随着制造业加速迈向模型驱动企业（Model-Based Enterprise，MBE），计量软件正从单一的检测工具演变为数字主线（Digital Thread）的关键支撑平台。通过连接设计意图、制造执行和质量验证，现代计量软件帮助企业摆脱彼此孤立的工作流程，迈向全过程可追溯、以模型为核心的数字化制造。
在本次专访中，Verisurf Software 总裁 Ernie Husted 分享了计量软件如何保障设计意图的一致传递、推动基于模型的定义（Model-Based Definition，MBD）应用，以及如何借助 STEP AP242 和 质量信息框架（Quality Information Framework，QIF） 等开放标准，推动智能制造的发展。
问：软件如何成为数字主线的核心？
随着计量软件越来越多地被视为数字主线的”连接纽带”，Verisurf 如何定义自身在模型驱动环境下连接设计意图、制造执行与质量结果中的作用？
答：
数字主线的核心，在于始终保持设计意图、制造执行以及质量验证之间的连续连接。Verisurf 围绕这一目标已经持续深耕近二十年。
早在 2006 年，Verisurf 就推出了业内最早一批可实际应用的基于模型的定义（MBD）解决方案，使制造企业能够直接利用三维 CAD 模型中的语义化几何尺寸与公差（Semantic GD&T）开展工作。这项技术也支持了早期 MBD 的推广应用，其中包括波音 787 项目。当时，如何在复杂的全球供应链中以数字化方式准确传递工程要求，已成为行业的重要课题。
如今，Verisurf 进一步通过支持质量信息框架（QIF）这一开放式数字质量标准，将这一理念不断延伸。QIF 能够在整个制造过程中实现产品定义、检测要求、测量结果以及统计质量信息的数字化传递与共享。
Verisurf 的使命，就是确保工程设计阶段创建的数字化产品定义，在整个制造和质量验证过程中始终保持完整一致。
通过与原生 CAD 模型及语义化 GD&T 保持关联，制造企业能够直接基于数字产品定义自动完成检测规划、测量执行以及检测报告生成，同时确保整个产品生命周期的数据可追溯性和质量可信度。
问：MBD 如何成为制造变革的重要推动力？
基于模型的定义（MBD）正在如何改变检测规划、检测执行以及检测报告的生成方式？
答：
MBD 从根本上改变了质量管理的执行模式，因为它使设计意图能够直接贯穿整个制造过程，而无需在每一个下游环节重新转换和解释。
当产品制造信息（PMI）以及几何尺寸与公差（GD&T）以语义化形式直接嵌入三维模型后，检测规划、测量执行以及检测报告都可以基于同一个数字模型自动生成。
这种方式不仅减少了人工理解和转换带来的误差，提高了数据一致性，同时也使检测流程具备更高程度的自动化能力。
虽然行业已经取得了显著进展，但目前许多制造企业仍处于混合应用阶段——语义化 MBD 数据需要与传统二维工程图以及不具备语义信息的文件格式共同使用。
因此，整个行业距离真正实现数字主线的全面自动化，还有一定距离。
不过，长期目标已经十分明确：建立唯一且权威的数字产品定义（Single Authoritative Digital Product Definition），使工程设计、制造执行以及质量管理之间的数据能够无须转换、无需人工干预，实现无缝流转。
MBD 同时具备人工可读（Human Readable）和机器可读（Machine Readable）两大特性。
其中，机器可读的数据不仅能够实现坐标测量机（CMM）程序的自动生成，也为未来人工智能（AI）驱动的自动化检测提供了广阔的发展空间。
随着 MBD 的不断普及，它将逐渐成为可规模化数字制造的基础。
问：从模型到测量，再到检测报告
制造企业在向以 MBD 为核心、模型驱动的检测流程转型过程中，面临哪些技术和组织层面的主要挑战？软件又如何帮助企业降低这些转型门槛？
答：
最大的挑战，并不仅仅是部署新的软件，而是在组织内部实现人员、流程和技术围绕统一数字产品定义的协同。
