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【PLM】产品数据管理(PDM)与产品全生命周期管理(PLM)

产业智能官 · 公众号 · · 2020-02-02 07:13

正文

随着计算机技术的快速发展，各种单元软件(CAD/CAM/CAPP等)和企业管理软件(ERP/SCM等)在企业中得到广泛的应用。在产品全生命周期管理过程中由于采用不同的系统、不同的应用、不同的技术平台，使得产品数据难以顺畅流动，导致产品数据资源不能共享，形成所谓的“信息孤岛”。

“信息孤岛”在技术带来的不良影响可以分为以下几个方面：

1、数据的一致性无法保证 由于不同应用系统的信息定义和采集过程相互独立，导致企业的同一数据在不同的应用中可能不一致。

2、信息及时共享、反馈难 如销售部门不能及时掌握可用库存信息，不能及时了解销售合同履约情况，不能及时知道产品价格变化情况，生产部门则不能及时掌握市场销售情况、可用库存情况，无法确定合理的安全库存量。

3、企业数据中存在很大的冗余和大量的垃圾信息。

4、信息需要重复多次的输入 对信息的多次采集不仅浪费企业资源，而且容易导致数据的失真。 PLM技术可实现数据多BOM间的数据映射机制，产品数据在不同应用系统间的一致性、完整性和集成性，有利于实现企业内部和企业间制造资源的合理分配和利用，为企业实现产品数据全生命周期管理提供有力技术支持，也为解决信息孤岛问题提供新的途径。

一. 产品生命周期管理的内涵

随着我国市场的逐渐开放，企业面临着全球化的竞争，尤其是中小企业面临的压力更大。新产品的更新加快，企业最根本的问题是增强自主创新和竞争能力，尤其是自主产品的研发。企业要增强产品的开发能力，需要有效的管理、控制和使用产品生命周期中的各种信息。

结合国际上权威机构给出的概念，可以这么认为，产品全生命周期管理(PLM)是指管理产品从需求、规划、设计生产、经销、运行、使用、维修保养、直到回收再用处置的全生命周期中的信息与过程。它既是一门技术,又是一种制造的理念。它支持并行设计、敏捷制造、协同设计和制造,网络化制造等先进的设计制造技术。

所以说，PLM不仅仅是一种工具，更重要的是面向产品创新的一种知识管理和流程优化的理念，同时通过各种计算机信息系统的工具集成然后得以实现，它的目标是跟踪、组织、访问和管理产品的设计开发、生产制造、使用维护和售后服务等生命周期过程中的所有的数据信息。

PLM的管理思想是从新产品的战略策划开始,就将与产品有关的功能、性能、外观特征、质量、成本、顾客群、销售价格、生产规模、产品投放时机、市场占有量维护、差异化竞争优势的保持等一系列问题进行统一考虑,详细计划、分阶段控制实施使各种有限资源发挥出最大效益。 PLM的内涵和应用范畴见图1。

图1 PLM内涵和应用范畴

二. PLM的技术架构

综合现代PLM技术与市场，产品全生命周期管理是当代企业面向客户和市场，快速重组产品每个生命周期中的组织结构业务过程和资源配置，从而使企业实现整体利益最大化的先进管理理念。产品全生命周期管理系统（PLMS）是支持企业实施PLM技术的计算机软件系统。

目前，现有的CAX、ERP、PDM、SCM、CRM等系统，主要是针对产品全生命周期中某些阶段的解决方案，难以支持企业作为一个整体来获得更高的效率、取得更多的创新以及满足客户的特殊需求，迫切需要一种将这些单独的系统结合到一起的企业信息化策略。

PLMS的技术定位是为上述分立的系统提供统一的支撑平台（表1），以支持企业业务过程的协同运作。也就是说PLMS为不同的企业应用系统提供统一的基础信息表示和操作，是连接企业各个业务部门的信息平台与纽带，PLMS支持扩展企业资源的动态集成、配置、维护和管理。

表1 PLM与产品生命周期中各种应用工具的集成过程

企业各应用系统，如CAX、ERP、PDM、SCM、CRM等都依赖于PLMS，并通过PLMS进行连接和集成。企业所有业务数据都遵照统一的信息与过程模型被集成到PLMS中；扩展企业的所有部门都能够通过PLMS获得信息服务。

