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导言

系统工程方法是产品系统顶层设计的重要方法和手段。特别是复杂装备的研发过程，在系统工程方法的指引下，通过将装备系统分解成多个独立功能的部分，并协调各个部分之间的关系，以便装备产品能够以最优的方式运行。而近年来，随着装备系统的复杂程度越来越高，涉及的学科和子系统越来越多，基于传统的系统工程方法的文本输出物的数量也越来越庞杂，有效信息难于检索和高效利用，并且基于自然语言的文档载体的二义性为跨组织、跨专业、跨学科的工作协同会造成理解上的障碍，凡此种种，传统系统工程方法亟待变革。而在当前数字化大潮之下，各类软件技术或解决方案已能支撑设计工艺制造服务一体化，唯独产品全生命周期中从需求到设计的“最初一公里”尚待打通。

MBSE（基于模型的系统工程）的提出使得上述问题的解决迎来了曙光。近几年关于MBSE的研究已成为系统工程界的热点，其应用也从国防军工、航空航天拓展到汽车、电子、医药等领域。本文将梳理解析MBSE的概念及应用与发展趋势，解读MBSE的内涵。

01、从系统工程到MBSE

系统工程的起源可以追溯到20世纪30年代，最初是美国军方在进行军事装备开发时，为了解决复杂系统的问题而提出。60年代，美国的阿波罗登月计划成功地运用了系统工程的科学方法，按预定目标第一次把人送到了月球。其后经过不断地发展，系统工程进入更多的科学技术领域，如汽车、电子、计算机技术及其他工程领域，尤其是在当前产品结构复杂、跨学科、迭代周期短的背景之下，系统工程成为复杂产品研发不可获缺的工程方法。系统工程通过构建系统架构模型来实现复杂系统的设计，并优化系统的性能、可靠性、安全性、可维护性和可扩展性等指标，达成符合用户需求的目标，其核心思想在于开发阶段的早期定义用户需求，并进行设计综合与系统确认，尽量在研发的早期阶段发现问题，将项目失败风险降到最低。

图1 《系统工程手册》中提出的系统工程V模型

系统工程过程的关键在于构建系统架构模型。传统模式下该模型通常以草图、文字描述、表格、图片以及物理实物模型等形式呈现，成为各子系统研发团队以及上下游协作交流、设计不断具化与优化的重要介质和成果。

然而，传统系统工程活动的输出物多以基于自然语言、文本形式的文档为主，如用户需求、各层级设计方案等，这些以文字描述表达的系统模型实际会存在诸多弊病，如因二义性造成理解不一致、难以从大量文档中快速找到所需信息、难以实现跨学科的设计衔接等等。并且，随着系统规模和复杂度不断增长，工程活动输出物的规模也大幅提升，传统系统工程方法对于进一步提升研发质量和效率明显捉襟见肘。

随着计算机技术的高速发展，在软件开发领域，面向对象、图形化、可视化的系统建模语言技术的应用已越来越普遍，这种方法逐渐被借鉴到制造工程领域，基于模型的系统工程（Model-Based Systems Engineering，MBSE）应运而生。1993年，美国学者Wymore在《基于模型的系统工程》中提出了面向系统工程的模型化描述方法：对系统工程过程中各种状态和元素通过严谨的数学表达式进行抽象表达，并以数学模型体系建立系统工程中各种状态元素之间的联系。

之后，经过发展与融合，2007年，国际系统工程学会（INCOSE）提出了对MBSE的定义：MBSE是建模方法的形式化应用，以支持系统需求、设计、分析、验证和确认活动，这些活动从概念设计阶段开始，贯穿整个开发过程和后续生命周期阶段（MBSE is the formalized application of modeling to support system requirements， design， analysis， verification and validation activities beginning in the conceptual design phase and continuing throughout development and later life cycle phases.）。