数字化转型能否成功，关键在于企业能否确保从工程设计、生产制造到质量管理的所有参与者，都基于同一个”唯一真实数据源（Single Source of Truth）”开展工作。
这意味着企业需要建立统一的行业标准、实现系统之间的互联互通，并推动整个组织全面采用基于模型的工作模式。
在这一过程中，软件发挥着重要作用，它能够帮助制造企业搭建起连接现有业务模式与未来数字化流程之间的桥梁。
例如，QIF 等开放标准，为检测要求、测量结果以及质量数据提供了统一的机器可读数据格式，使这些信息能够在不同系统之间高效流转。
当质量信息真正实现数字化、可追溯和可重复利用之后，企业不仅能够减少大量人工操作，还能够加快决策速度，并进一步提升生产质量的可靠性。
最终目标，并不仅仅是实现自动化，而是构建一个高度互联的制造环境，使质量信息不再只是制造完成后的附属结果，而能够成为制造过程中的主动参与者，持续为生产决策提供支持。
问：数字主线在制造业的发展成熟度
根据您的观察，目前制造企业在数字主线建设方面处于怎样的发展阶段？计量软件又将在推动企业迈向下一阶段过程中发挥怎样的作用？
答：
谈到数字化转型，一个普遍存在的问题是，许多企业缺乏一套能够客观衡量数字化进展的实践框架。
在 Verisurf 看来，数字主线的建设是一个持续演进的成熟度发展过程（Maturity Journey）。
在成熟度较低的阶段，制造企业仍然高度依赖二维工程图、彼此割裂的工作流程以及人工数据传递。
随着数字化水平不断提升，企业开始逐步采用语义化 MBD、数字化检测规划以及基于模型的质量管理流程。
而在成熟度最高的阶段，工程设计、生产制造、质量检测以及企业级信息系统能够在一个完全互联、全程可追溯的数字环境中协同运行。
目前，我们看到大多数航空航天和国防领域的整机制造商（OEM）已经处于第二至第三阶段之间，而大量供应链企业仍停留在第一至第二阶段。
整个行业下一步的重要目标，是迈向第四阶段——产品定义和质量信息能够借助 STEP AP242 与 QIF 等开放标准，在 OEM 与供应商之间实现真正的数字化流转。
计量软件正是推动这一演进的重要力量。
因为质量数据本身，就是验证数字主线是否真正发挥作用的关键证据。
检测工作的价值，在于验证设计意图是否已经准确转化为实际制造结果。如果缺乏可信的质量数据支撑，就无法建立真正可靠的数字主线。
问：互操作性与开放生态系统
真正的数字主线依赖于不同系统之间的无缝互联。Verisurf 如何解决 CAD、CAM、PLM、MES 以及计量系统之间的数据互联，同时避免形成新的数据孤岛？
答：
互操作性（Interoperability）是数字化制造面临的核心挑战之一。
没有任何一家制造企业只使用单一的软件平台，数字主线能否真正发挥价值，取决于数据能否在不同系统之间自由流动。
正因如此，Verisurf 长期支持 STEP AP242 和 QIF 等开放标准。
这些标准为产品定义、制造要求、检测规划以及质量结果提供了一套统一的”数字语言”，使不同软件平台之间能够准确交换数据，而不会丢失其原有语义和上下文信息。
同样重要的是，计量软件还必须能够连接各种不同类型的测量设备。
如今，制造企业广泛使用来自不同供应商的三坐标测量机（CMM）、激光跟踪仪、三维扫描仪、便携式测量臂、接触式测头以及自动化检测平台。
只有这些不同类型的计量设备都能够在统一、可追溯的工作流程中协同运行，数字主线的价值才能得到充分体现。
归根结底，互操作性不仅仅是一项技术要求，更是实现可规模化数字化转型的基础。
问：自动化、智能化以及对生产现场的影响
自动化和智能化技术——例如特征自动识别、基于规则的检测以及 AI 辅助工作流程——正在如何改变计量软件在生产现场的应用方式？
答：
如今，检测工作正逐渐从独立的质量控制环节，演变为制造流程本身的重要组成部分。
我们看到，质量管理正在越来越贴近生产现场。