1.PLM的关键技术

▶▶统一模型

面对产品不同阶段（设计、工艺、生产、营销和服务等）所产生的异构数据，PLMS的技术重点是支持产品各个阶段的数据和过程管理，通过统一的信息建模实现对产品各阶段数据的管理、转换和使用。同时要求该产品模型能随着产品开发进程自动扩张，并从设计模型自动映射为不同目的的模型，如信息流分析模型、性能优化模型、动态仿真模型、任务控制模型等，产品模型还能够全面表达和评价与产品全生命周期相关的性能指标。

产品模型是支持产品管理的信息的基础结构。它综合描述产品开发管理过程中所需要的信息数据：产品数据、事件数据、组织数据、资源数据和路径数据等等，使产品管理能实现产品的创建、分析、重构、动态模拟以及任务控制等功能。

产品模型的多视图特性主要表现在：信息流分析、性能评价、动态模拟、任务管理在内的多项数据处理，它们分别需要产品模型的不同的信息，如信息流分析以产品的输入、输出数据为对象，性能评价需要资源、成员间的协同等信息，动态仿真注重于时间的激发、结束条件、时间和空间等信息，而任务管理则需要较为全面的信息。因此，在管理的每一阶段应有相应的模型：信息流分析模型、性能评价模型、动态仿真模型、任务控制模型（如图2），它们从不同的侧面表达产品生命过程，有静态的，也有动态的。因此，产品模型是多视角的，仅用某单一视图来表达是不够的。

图2 产品管理中的模型结构

▶▶数据应用集成

随着经济全球化的发展，企业间的联合与协作日趋紧密，作为企业信息平台的产品全生命周期管理系统（PLMS）将提供更加强大的集成与扩展功能，增加企业柔性，便于这些具有协作关系的企业联盟更加有效的工作。集成的数据环境保证数据的唯一性和一致性。唯一性指不同的用户在对同一数据单元进行操作时，通过网络传递的是数据的映像或者是一种参照关系，而不是通过复制和拷贝生成一个新的数据单元；一致性指数据单元的变更能及时通知到有关的工作结点，并且在数据变更时，提供一种加解锁机制，保证数据版本的统一。这种集成数据环境可采用集中式共享数据库实现。

▶▶全面协同

PDM的多年实践，较好地解决了企业的数据管理和使用问题。由于通讯技术和互联网的快速发展，制约组织（团队）工作效率的协同工作基础得到了改善。 PLM将依赖于先进的支持企业内部和企业间的协同工作。

2.PLM的技术层次

为了实现产品生命周期管理的目标，制造企业需要通过不同的应用系统来分别完成产品生命周期某一阶段的产品数据处理。这些应用系统之间存在着复杂的输入输出关系，它们之间相互影响、相互制约。 PLM框架有助于用户理解PLM的功能需求以及各应用系统构成及不同系统之间的集成关系。它不但可以清晰地确定产品的数据处理功能和业务流程，而且可以描述企业需要实施的计算机系统以及它们之间的关系。从一定程度上可以说，PLM框架构成了一个基本的企业信息化整体解决方案，可以分为三个层次。如图所示：

▶▶数据层

由各种数据要素构成的产品数据源，在物理上可以是分布的，但是在逻辑上是集成的。

▶▶支撑层

一般由PLM或 PDM系统构成，具有直接获取、存储和管理产品数据的功能，并且集成各种应用系统。

▶▶ 应用层

由各种应用系统构成完成各种专业领域的特殊需要。

产品生命周期是PLM的主线，通过对产品生命周期的分析，可以了解到PLM需要管理哪些阶段，哪些内容，以及需要提供哪些功能。在产品生命周期的不同阶段，系统具有不同的功能特征；在用户需求阶段，系统主要完成的任务是对市场以及用户需求进行合理分析，结合企业的资源，确定产品的发展战略:概念设计阶段，需要确定企业实现产品功能所采用的方案；在产品详细设计阶段，解决对产品的各个部件的数字化设计、产品的仿真分析和优化，选择合适的供应商来协同零部件的设计；在新产品的试制阶段，需要完成新产品的设计定型；新产品的生产准备阶段里面，需要进行工艺工装的设计制造、生产线的选择改造、采购准备和新产品的市场测试等工作；生产销售阶段，PLM系统关注供应链的管理(SCM)、客户关系管理(CRM)等问题。

【PLM】产品数据管理(PDM)与产品全生命周期管理(PLM)

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