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            為什么說PLM是企業轉型的技術核心?

            發布時間:2021-02-02  點擊:1次

            一、PLM在工業智能制造中的作用


            1.PLM支撐個性化定制 

            支撐個性化定制是工業智能制造的特征之一。在工業智能制造時代,個性化定制不像現在買汽車,只有顏色、型號等非常有限的選項,而是涉及到關鍵零件,如發動機。 選零件本質上已經是一種設計了。用戶不是設計師,而設計是個專業性很強的活。要解決這個矛盾,就要用軟件來支撐。這個軟件就是PLM。PLM提供合適的部件,能保證用戶所選的部件能與其他部件一起正常運轉,且保證產品質量。從這種意義上說,PLM就像傻瓜相機:自動對焦、自動調光圈,讓普通人也能照出近乎專業的照片。

             

            2.PLM支撐智能生產 

            生產過程的智能化,有賴于智能工廠和智能產品。其中,智能產品就是依靠PLM開發出來的:一部分由研發人員設計,另外一部分由用戶自行設計。設計軟件的基礎都是PLM。 在工業工業智能制造的工廠中,智能產品就是一個CPS。這個CPS的虛擬部分,首先是由PLM設計出來的,然后再經過ERP將其與生產計劃和具體部件掛鉤,以便在工業智能制造的工廠中由新一代的MES智能化地生產出來。 


            3.PLM支撐個性化服務 

            個性化定制的產品交付用戶以后,會面臨服務的難題:零件是個性化定制的,維修人員可能都搞不清設備具體用的是哪個型號的零件。如何有效地進行服務呢?個性化服務仍然需要個性化定制時的信息,而這個信息就是由PLM管理的。 于是,對一個特定的產品來說,在設計之初的PLM是設計圖;生產的時候PLM是工藝方法;使用的時候PLM就是說明書,維修維護的時候PLM就是病歷卡。這樣就可以更加精準有效地服務了。


            二、PLM對制造型企業轉型的作用


            如果說工業智能制造是個漫長的發展過程,制造企業的轉型則是企業面臨的現實壓力。制造企業轉型的方向無非有兩個:一個是研發、一個是服務。也就是“微笑曲線”的兩端。PLM對這兩個方向的轉型,都具有重要的支撐作用。


            PLM為什么能支撐企業轉型呢?把研發和服務看成一種生產過程,就容易明白了。傳統產業主要生產實物,現代產業的競爭力則是生產“知識產品”:設計圖、工藝方法、軟件等。為了提高生產效率,實物產品的生產經歷了從手工勞動到工業化大生產的轉變。同樣的道理,“知識產品”的生產同樣也要提高效率。 現代化工業大生產是從流水線的發明開始的:流水線生產之所以能提高效率,是因為壓縮了不必要的勞動(如工人更換工具、來回走動)。每個人只做一件事。要做到這一點,必須很多人協作完成。而要協作完成,每個工序的操作必須標準化。




            PLM的道理也是一樣的:要提高“知識產品”的生產效率,必須降低一切不必要的設計和創新。具體地說,就是要盡可能地采用已有的部件、知識和方法,解決新的問題、滿足新的需求。而PLM正是用來管理這些東西的。同時,PLM還可以用在開發、生產、服務過程的協同。從某種意義上說,PLM就是用于“知識產品”生產的ERP、MES。


             “知識產品”的生產要跟上時代潮流,也必須與信息技術相結合、以信息技術為工具,而這個工具就是PLM。當然,要實現“知識產品”生產的流程化,僅有信息技術還是不夠的,必須與研發體制改革配套才行。



            三、用好工業大數據必須借助PLM


            大數據是近幾年的熱點。用好大數據,對未來的工業企業至關重要。然而可悲的是:大數據理論被有些別有用心的企業和所謂的專家綁架了,不了解的企業很可能會誤入歧途。在某些“磚家”眼里,大數據就是一堆金光閃閃的寶藏,隨時可以換成真金白銀。豈不知,非結構化的數據很難利用,“沙里淘金”不僅是個花時間的力氣活,也是個技術活:如果礦藏的品味太低,淘金也會是個賠錢的買賣。有些數據可以淘出金子,更多數據則依然是垃圾。


            用好大數據的關鍵是建議一個合適的PLM。這是因為,PLM中的知識和數據,就像存在銀行中的現金,是可以隨時拿出來用的。數據、知識是一種非常值得投資的“現金”:會因為“存款”而增加,卻不會因為“取款”而減少。 



            四、做PLM要花大力氣


            信息時代缺少的不是知識或信息,而是人的注意力。PLM做不好,有用的知識和數據就會淹沒在沒用的數據和知識的海洋中,成為難用的廢物。


            要做好PLM,關鍵是做好數據和知識的結構。PLM的體系越大,結構就越重要。這就像圖書的管理:如果家里只有幾本書,隨便放都可以找到。但如果是一個圖書館,有數以百萬級的圖書,就需要認真編目和存放了。沒有編目和有序存放的圖書,無異于一個廢紙堆。 PLM的難點也就在這里。與ERP、MES相比,產品開發和服務的流程規范性很差,數據的規范性自然很差。
            所以,對知識和數據的結構化也就很難了。 




            PLM在離散制造行業發展的很快。但要將其運用到流程行業就很難了。原因是:流程行業的數據和知識面臨“組合爆炸”的風險,人們很難把握哪些數據和知識該存、哪些不該存。這樣,PLM在執行過程中就會很不規范。


            同樣,要把工業流水線時代的PLM用到工業智能制造時代,也會面臨眾多的挑戰。未來的產品已經成為一個系統,復雜性大大增加了。同時,PLM的數據管理,要適合CPS的要求。也就是說,對數據完備性的要求大大提升了。 這些矛盾如何解決?有一個設想:讓知識自動地推送到需要它的地方。


            具體地說,首先要將研發和服務的過程流程化、角色化。當特定的角色進入特定的流程時,真正有用的知識會自動地推送到他的面前。這時,要把研發和服務看成一種知識的生產,把需要推送的“知識”看成一個零件,把推送知識的系統看成智能的生產系統、把傳統的PLM看成現代化的無人倉庫。而這套“生產系統”需要更高級別的知識來管理。這大概就是“系統的系統”吧?

            (文章來源:網絡)

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