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【观点】工业4.0时代,不了解PLM你就OUT了!
道场君导读
如果把工业4.0、工业大数据看成是人们梦寐以求的“果实”,PLM的建设则可以看做是“种树”。关注工业4.0、关注工业大数据的企业,应该把注意力集中在PLM上。这是一项需要长期坚持不懈并努力实践的工作。
将信息物理系统(CPS)用于三个维度的集成是工业4.0的核心思想。其中,端到端集成的重点技术是产品生命周期管理(PLM)。PLM可能是工业4.0的核心技术,是应用工业大数据的主要方式,还可能是支撑制造企业转型的切入点。
一、PLM在工业4.0中的作用
1PLM支撑个性化定制
支撑个性化定制是工业4.0的重要特征之一。在工业4.0时代,如果你买一辆汽车,不仅可以选择颜色、型号,还可以选择关键零部件,如发动机等。
选择零部件本质上已经涉及到设计了。用户不是设计师,而设计是个专业性很强的活。要解决这个矛盾,就要用软件来支撑。这个软件就是PLM。PLM提供合适的零部件,能保证用户所选的零部件与其他零部件一起正常运转,且保证产品质量。从这种意义上说, PLM就像傻瓜相机:自动对焦、自动调光圈,让普通人也能照出比较专业的照片。
2PLM支撑智能生产
生产过程的智能化,有赖于智能工厂和智能产品。其中,智能产品就是依靠PLM开发出来的:一部分由研发人员设计,另外一部分由用户自行设计。设计软件的基础都是PLM。
在工业4.0的工厂中,智能产品就是一个CPS。这个CPS的虚拟部分,首先是由PLM设计出来的,然后再经过ERP将其与生产计划和具体部件挂钩,以便在工业4.0的工厂中由新一代MES智能化地生产出来。
3PLM支撑个性化服务
个性化定制的产品交付用户以后,会面临服务方面的难题:零件是个性化定制的,维修人员可能都搞不清设备具体用的是哪个型号的零件。如何有效地进行服务呢?个性化服务仍然需要个性化定制时的信息,而这个信息就是由PLM管理的。
因此,对一个特定的产品来说,PLM在设计之初是设计图,在生产时是工艺方法,使用时是说明书,维修维护时是病历卡。
二、PLM对制造业企业转型的作用
在正在到来的工业4.0时代,如何转型是制造业企业面临的一个现实问题。制造业企业转型的方向无非有两个:一个是研发,另一个是服务,即“微笑曲线”的两端。PLM对这两个转型方向都具有重要的支撑作用。
PLM为什么能支撑企业转型呢?如果我们把研发和服务看成一种生产过程,就容易理解了。传统产业主要生产实物,现代产业则主要生产“知识产品”,如设计图、工艺方法、软件等。为了提高生产效率,实物产品的生产经历了从手工劳动到工业化大生产的转变。同理,“知识产品”的生产同样也要提高效率。
现代化工业大生产是从流水线的发明,即工业2.0开始的。流水线生产之所以能提高效率,是因为压缩了不必要的劳动(如工人更换工具、来回走动等),每个人只做一件事。要做到这一点,必须很多人协作完成。而要协作完成,每个工序的操作必须标准化。
PLM的道理也是一样的:要提高“知识产品”的生产效率,必须降低一切不必要的设计和创新。具体地说,就是要尽可能地采用已有的部件、知识和方法,解决新的问题、满足新的需求。而PLM正是用来管理这些东西的。同时,PLM还可以用来协同开发、生产、服务过程。从某种意义上说,PLM就是用于“知识产品”生产的ERP、MES。
“知识产品”的生产要跟上时代潮流,必须与信息技术相结合、以信息技术为工具,而这个工具就是PLM。
三、用好工业大数据必须借助PLM
大数据是近几年的热点。用好大数据,对未来的工业企业至关重要。然而,在某些“砖家”眼里,大数据就是一堆金光闪闪的宝藏,随时可以换成真金白银。岂不知,非结构化的数据很难利用,“沙里淘金”不仅是个花时间的力气活,也是个技术活。有些数据可以淘出金子,而更多的数据却是垃圾。
怎样用好大数据?关键是建立一个合适的PLM。这是因为,PLM中的知识和数据,就像存在银行中的现金,是可以随时拿出来用的。数据、知识是一种非常值得投资的“现金”,会因为“存款”而增加,却不会因为“取款”而减少。
四、做PLM要花大力气
信息时代缺少的不是知识或信息,而是人的注意力。PLM做不好,有用的知识和数据就会淹没在没用的数据和知识的海洋中,成为难用的废物。
要做好PLM,关键是做好数据和知识的结构。PLM的体系越大,结构就越重要。这就像图书的管理:如果家里只有几本书,随便放都可以找到。但如果是一个图书馆,有数以百万计的图书,就需要认真编目和存放了。没有编目和有序存放的图书,无异于一个废纸堆。
PLM的难点也就在这里。与ERP、MES相比,产品开发和服务的流程规范性很差,数据的规范性自然很差。所以,对知识和数据的结构化也就很难了。
PLM在离散制造行业发展的很快。但要将其运用到流程行业就很难了。原因是:流程行业的数据和知识面临“组合爆炸”的风险,人们很难把握哪些数据和知识该存、哪些不该存。这样,PLM在执行过程中就会很不规范。
同样,要把工业2.0、3.0时代的PLM用到工业4.0时代,也会面临众多的挑战,这是因为,未来的产品已经成为一个系统,复杂性大大增加了。同时,PLM的数据管理要适合CPS的要求,这大大提升了对数据完备性的要求。
这些矛盾如何解决?有专业人士提出了这样一个设想:让知识自动推送到需要它的地方。
具体地说,首先要将研发和服务的过程流程化、角色化。当特定的角色进入特定的流程时,真正有用的知识会自动推送到他面前。这时,要把研发和服务看成一种知识的生产,把需要推送的“知识”看成一个零部件,把推送知识的系统看成智能的生产系统,把传统的PLM看成现代化的无人仓库。而这套“生产系统”需要更高级别的知识来管理。但是,这些道理说起来容易,做起来却很难。因为这不仅是技术问题,而且是企业战略、文化问题,是投资问题。
特别地,数据需要积累到一定程度,才能发挥关键作用。一个成长性良好的PLM可以变成“龙”,成长性差的则会变成“虫”。PLM的成长性必须受到足够的专注,这或许是决定PLM成败的关键因素。
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这是一本中国人看得懂的工业4.0佳作!
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