永续创新产品（Perpetual Innovative Products, PIPs）的开发：通过测试克服不确定性

《Proceedings of the Design Society》：Development of perpetual innovative products: overcoming uncertainties by testing

　　

永续创新产品（Perpetual Innovative Products, PIPs）能够实现前代产品组件的再利用，以创造功能与性能更优的新产品，从而支撑循环经济（Circular Economy）。然而，该概念因退化（Degradation）与功能集成而带来了设计层面的不确定性。本文通过分析测试活动，考察了测试如何揭示并降低这些不确定性。研究提出了一种四步法流程，将测试整合融入PIP开发过程中。该流程通过将异构测试转化为可操作的设计知识，从而强化决策制定。

## 研究背景与问题

当前循环经济面临的核心矛盾在于，消费者期望获得最新功能的产品，而循环经济原则要求保留产品中的附加价值（如维修、再制造），这使得循环产品难以进入大规模初级市场，往往仅能被拆解回收。永续创新产品（PIP）作为循环经济中的新兴设计理念，通过将前代产品（G_n-1, G_n-2, …）中的二手组件与子系统集成至下一代（G_n）新产品中，在实现功能与性能提升的同时重新进入初级市场。这与传统再制造（Remanufacturing）不同，后者仅恢复产品至原始状态，而PIP实现了跨代际的功能升级，避免了完全的材料回收或传统新产品开发（New Product Development, NPD）。

PIP开发面临独特挑战：设计决策需基于二手组件的状态评估，包括是否可重用、需再加工或需设计变更。然而，现有设计模型如阶段-门模型（Stage-Gate model）或V模型均未涵盖此类评估；传统再制造流程虽详细描述产品重用，但缺乏与下一代产品的连接。更关键的是，二手组件的退化模式各异，其未知交互作用可能影响系统行为并阻碍新产品的功能需求实现。测试在新产品开发中已证明能有效揭示未知交互，但测试如何应对PIP开发中的不确定性尚缺乏系统理解。为此，研究人员提出核心研究问题：测试如何贡献于揭示和降低PIP开发中因设计变更和固有退化所产生的不确定性？

## 研究方法与关键技术路径

本研究依托"循环工厂"（Circular Factory）研究项目展开，该项目旨在通过分析多代际产品的设计与生产系统来保留产品附加价值。研究选取角磨机作为代表性技术系统，该系统包含高速转子-轴承组件、锥齿轮传动级等关键部件，具有功能密度高、组件交互复杂的特点，其多样化使用场景引入了大量不确定性。

研究人员采用二维结构化方法对测试活动进行分类：第一维度区分不确定性更归属于新产品开发还是再制造；第二维度依据信息来源分为三类——基于研究的测试（文献调研）、基于模型的测试（仿真分析）以及经验性测试（实验验证）。研究重点选取了模型型和经验性活动，包括：多体仿真（Multibody Simulation）以探究产品架构知识缺失，验证现有数据以确认产品制造后功能行为，退化分析以识别二手组件形貌变化，以及退化影响评估以量化形貌退化对功能行为的作用。

## 研究结果

### 信息关联：多源异构信息的整合机制

研究发现，研究型信息用于应对认知不确定性（Epistemic Uncertainty）中的知识缺乏与复杂性，但因解释不确定性和信任缺失而无法直接使用，需作为其他信息的基础或经其他活动验证。多体仿真模型最初沿多方向推进而无明确统一目标，过程特征为增量调整与定性解释，始终与其他测试活动交叉验证。经验性数据验证虽在临时搭建的试验台上完成，其洞见仍可应用于模型构建，体现了探索性关联。再制造中的测试活动则由个体退化模式驱动，从识别退化到测量再到评估影响存在清晰序列，但该序列并不自动对应测试类型的固定顺序，模型型与经验性活动可互换。

