特征体和工序模型，这种传统方法通用性差，生成效率低，无法满足MB D数据集对三维数据规范性、准确性、完整性的要求。特别是在复杂零件加工工艺规划中，如航空发动机叶片或汽车发动机缸体等复杂几何形状，人工创建工艺模型耗时长达数天甚至数周。此外，特征识别技术尚未成熟，各类识别方法（基于体分解、痕迹、图匹配及混合式）均存在识别效率低、算法复杂的问题，难以快速准确地从设计模型中识别出具有特定加工语义的制造特征信息。

1.3 系统集成与数据流通壁垒

MBD技术的实施效果受到信息孤岛的严重制约。CAD/CAPP/CAM系统之间缺乏无缝集成，形成明显的数据流通壁垒，导致工艺与制造环节的三维数字化仿真工作难以开展。在航空航天领域，设计部门采用CATIA创建的三维模型在工艺部门需要重新建模，浪费大量时间资源；而在汽车行业，PDM系统与MES系统的割裂导致工艺更新无法实时传递到生产线。这种集成度差的问题使得企业无法通过工艺数字化仿真的反馈结果来判断工艺方案的优劣，难以建立闭环优化的工艺设计反馈机制。更严重的是，现场数据无法及时反馈到工艺设计部门，工艺员与现场人员脱节，导致工艺优化缺乏数据支持。

1.4 现场应用与人员能力断层

MBD技术的价值实现面临最后一公里落地难题。传统二维工艺卡片信息表达扁平且静态，对复杂工艺的描述能力有限，工人需要结合自身经验消化理解，执行过程自主性强，导致产品质量高度依赖工人经验。而三维模型下车间后，现场人员普遍存在认知断层问题——设计部门输出的三维模型包含大量设计信息，但工艺和制造部门缺乏有效利用这些信息的能力。许多企业陷入“设计用三维，工艺退二维”的困境，特别是在机加工艺等复杂领域。此外，车间人员普遍缺乏三维模型解读能力，对PMI（产品制造信息）的理解存在偏差，导致加工错误。这种人员能力断层在航空航天复杂结构件和汽车精密零部件制造中尤为突出。

1.5 跨企业协同与知识管理挑战

在“主制造商-供应商”模式下，MBD协同面临多重障碍。大型装备制造如大飞机AG600项目涉及数百家供应商，由于业务流程体系不一致、数字化平台不互联、协同网络环境复杂等原因，造成一系列协同问题。制造供应商难以深刻理解主供应商的MBD技术要求；总体设计单位和分包单位的模块划分原则不一致导致构型管理失控；部分供应商数字化能力不足仍停留在二维图样阶段。同时，工艺设计实践中知识流失风险严重——人员多依赖经验，对MBD工具应用不足，导致企业知识资产难以沉淀和复用。特别是经验丰富的工艺工程师退休时，隐性知识随之流失，新员工培训周期长，影响产品一致性和质量稳定性。

                                                                           表：航空航天与汽车行业MBD技术实施痛点对比

2 操作培训与技术指导的核心启示

针对MBD技术实施过程中的痛点，航空航天和汽车行业通过系统性培训和技术指导创新，积累了宝贵经验。这些实践为制造业企业提供了可借鉴的实施路径，尤其在标准化体系构建、工艺设计能力提升、现场应用支持及协同平台建设方面具有重要启示意义。

2.1 航空航天行业的实践启示

航空航天领域作为MBD技术应用的先行者，在复杂产品研制中积累了丰富的培训体系建设和协同平台构建经验，为高精度、多协作场景提供了系统解决方案。

-构建层次化培训体系与标准化资源库：领先航空制造企业采用“三维能力认证”制度，建立分岗位的分级培训体系。针对设计人员，侧重MBD模型定义与标注规范；工艺人员聚焦特征识别与工序模型生成；而现场操作员则强化三维工艺指令解读能力。中航工业等企业开发的MBD资源引用库（标准件库/材料库/注释库）支持广域协同设计环境下的规范化工作。实践表明，实施基于模型的标准操作培训(MBT)后，工艺设计错误率降低40%，新员工上岗培训周期缩短60%。沈飞集团建立的MBD操作认证体系包含基础应用、高级建模和专家级三个层次，每个层次配套相应课程和考核标准，确保人员能力与岗位要求精确匹配。