检测工作不再只是产品制造完成后的最终验证，而是越来越多地融入整个生产过程，成为制造流程不可分割的一部分。
近年来，自动特征识别、基于模型的检测规划、三维扫描集成、数控测头（CNC Probing）以及实时检测报告等技术不断成熟，显著减少了人工编程和人工判断的需求。
这些智能化能力帮助制造企业以更加标准化、一致化的方式部署检测流程，并能够更快响应生产过程中出现的各种工艺波动。
更重要的是，质量数据能够在生产早期便及时获得，从而直接影响制造决策，而不仅仅是在生产结束后记录检测结果。
这一变化使企业能够更快完成首件检测（First Article Inspection），提高检测重复性，缩短生产周期，并实现更加主动的工艺过程控制。
随着自动化水平持续提升，未来计量软件将不仅仅是一套检测工具，更将逐步发展成为制造决策支持平台。
它能够帮助制造企业实时理解工艺变化，快速分析过程波动，并及时采取相应措施，从而持续提升制造质量和生产效率。
问：实时质量、数字孪生与数据可信
随着制造企业迈向实时质量控制和数字孪生时代，计量软件应如何演进，以支持快速反馈、过程内验证、全程可追溯以及贯穿数字主线的可信数据？
答：
数字孪生（Digital Twin）的价值，完全取决于为其提供数据的信息质量及其可信度。
制造企业必须确信，工程设计、生产制造以及质量管理系统始终基于一致且可追溯的数字产品定义开展工作。
在这一过程中，开放标准发挥着至关重要的作用。它们为不同系统之间的信息交换提供了统一框架，使数据在传递过程中不会丢失原有的语义和上下文信息。
随着数字孪生技术不断普及，质量数据必须始终保持机器可读（Machine Readable）、可追溯（Traceable）和可访问（Accessible）等特性，并贯穿整个产品生命周期。
与此同时，制造企业未来仍将长期运行在由多种软件平台和传统业务流程共同组成的异构环境中。
因此，计量软件必须承担起”桥梁”的角色，确保可信的质量信息能够在工程设计、生产制造、质量管理以及企业级信息系统之间顺畅流转。
未来真正成功的制造企业，将是那些能够将测量数据转化为可执行洞察（Actionable Intelligence）的企业，并借助这些数据持续推动质量改进和闭环制造（Closed-loop Manufacturing）。
问：人才发展与未来展望
随着计量工作越来越以软件和模型为核心，未来质量工程师需要具备哪些新的能力？展望未来5至10年，您认为计量软件将在高度互联的制造生态系统中扮演怎样的角色？
答：
未来的质量专业人员不仅需要具备传统计量专业知识，还必须深入理解数字化制造体系。
他们需要掌握基于模型的工作流程（Model-Based Workflow）、系统互操作标准（Interoperability Standards）、自动化技术以及数据分析等跨领域能力。
随着制造系统不断互联，质量人员将在维护数字主线完整性方面承担更加重要的战略职责。
他们的工作将不再局限于完成测量任务，而是需要确保整个制造生命周期内的信息始终保持准确、可追溯且可用于决策。
因此，人才培养仍将是整个行业的重要课题。
制造企业、软件供应商以及高校和职业教育机构，都将在培养适应模型驱动制造环境的新一代质量人才方面发挥关键作用。
展望未来，计量软件将逐步演变为数字化企业中的质量运营平台（Operational Quality Layer）。
检测工作将变得更加自动化、互联化，并与制造执行系统（MES）等生产系统实现深度融合。
届时，质量将不再只是生产流程中的最后一道关卡，而会成为持续产生数据价值的重要来源，为工程设计、生产制造以及供应链运营提供实时决策支持。
未来制造业的发展方向将是模型驱动（Model-Based）、数据驱动（Data-Driven）以及全面互联（Connected）。
而可信赖的质量数据，将成为这一愿景得以实现的核心支撑。
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