在制造行业，完整的产品开发过程通常由设计、仿真和试验三个阶段的工作构成。由于产品设计、仿真和试验每一个阶段都会产生大量数据，且数据有着独自的特性和多样性，因此不同阶段的数据都需要专门的软件工具加以管理。不同的产品研发阶段，对应有相应的工具软件，这些工具软件产生的过程数据则由相应的XDM系统来进行管理：对产品的设计数据和流程加以管理，即PDM（Product Data Management）；对仿真数据和流程的管理，即SDM（Simulation Data Management）；要实现对试验数据的管理，则衍生出了TDM（Test Data Management）。
CAE 相对CAD 而言，所需要集成和管理的软件类型和学科类型更多，决定了SDM比PDM具有更高的门槛。如果说普通的中小企业能够通过实施PDM提升研发管理水平，那么SDM则需要企业具备一定的仿真分析应用水平。一旦企业研发过程中涉及到试验测试等环节，则提出了更高的数据管理要求——试验数据管理。不同的行业对研发数据深度的要求并不相同，这决定了应用TDM的企业，更多地集中在航空航天、船舶、国防兵器、汽车、电子通讯等需要进行仿真分析、并结合试验测试的大型装备制造领域。
SDM 系统和PDM 系统之间具有一定的集成关系，这种集成关系取决于设计和仿真工程师的业务交互。那么SDM与TDM之间、抑或是PDM与TDM之间，是否需要具备一定的集成关系呢？答案是肯定的。
从产品研发的全生命周期来看，SDM侧重对产品研制的概念设计和详细设计等各个阶段的仿真相关数据进行管理，而PDM作为产品的数据管理平台，侧重于以BOM 为核心的产品设计数据管理以及技术状态管理为核心的工作流管理。TDM对试验数据的关注，决定了CAE和PLM领域的厂商在面对特定群体客户的时候，需要注重TDM与SDM\PDM之间的联系与集成。
随着产品研发水平的提升，以及信息化手段的增强，企业对研发数据的深度要求会越来越高，TDM的市场空间会逐渐加大。对TDM厂商来说，TDM已经呈现出体系架构平台化、业务流程自动化、专业方法知识化的总体发展趋势；而对于企业来说，TDM项目往往与其他系统（如PDM、OA等）一起实施，协同应用。长远来看，TDM会与SDM有更多的结合，试验数据和仿真数据相互作用影响，共同优化研发前端的设计。
当然，相对于PDM来说，TDM仍处于发展初期，随着这项技术的逐渐成熟，可以预见的是，SDM将与PDM、TDM一起，成为产品研发数据管理的三驾马车。
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