从其定义不难看出，MBSE强调应用建模方法构建贯穿产品研发和全生命周期的模型。MBSE通过标准系统建模语言，构建系统的需求模型、功能模型、架构模型，实现从需求到功能，再到物理架构的分解和分配，通过统一的语言实现对跨学科领域专业知识一致表达，来保障工程过程中信息准确的传递。此外，MBSE通过模型执行实现系统需求和功能逻辑的验证和确认，并驱动产品设计、实现、测试、综合、验证和确认环节。简而言之， MBSE是利用标准系统建模语言，将系统需求、系统分析、系统设计、系统验证等过程中涉及的分析要素，以对象化、图形化、数字化方式抽象化为计算机数学模型（如需求模型、功能模型），以形成有机联系的整体。同时，模型具有描述系统运行逻辑和逻辑验证的能力，从而可实现早期的系统仿真，以此规避大量的研发返工。此外，以模型为基础，对研发过程进行合理地组织，以模型化的输出物呈现系统工程各个环节的成果，便于跟踪与追溯。MBSE的应用改善了产品研发过程上游的数字化能力。

下图描述了系统模型在V模型中的应用场景，并体现了系统模型在研发过程中对于研发快速迭代所产生的重要价值。

图2 系统建模元素

（图源：《系统仿真学报》，迟玥等）

相较于传统的系统工程方法，MBSE具有比较明显的优势，总结为以下几方面：

信息表达一致性。MBSE的建模方法是基于建模标准、标准的建模语言和标准的视图，在此基础上描述系统的各方面，以便研发上下游形成一致的理解。

实现端到端数字化。传统系统工程方法中，系统架构设计成果通常是各类文本文件，所承载的信息或数据难于向下游传递与复用，技术状态管理也较为困难。MBSE通过对象化方式建模，模型可存储为结构化数据，弥补了研发前端的数字化缺失，使得多专业协同、工程变更与追溯的痛点得以改善。

知识积累和重用。成熟产品的系统模型以对象化形式表达、以结构化形式存储，便于查询、理解和重用，可大幅提高改型产品或新产品的研发效率。

早期仿真，缺陷前移。利用系统建模语言及相关支持软件，为早期的设计方案测试和验证提供技术支持。通过建立动态可执行的视图模型实现系统级的仿真验证，可及时发现设计问题和综合优化，如将系统活动逻辑和状态转换逻辑转换成时序进行比对验证，从而保障顶层逻辑的正确性。

02、串联复杂装备产品研发全过程的MBSE

MBSE包含两个核心关键词：系统工程和基于模型，MBSE支持的研发过程的输出物是可重用的系统数据模型。

1、MBSE的三大支柱

MBSE的建模过程依赖于三大支柱：方法论、建模语言和建模工具。

图3 MBSE实施三大支柱

◉方法论

随着MBSE的问世与发展，国际上逐渐形成多个具有影响力的方法论，这些方法论提出了系统开发过程所包含的模型构建内容，构建的顺序，并规定了模型中图形的使用、模型的组织结构等。主流的方法论有：IBM Harmony SE、No Magic MagicGrid、Techie MBSE Methodology 、Thales Arcadia 等，这些方法论虽然存在差异，但有其共通之处，他们都遵循需求-功能-逻辑-物理（RFLP）的分析过程。

图4 构建系统模型的过程

◉ 建模语言

为了支持MBSE方法的落地，INCOSE和对象管理组织（Object Management Group，OMG）联合提出一种标准化的系统建模语言SysML（Systems Modeling Language）。该语言源自OMG发布的统一建模语言（unified modeling language，UML）——用于软件工程过程的建模，UML基于统一的建模语言标准，面向对象以简洁、图形结构可视化建模，可消除歧义，以提高软件开发的效率和系统工程过程的效能。SysML继承了UML的特点，并在非软件系统方面，如系统工程概念、几何特征表达等方面进行了一定的扩展，为实际的应用提供了支撑。

