集成數據作為系統工程的基礎

這是本系列博客的第3a部分的繼續。在第一部分中，我討論了系統工程工作產品以及作為系統工程生命周期活動的一部分而生成的基礎數據和信息。然后，我回答了以下問題：“什么是模型？”和“什么是基于模型的系統工程（MBSE）？”

在本節中，我將討論以集成數據為基礎的概念，并從以數據為中心的角度提供系統工程的替代定義。

圖1：集成數據作為系統工程的基礎

如圖1頂部所示，作為系統工程生命周期過程活動的一部分，創建了諸如預算，明細表，需求，設計，圖表，工程圖，SysML或其他基于語言的模型，過程和計劃等工作產品。代表這些工作產品的基礎數據和信息可以電子方式存儲和管理在數據庫中，也可以電子文件和文檔的形式進行存儲和管理。可以將這些數據和信息組合成一個代表這些工作產品的集成數據集。

指南，標準，政策和程序也可以包含在集成數據集中。集成的數據集通過企業和項目數據治理，信息管理，記錄管理以及數據庫管理需求和流程進行管理。為了使數據和信息被視為“基本事實”，必須在嚴格的配置控制下維護和管理集成數據集。

在形成集成數據集的基礎上，組織需要定義和記錄項目本體。本體包括一組術語，實體，數據類型和屬性的正式命名和定義，以及定義這些術語，實體，數據類型之間的關系，這些關系對于項目和項目所屬的組織是至關重要的。組織內的項目需要定義和記錄與組織的本體及其客戶的本體一致的本體。為組織和組織中的項目建立文檔化的本體有助于確保在所有生命周期階段活動以及組織內部和外部的各個組之間一致地使用此信息。

基于此本體，項目需要為項目的集成數據集定義一個主模式。該模式以正式語言對數據庫結構進行描述，該數據庫結構定義了數據庫中的對象，顯示了如何在數據庫中對實際實體進行建模，以及確保模式各部分之間兼容性的完整性約束。

項目的集成數據集中的所有數據庫和文件管理存儲庫都必須具有與項目的主模式一致的模式，以確保數據和信息的兼容性，從而允許在項目工具集中的各種系統工程工具之間共享數據和信息，并且允許在組織內部和外部的各個組之間共享數據和信息。

如圖1底部所示，一旦填充了集成數據集，它將成為后續系統生命周期活動，所得工作產品及其基礎數據和信息的來源。數據庫管理工具允許項目的系統工程工具集訪問來自集成數據集的數據和信息，這些數據和信息成為所有項目系統工程生命周期活動的基礎。從以數據為中心的角度來看，系統工程的觀點對于管理所有生命周期階段的系統開發工作以及應對未來日益復雜的系統的挑戰至關重要。

在每個生命周期階段，不同的組織或組織的各個部分通常參與各種系統工程過程，使用各種項目管理和系統工程工具來生成和管理各種工作產品及其基礎數據和信息。如果從以數據為中心的角度看待系統工程，通常每個組織要素都使用他們自己的系統工程工具，數據庫和包含此基礎數據和信息的文件存儲庫。這可能會導致孤島癥，其中某個團體或組織要素使用特定工具生成的數據和信息可能無法提供給其他生命周期流程中涉及的人員，或者所使用的工具不兼容，從而導致數據和信息不兼容。要共享的信息。

對于未來日益復雜的系統，這些問題需要解決。組織需要能夠以電子方式而不是印刷文檔，圖表或圖形的方式管理大量工作產品及其基礎數據和信息。代表這些工作產品以及基礎數據和信息的數據集必須能夠共享。組織需要建立和維護“基本事實”，并刪除孤島，并將跨學科和系統開發生命周期過程活動的工作產品及其基礎數據和信息集成到一個通用的集成數據集中。

從以數據為中心的角度看系統工程

為了幫助強調數據是系統工程的基礎的概念，作者從以數據為中心的角度提出了系統工程的以下修改的定義：

“從以數據為中心的角度來看，系統工程涉及正式使用統一的數據集來支持概念的成熟，需求開發，設計，分析，驗證和確認活動，這些活動始于概念設計階段，并持續到生命周期的后期階段。 集成的數據集表示系統工程工作產品及其在每個生命周期階段生成的基礎數據和信息。”

或者用一個簡短的句子來表達：“以數據為中心的觀點，系統工程涉及一個正式的，集成的數據集的正式應用，以代表系統工程工作產品以及為支持概念成熟，需求開發而生成的基礎數據和信息。從概念設計到報廢的整個系統生命周期中進行，設計，分析以及驗證和確認活動。”

或更簡短地說（盡管可能太簡短了）：“從以數據為中心的角度來看，系統工程涉及正式，集成的通用數據集的應用，以表示系統工程工作產品以及整個系統生命周期中生成的基礎數據和信息。”

一個模型可以協調所有人，一個可以協調所有其他模型的整體模型的概念。他說：“需求模型，活動模型，接口模型，參數模型，可靠性模型，熱模型，功率模型，有限元模型，……等等。在邁向基于模型的系統工程（MBSE）以及最終實現基于模型的工程以連接產品生命周期的過程中，我們如何理解這些龐大的模型組合？我們如何才能有效地管理模型并利用它們來解決當前的問題，以便我們對系統進行工程設計，而不會因模型而分散注意力？這些分析維的模型不是新的。這些是工程學科多年來開發起來的模型。我們選擇的方法因所關注的系統而異，所選擇的分析模型集為系統工程帶來了嚴謹性，有效性和效率。”

“在INCOSE社區中，我們經常關注第二種模型-許多人稱之為描述性系統模型，我通常將其稱為架構系統模型。它涵蓋了從操作概念到需求，行為，物理架構 以及驗證與確認的空間。”

“只有一個架構模型-范圍廣泛，本質上是相互聯系的-架構模型連接并協調了各種分析模型。做得好，架構模型可以解決問題和解決方案，以清晰反映系統互連特性的方式反映和集成兩者的關鍵維度。做得好，架構 模型可以將跨學科和關注點的關鍵術語進行統一和映射，將各種觀點和分析考慮因素聯系在一起。在滿足需求，邏輯解決方案，物理解決方案和V＆V方面，描述性模型緊密相連。”

從系統工程的以數據為中心的角度來看，這一架構模型由通用的集成數據集表示。在此概念的基礎上，并以更廣泛的以數據為中心的觀點，集成的數據集不僅代表了正在開發的系統的模型（架構 模型），而且還代表了所有系統工程生命周期過程活動，所得工作產品以及他們的基礎數據和信息。

從系統工程的以數據為中心的角度來看，可以通過多種方法來實現捕獲，管理，訪問數據以及管理系統工程工作產品之間的相互關系的能力，這些方法包括從建立單個關系數據庫到虛擬集成的各種方法。 ，但通過不同數據源的聯合（或數據映射/索引）來分布數據庫。正如NASA的系統工程擴展指南（NASA 2016）所述：

“在所有情況下，都會捕獲各種數據項之間的相互關系（數據源內部和之間）。對于所有這些數據項及其關聯的關系，預先建立一個“主地圖”或本體（即，有關這些數據項及其關聯的關系的類型和屬性的通用詞匯表）有助于建立這種能力。”

在這個博客系列的第4部分，從數據中心的角度實踐系統工程，我將更詳細地介紹從數據中心的角度實踐系統工程的含義，并提供可用于理解并成功創建和管理集成的指導。組織內的數據集。

編輯：黃飛