### 模型构建：表征真实系统的挑战

多体仿真与退化分析共同揭示了将真实技术系统映射至模型的困难，这既源于退化现象，也源于系统的高度参数化需求与功能密度。模型创建受限于现有参考模型的质量与细节水平，导致多体仿真的有效性和适用性存在显著不确定性，尤其在研究替代轴承布置或更高转速等修改配置时。初期采用拉瓦尔-杰夫科特转子（Laval-Jeffcott rotor）等简化模型获取洞见虽有价值，但开发能产生绝对结果的详细模型仍具挑战。研究同时发现再制造背景下模型型活动存在显著空白：因模型需拟合特定退化模式与边界条件，而充分数据和信息 largely 不可得，模型型活动仅能依赖形貌偏差分析，限制了其在退化影响功能行为分析中的应用。此外，与退化相关的偶然不确定性（Aleatory Uncertainty）仅能采用随机方法集成于模型中，故模型定义与范围需在分析初始阶段审慎确定。

### 退化：形貌与功能行为的区分需求

研究强调需区分形貌退化（Embodiment Degradation）及其对功能行为的影响。对形貌退化的有意义描述要求区分特征（Features）与特性（Characteristics）：特征如齿断裂需定性评估，而系统分析需将其分解为可测量特性。由于不规则模式，认知不确定性常源于定义缺乏而非知识缺乏。退化未必导致功能行为恶化：齿断裂研究的磨合阶段中检测到振动发射暂时降低，这体现了子系统级与系统级性能区分的必要性——局部改善可能与全局恶化共存。功能行为研究亦受特定退化模式强烈影响，例如齿断裂的空气声学测量建议显示，退化模式造成了测量复杂性方面的不确定性。退化作为多维现象，既需精确的形貌定义，也需清晰的功能影响理解。

### 四步法流程：测试向设计决策的转化

基于上述主题分析，研究人员提出了整合新产品开发与再制造的四步法流程，实现从数据探索到可操作设计决策的结构化过渡：

**第一步：初始系统分析与数据整合。** 通过研究型活动整合现有数据和信息，建立技术系统的基本理解，解决与知识缺乏和复杂性相关的认知不确定性。关键问题包括：存在哪些架构和接口？可观察到何种制造公差？此阶段需与第二步的模型型和经验性活动紧密互动以进行验证。

**第二步：基于模型和经验的系统探索。** 重点探索系统的极限与敏感性，模型用于快速迭代，实验研究聚焦复杂或关键场景。关键问题包括：哪些形貌特性最敏感？存在哪些操作边界？此阶段引入信息转换和抽象方面的额外不确定性，快速迭代、早期原型化和验证确认（Verification & Validation, V&V）活动至关重要。

**第三步：退化评估。** 考察形貌和功能行为两方面的退化，将形貌变化追溯至特定特性以描述和量化退化。主要结合经验性元素应对认知不确定性和偶然不确定性，因退化常取决于个体使用历史。通过重现退化和设计变更进行系统变体，评估对功能行为的影响，验证再加工组件能否满足功能需求。此步骤与第二步迭代执行：系统探索定义产品架构演进方向，退化评估决定重用和再加工的可行性。

**第四步：知识整合与评估。** 整合前期洞见以支持设计决策，主要应对复杂性相关的不确定性。采用结合专家知识和数据的模型化方法实现知情决策，经验性V&V活动确保结果可信度。

## 讨论与研究结论

研究人员在《Proceedings of the Design Society》发表的此项研究，系统论证了测试在PIP开发评估阶段揭示和降低不确定性的作用机制。研究指出，不确定性具有多维特性：部分可通过知识积累和迭代测试降低，另部分则本质为概率性，如个体特定退化。有效PIP开发需要结构化方法，系统链接测试活动、信息生成与决策制定。

关键洞见在于，PIP开发中的测试无法与设计探索完全分离，概念开发与详细设计相互交织：早期活动聚焦敏感性和边界分析的探索性研究，后期活动强调验证、量化及重用潜力评估。模型化方法促进快速探索，但受数据可得性和表征保真度约束；经验性方法虽资源密集，却是捕获不可预测或泛化的退化现象所必需。两者结合可实现不确定性的原则性降低，支持关于组件重用、功能完整性和设计演进的知情决策。

研究亦存在局限：主要聚焦PIP开发评估阶段的测试，未明确涉及后期阶段的测试活动；第四步流程尚未在实践中完全实施。未来研究应聚焦于两方面：一是系统表征二手组件的不规则退化模式，开发整合退化过程随机性的定量方法；二是深化退化评估与知识整合，链接实际退化数据与设计知识，增强测试与设计之间的反馈机制，以支持更鲁棒高效的PIP开发。