图5 SysML包含的图

（图源：《实现中国制造创新设计的使能技术探析》，刘玉生）

◉ 建模工具

建模工具是方法论和建模语言的载体，每个建模工具都是基于某种方法论融合SysML实现MBSE。业界主流的建模工具包括  IBM Rational Rhapsody、CORE（Vitech公司）、Enterprise Architect（Sparx Systems公司）、Modelio（开源软件）、MagicDraw（NoMagic，达索收购）等，建模工具厂商结合各自对MBSE的不同理解，开发出各具特色的建模工具。

2、基于MBSE的研发过程

传统的系统工程过程包括三个步骤、四个回路，完成研发早期顶层设计。在MBSE方法的支持下，三个步骤的输出物从过去的不同类型文本文件转变为统一标准语言的可视化模型：

◉ 需求分析：把用户的需求及外部环境的约束变换成系统要求，以需求图、用例图及包图等形式表达；

◉ 功能分析与分配：把系统要求转换成系统功能，并把功能分解为系统将会执行的一个一个动作，形成功能架构，以顺序图、活动图及状态机图等形式表达；

◉ 设计综合：根据现有的产品及技术条件，把功能架构“映射”到物理架构上，以模块定义图、装配图及参数图等形式表达。

图6 基于MBSE的系统工程过程

上述过程可用于系统不同层次的建模，从顶层深入到最底层，满足不同颗粒度的模型构建需求，以支持系统的正向研发。模型中的相关数据存储于数据库中，既可用于研发过程中的协同共享，又可通过标准化转化为知识库，供未来项目复用。

前文中提到的四个回路实际上是对每一阶段成果的验证过程，在模型中通过一定的输入得到相应的输出，来验证不同阶段的设计与需求的匹配性。基于MBSE的研发过程可满足四个回路的验证要求，通过系统仿真对已描述的系统运行逻辑进行验证。

功能模型中建立了多个对象之间的动态协作与行为顺序关系，以及定义了不同对象之间的交互关系和交互内容。系统仿真可基于状态机，输入预先设计的测试参数/测试用例，利用交互式环境进行测试。例如IBM的Rhapsody提供了基于Web的交互式界面执行状态机，通过输入含有各种参数的测试用例，验证不同状态下各动作的输出、特定状态下的行为和对异常做出的反应，实现不同场景、不同状态之间的仿真测试，验证功能逻辑完备性、可靠性和对需求的满足性。从而在系统研发的早期发现问题，避免到研发中后期发现问题返工，并可大量减少面向物理架构的测试验证。

3、基于MBSE的系统架构模型成为研发过程首要的统一数据源

不同于传统的系统工程方法，基于MBSE形成的系统架构模型具备了“数字”属性。SysML语言赋予系统架构模型各种视图，图中对象的属性以及相关的参数都是以数据的形式存储。并且基于可扩展标记语言元数据交换标准（Extensible Markup Language Metadata Interchange，XMI）、系统工程数据的交换标准（AP233）的符合性，不同学科的专业工程师在产品研发后续过程所应用的相关软件可按照约定的数据交换标准对模型进行存取操作，利用模型完成不同学科的设计及分析，并实现全过程协同。SysML模型元素可以集成不同的研发工具或系统，如各类CAD、CAE、PLM（需求管理、项目管理）等，随着研发过程推进，可以实现模型的转换、对比、同步，例如打通MBSE平台与需求管理平台或PLM系统，实现系统需求的协同管理；利用MBSE以模型为中心，通过集成打通系统模型与各专业领域模型，打破不同设计阶段的壁垒，实现多科学交叉协同，保证变更的一致性，并提高系统的迭代优化能力，将修复系统设计缺陷的代价降到更低。

03、MBSE的应用发展

1993年美国学者Wymore在《基于模型的系统工程》中提出了面向系统工程的模型化描述方法的雏形，在此之后，SysML语言的出现、方法论的逐渐成形、工具的不断发布，以及美国航空巨头的实践先驱，MBSE方法的实施与技术路线逐渐清晰。