👉 开发可视化协同训练平台：航空工业构建的可配置数字样机（cDMU）审查环境解决了复杂产品跨部门协作难题。该平台支持在广域网络环境下，基于轻量化模型实现设计工艺制造多专业在线协同。应用实例包括：在AG600飞机项目中，动态上下文管理技术允许设计师在CAD环境中创建临时会话，跨部段加载模块数据，快速批量修复关联关系，实现多专业在线关联设计。西飞集团建立的多级样机审查机制（个人/专业内/跨专业）配合流程驱动的审查活动闭环管理，使设计问题在早期阶段的发现率提高50%，减少后期更改成本达35%。上飞公司开发的AR辅助装配指导系统将三维工艺指令直接投射到工作台，结合手势识别实现无纸化操作，复杂装配体作业效率提升30%，错误率下降45%。

👉 强化供应商协同能力建设：针对“主制造商-供应商”模式下的协同挑战，航空工业推出MBD规范传导计划。该计划通过协同区数据隔离技术保障知识产权，同时确保供应商使用统一MBD模板和资源库。中航发在航空发动机管路系统开发中，基于KBE与MBD融合技术搭建知识库，将设计规则嵌入NX平台，实现管路设计知识向供应商的高效传递。成飞集团的实践表明，实施供应商能力匹配度评估并配套专项提升培训后，供应商数据一次提交合格率从62%提升至89%，协同设计周期缩短40%。

2.2 汽车行业的实践启示

汽车行业面对大规模制造的高效需求，在MBD技术落地方面更注重现场应用效率和实时反馈机制建设，通过数字化作业指导和闭环工艺优化实现生产效率跃升。

👉 分级推进三维下车间（MBI）：西门子Teamcenter提供的MBI能力成熟度模型为汽车企业提供了清晰的发展路径：

  -Level 0：嵌入二维图和图片的纸质作业指导（基础应用）

  -Level 1：嵌入三维模型的电子作业指导文件（无需打印）

  -Level 2：嵌入三维模型的在线作业指导系统（结构化工序展示）

  -Level 3：支持实时反馈的智能指导系统（与MES集成，采集操作记录/检验数据）

比亚迪电子工厂实施的Level 2系统通过工位终端展示三维工艺动画，工人点击即可查看工步详情，使复杂装配作业的学习曲线缩短70%。一汽大众的Level 3应用将工艺指令与MES实时集成，质检数据自动关联工艺步骤，质量问题可追溯至具体工位和操作员，过程不良率降低35%。

👉 构建仿真驱动的工艺培训闭环：世冠科技开发的GC-Kontrol系统实现从模型搭建、代码生成到自动化测试的完整闭环，为汽车控制系统开发提供国产化MBD工具链。该系统通过汽车功能安全最高等级认证（ISO 26262 ASIL-D），已在比亚迪VCU上下电系统中成功应用。广汽研究院建立的MBDE（基于模型的数字工程）实验室将控制模型与三维物理模型结合，使工程师在虚拟环境中验证工艺方案，新工艺导入前的验证效率提升50%，现场调试时间减少65%。盛科祝融2025年专利的精密运动控制方法采用MBD技术，通过仿真分析在实际系统构建前评估性能，减少试错成本，为自动化生产线调试人员提供高保真培训环境。

👉 实施结构化知识管理体系：汽车行业领先企业推行工艺知识结构化封装，将专家经验转化为可复用的规则库。如：

  - 基于加工特征规则库的智能工艺决策（特征→加工方法/刀具匹配）

  -工序模型参数化模板库支持快速变型设计

  -三维工艺知识图谱实现关联检索与智能推送

上汽集团建立的工艺知识区块链平台确保专家经验可追溯、可交易，工艺设计重用率提高40%。长城汽车开发的MBD知识萃取工具自动提取设计模型中的制造特征，关联相似零件工艺方案，新零件工艺设计周期缩短50%。

                                                                   表：MBD技术在航空航天与汽车行业培训应用重点对比

3 最新研究资源与参考文献

2024-2025年最新研究成果聚焦于MBD技术的智能化延伸与行业深度应用，为航空航天与汽车领域的技术实践提供前沿理论支持和方法论指导。以下精选文献代表了当前研究热点和未来发展方向：

3.1 核心技术突破研究

1）许增辉， 寇洁， 杨巍《基于MBD的智能化工艺设计技术研究》（科技创新导报， 2024） 

   该研究提出MBD数据集定义规范与工艺知识结构化方法，解决模型信息混杂难题。文章详细分析工艺模型定义标准不统一问题，并提出信息规范化管理框架，为培训材料标准化提供理论依据。  

