以数据为中心的系统工程有哪些特点和作用？（1）

集成数据作为系统工程的基础

这是本系列博客的第3a部分的继续。在第一部分中，我讨论了系统工程工作产品以及作为系统工程生命周期活动的一部分而生成的基础数据和信息。然后，我回答了以下问题：“什么是模型？”和“什么是基于模型的系统工程（MBSE）？”

在本节中，我将讨论以集成数据为基础的概念，并从以数据为中心的角度提供系统工程的替代定义。

图1：集成数据作为系统工程的基础

如图1顶部所示，作为系统工程生命周期过程活动的一部分，创建了诸如预算，明细表，需求，设计，图表，工程图，SysML或其他基于语言的模型，过程和计划等工作产品。代表这些工作产品的基础数据和信息可以电子方式存储和管理在数据库中，也可以电子文件和文档的形式进行存储和管理。可以将这些数据和信息组合成一个代表这些工作产品的集成数据集。

指南，标准，政策和程序也可以包含在集成数据集中。集成的数据集通过企业和项目数据治理，信息管理，记录管理以及数据库管理需求和流程进行管理。为了使数据和信息被视为“基本事实”，必须在严格的配置控制下维护和管理集成数据集。

在形成集成数据集的基础上，组织需要定义和记录项目本体。本体包括一组术语，实体，数据类型和属性的正式命名和定义，以及定义这些术语，实体，数据类型之间的关系，这些关系对于项目和项目所属的组织是至关重要的。组织内的项目需要定义和记录与组织的本体及其客户的本体一致的本体。为组织和组织中的项目建立文档化的本体有助于确保在所有生命周期阶段活动以及组织内部和外部的各个组之间一致地使用此信息。

基于此本体，项目需要为项目的集成数据集定义一个主模式。该模式以正式语言对数据库结构进行描述，该数据库结构定义了数据库中的对象，显示了如何在数据库中对实际实体进行建模，以及确保模式各部分之间兼容性的完整性约束。

项目的集成数据集中的所有数据库和文件管理存储库都必须具有与项目的主模式一致的模式，以确保数据和信息的兼容性，从而允许在项目工具集中的各种系统工程工具之间共享数据和信息，并且允许在组织内部和外部的各个组之间共享数据和信息。

如图1底部所示，一旦填充了集成数据集，它将成为后续系统生命周期活动，所得工作产品及其基础数据和信息的来源。数据库管理工具允许项目的系统工程工具集访问来自集成数据集的数据和信息，这些数据和信息成为所有项目系统工程生命周期活动的基础。从以数据为中心的角度来看，系统工程的观点对于管理所有生命周期阶段的系统开发工作以及应对未来日益复杂的系统的挑战至关重要。

在每个生命周期阶段，不同的组织或组织的各个部分通常参与各种系统工程过程，使用各种项目管理和系统工程工具来生成和管理各种工作产品及其基础数据和信息。如果从以数据为中心的角度看待系统工程，通常每个组织要素都使用他们自己的系统工程工具，数据库和包含此基础数据和信息的文件存储库。这可能会导致孤岛症，其中某个团体或组织要素使用特定工具生成的数据和信息可能无法提供给其他生命周期流程中涉及的人员，或者所使用的工具不兼容，从而导致数据和信息不兼容。要共享的信息。

对于未来日益复杂的系统，这些问题需要解决。组织需要能够以电子方式而不是印刷文档，图表或图形的方式管理大量工作产品及其基础数据和信息。代表这些工作产品以及基础数据和信息的数据集必须能够共享。组织需要建立和维护“基本事实”，并删除孤岛，并将跨学科和系统开发生命周期过程活动的工作产品及其基础数据和信息集成到一个通用的集成数据集中。

从以数据为中心的角度看系统工程

为了帮助强调数据是系统工程的基础的概念，作者从以数据为中心的角度提出了系统工程的以下修改的定义：

“从以数据为中心的角度来看，系统工程涉及正式使用统一的数据集来支持概念的成熟，需求开发，设计，分析，验证和确认活动，这些活动始于概念设计阶段，并持续到生命周期的后期阶段。 集成的数据集表示系统工程工作产品及其在每个生命周期阶段生成的基础数据和信息。”

或者用一个简短的句子来表达：“以数据为中心的观点，系统工程涉及一个正式的，集成的数据集的正式应用，以代表系统工程工作产品以及为支持概念成熟，需求开发而生成的基础数据和信息。从概念设计到报废的整个系统生命周期中进行，设计，分析以及验证和确认活动。”

或更简短地说（尽管可能太简短了）：“从以数据为中心的角度来看，系统工程涉及正式，集成的通用数据集的应用，以表示系统工程工作产品以及整个系统生命周期中生成的基础数据和信息。”

一个模型可以协调所有人，一个可以协调所有其他模型的整体模型的概念。他说：“需求模型，活动模型，接口模型，参数模型，可靠性模型，热模型，功率模型，有限元模型，……等等。在迈向基于模型的系统工程（MBSE）以及最终实现基于模型的工程以连接产品生命周期的过程中，我们如何理解这些庞大的模型组合？我们如何才能有效地管理模型并利用它们来解决当前的问题，以便我们对系统进行工程设计，而不会因模型而分散注意力？这些分析维的模型不是新的。这些是工程学科多年来开发起来的模型。我们选择的方法因所关注的系统而异，所选择的分析模型集为系统工程带来了严谨性，有效性和效率。”

“在INCOSE社区中，我们经常关注第二种模型-许多人称之为描述性系统模型，我通常将其称为架构系统模型。它涵盖了从操作概念到需求，行为，物理架构 以及验证与确认的空间。”

“只有一个架构模型-范围广泛，本质上是相互联系的-架构模型连接并协调了各种分析模型。做得好，架构模型可以解决问题和解决方案，以清晰反映系统互连特性的方式反映和集成两者的关键维度。做得好，架构 模型可以将跨学科和关注点的关键术语进行统一和映射，将各种观点和分析考虑因素联系在一起。在满足需求，逻辑解决方案，物理解决方案和V＆V方面，描述性模型紧密相连。”

从系统工程的以数据为中心的角度来看，这一架构模型由通用的集成数据集表示。在此概念的基础上，并以更广泛的以数据为中心的观点，集成的数据集不仅代表了正在开发的系统的模型（架构 模型），而且还代表了所有系统工程生命周期过程活动，所得工作产品以及他们的基础数据和信息。

从系统工程的以数据为中心的角度来看，可以通过多种方法来实现捕获，管理，访问数据以及管理系统工程工作产品之间的相互关系的能力，这些方法包括从建立单个关系数据库到虚拟集成的各种方法。 ，但通过不同数据源的联合（或数据映射/索引）来分布数据库。正如NASA的系统工程扩展指南（NASA 2016）所述：

“在所有情况下，都会捕获各种数据项之间的相互关系（数据源内部和之间）。对于所有这些数据项及其关联的关系，预先建立一个“主地图”或本体（即，有关这些数据项及其关联的关系的类型和属性的通用词汇表）有助于建立这种能力。”

在这个博客系列的第4部分，从数据中心的角度实践系统工程，我将更详细地介绍从数据中心的角度实践系统工程的含义，并提供可用于理解并成功创建和管理集成的指导。组织内的数据集。

编辑：黄飞