INCOSE在《系统工程2020愿景》中提出了MBSE远景规划，规划中描绘了MBSE的发展路线和不同时期的成熟度，随着成熟度的不断提升，架构模型在研发过程中的价值越来越凸显，如下图所示。

图7 INCOSE提出的MBSE发展路线图

发达国家在MBSE方法出现之初，就开展了积极的应用实践和创新。早在2010年，OMG（Object Management Group）对美国军工企业MBSE应用调研的数据显示，47.2%的企业已经将系统建模集成进业务流程，24.1%的企业正在制定系统建模应用计划，66.3%的企业愿意参与到系统建模语言的完善开发工作中。德国“工业4.0实施规划”中将“利用模型掌握系统复杂性”列为8个未来重要活动领域之一。

早期的MBSE应用无一例外地集中在航空航天领域。INCOSE在航天领域开发了两个标准案例：FireSat（火灾卫星）和CubeSat（立方星），以探索MBSE应用于航天领域的可行性，这两个项目确认了MBSE在航天任务分析及系统设计上的价值，并验证MBSE方法可使规格缺陷降低超过60%。NASA在2011年总结了传统的系统工程未来将会面临的严峻问题，MBSE为这些问题提供了解决方案，NASA在相关方案供应商的支持下，通过MBSE的应用显著提升项目的经济可承受性、缩减开发时间、有效管理系统的复杂性、提升系统的整体的质量水平。NASA下属的研究中心还制订了相关的行动计划以支持全面实施MBSE。欧洲航天局（ESA）在MBSE标准和全生命周期应用方面做了系统性工作，其典型应用包括虚拟飞行器环境工程、数据映射编辑器和空间系统数据库等，并提出概念数据建模方法，在欧几里德项目中，利用MBSE建立了需求模型、行业模型、验证模型等。

MBSE在汽车行业也得到深入的应用，尤其是当前大力发展电动车的时代，各主流车企都在积极应用MBSE方法提高研发创新的效率。电动汽车集机电软于一体，多学科交叉为新车型研发带来挑战，特斯拉、通用汽车、奔驰、法拉利等车企通过MBSE方法助力研发创新，产品性能、系统可靠性以及电池效率的提升得以良好支撑。此外，在电子、医疗等行业也逐渐有MBSE应用。

近年来，MBSE在我国航空航天领域受到广泛关注，多项国之重器的研发过程开展了MBSE的探索应用。如航天某总体单位组建了MBSE核心团队，对某型运载火箭形成完整的系统特性模型，指导下游物理设计，此外还基于MBSE方法进行可靠性应用研究，经过多年积累，该总体单位形成了参数化建模机制，构建了内容丰富的实例模板模型库。中航工业、商飞等早在2008年就开始MBSE的探索应用，实现了系统工程业务过程覆盖，系统工程模型数据管理、需求驱动的全生命周期追踪，包括数据交换、技术状态控制在内的MBSE上下游协同。

然而， 上述应用还仅仅是点点星火，MBSE方法在国内研究和应用已有一段时间，整体上却仍处在探索和尝试阶段。主要原因是：对于MBSE的认识和理解不足；MBSE实施涉及的范围广、协调难度大、应用成本高，既要形成系统工程规范标准，又要有技术平台和相关工具，还要有懂得方法、会用工具的人；标准化、规范化工作难度大、工作量大、周期长；单点式应用居多，全流程成功的实践案例少，缺乏公开的研究标准，一站式研制平台或工具链待开发。

MBSE糅合了建模方法、多种技术，以模型为核心，通过方法与工具链协同发力，避免顶层设计的逻辑错误，这是MBSE最为核心的价值。因此，构建MBSE的研制平台和工具链形成MBSE生态圈，是推动MBSE落地应用的重要保障。当前，国内的应用还有待进一步探索，需要更多的研究机构、解决方案供应商补强工具链的实力。