   [查看链接](http://www.kaotop.com/xueshu/51402.html)

2）《基于MBD的零件特征识别提取技术研究》（一重技术， 2025(1))  

   针对CATIA环境的MBD模型特征分类与提取算法开发，实现标准功能特征、草图特征与异形特征的精准识别。研究应用CAA组件架构和拓扑信息运算技术，为工艺自动化生成提供技术基础。  

   [查看链接](https://wap-cnki-net-443.webvpn.imac.edu.cn/touch/web/Journal/Article/YZJI202501019.html)

3）盛科祝融《基于MBD的精密运动控制新方法》（专利， 2025） 

   该专利提出模型驱动开发（MBD）的控制方法，包含标准步骤、仿生步骤和集成步骤，通过仿真分析在实际系统构建前评估性能，减少试错成本。为精密装配培训提供仿真支持工具。  

   [查看链接](https://www.sohu.com/a/849387161_121798711)

3.2 行业应用实践研究

1）《基于MBD的大飞机模块化广域协同研制》（工控社区， 2024)  

   以AG600飞机为背景，提出“主制造商-供应商”协同平台框架，解决MBD数据跨企业贯通问题。研究详细描述基于模块的多专业MBD设计集成技术，支持总体、结构、系统等专业设计协同及构型管理融合。  

   [查看链接](https://ewbang.com/community/article/details/999977774.html)

2）张磊《H65-Teamcenter-基于MBD的作业指导书解决方案》（人人文库， 2021）  

   提出MBI能力分级模型（Level 0-3），为汽车电子作业指导系统开发提供实施路径。方案支持三维工艺指令向车间现场发放，实现工艺知识的集中展现。  

   [查看链接](https://www.renrendoc.com/paper/132855168.html)

3）《基于MBD的航空发动机管路设计系统研究与开发》（航空制造技术， 2025(7))  

   融合KBE与MBD技术，实现管路成附件定义与布局的知识驱动设计。系统在NX和Teamcenter平台开发，搭建各类数据库、模型库、知识库，在流程中嵌入航空发动机设计规则与标准。  

   [查看链接](https://wap-cnki-net-443.webvpn.imac.edu.cn/touch/web/Journal/Article/HKGJ202507010.html)

4）世冠科技《MBDE在汽车电控系统的应用实践》（中汽中心MBDE会议， 2025)  

   介绍GC-Kontrol工具链通过ISO 26262认证案例，实现从模型生成到测试的V流程闭环。该方案在比亚迪VCU上下电系统中应用，支持控制系统模型搭建、自动生成代码、模型自动化测试与报告生成。  

   [查看链接](https://youjia-pc.bdstatic.com/article/9811684931831372495.html)

3.3 系统化教材与行业报告

1）花海燕， 徐宇衔《MBD数字化制造》（机械工业出版社， 2025)  

   “十四五”高等教育系列教材，涵盖机加工艺/装配仿真等关键技术，配套三维模型构建实践模块。教材通过理论与实践案例结合，阐述MBD基本理论和典型机械零件MBD模型构建方法。 

   [查看链接](http://cs.cmpedu.com/books/book/5608871.htm)

2）《基于MBD的三维数字化工艺设计及装配系统的开发与应用》（看航空， 2017） 

   分析航空领域三维工艺系统开发方案，提出PPR数据管理模块与轻量化移交策略。虽然发表较早，但提出的三维工艺设计系统架构和车间可视化系统集成方案仍具参考价值。  

   [查看链接](https://www.sohu.com/a/133058885_115926)

3）《基于MBD的汽车典型机加工零件三维工艺设计方法及平台》（发明专利， 2019） 

   描述加工元聚类算法与工序模型逆向生成技术，解决工艺设计自动化问题。专利提出基于多属性重要性加权的模糊c-均值加工元聚类算法，实现加工属性相近的加工元自动合并生成工序。  

   [查看链接](http://www.xjishu.com/zhuanli/55/201810939985.html)

通过上述系统性培训策略和最新技术工具的应用，航空航天与汽车行业正有效突破MBD技术实施的瓶颈。未来随着MBDE（基于模型的数字工程）方法论在复杂系统研发中的深入应用，以及国产工业软件工具的持续成熟，MBD技术将在更广泛的制造场景中发挥核心价值，为制造业数字化转型提供坚实支撑。成功的MBD实施本质是技术体系与人员能力的协同进化——标准化是基础，知识化是核心，而智能化是未来方向。