智能制造系统设计 课件4.3 PLM

产品生命周期管理（PLM）目录1.背景2.PLM介绍3.分析工具4.PLM与智能制造的关系1背景—PLM的发展历史20世纪60年代（起源阶段）2000年以后（系统集成阶段）现代（数字转型阶段）20世纪80年代（初期阶段）1990年代初期（产品中心阶段）1990年代末期（扩展功能阶段）1.1智能制造背景下PLM得益于技术的不断进步、企业对提高生产效率和降低成本的持续需求，以及各国政府对工业4.0发展的政策支持，目前，工业4.0正在稳步推进，并持续对全球工业发展产生深远影响。

PLM系统作为连接产品设计、开发、生产、销售和服务的全链条管理平台，对智能制造转型以及工业4.0发展能够起到显著的助力作用。1.2智能制造背景下PLM智能制造背景下，PLM发展成为了关键的战略工具和技术平台。PLM系统是一种集成的信息管理系统，旨在帮助企业在产品生命周期的每一个阶段管理和控制产品的设计、制造、销售和服务。数字化转型推动智能化和自动化需求数据驱动决策跨平台集成和云服务可持续发展和环境保护1.3产品跨生命周期管理面临的挑战2008年美国投资银行LehmanBrothers因为其高风险的金融交易和过度杠杆的资产负债表而破产。2008年中国最大的乳品公司之一三鹿集团被曝光其生产的奶粉中含有有毒化学物质三聚氰胺，导致数千名婴儿患上肾结石等健康问题。2011年Netflix宣布将取消DVD租赁服务，并将其分开成一个独立的品牌称为Qwikster,并且提高了Netflix的订阅价格。这个突如其来的决定导致了用户的抗议和流失，Netflix的股价暴跌，公司声誉受损。2019年两架波音737MAX客机在不到五个月的时间内相继发生坠机事故，造成346人死亡。调查发现，其中一个主要问题是涉及MCAS（机动特性增强系统）的设计缺陷和认证过程中的管理失控，导致了这两起致命事故，给波音公司带来了巨大的财务和声誉损失。

产品跨生命周期管理面临着技术、组织、流程等方面诸多挑战：数据管理方面跨部门和跨组织协作方面变更管理和市场投资方面技术和标准的整合方面数据安全和知识保护方面技术和人员培训方面

如果公司产品失控，结果可能非常严重，以下是一些公司产品管理失控的案例:2PLM介绍产品生命周期各个阶段在产品的4个阶段中，每一个阶段都有着独特的状态。引入期：企业需要投入大量的资金用于推广和市场教育，以引起消费者的兴趣和接受度。成长期：产品的市场接受度逐渐提高，销售额迅速增长，企业需加强市场营销和生产能力，以满足需求。成熟期：产品已经被广泛接受，市场增长速度放缓。衰退期：市场需求减少，价格持续下滑，企业面临着是否进行产品改进或退出市场的决策。2.1PLM的概念

产品生命周期管理(PLM)是企业在产品从概念阶段到退市处理的整个生命周期中，以最有效的方式管理公司产品的活动。这不仅涉及单个产品的管理，还包括产品组合甚至整个公司的有产品。PLM不仅是一种管理方法，更是一种战略选择，是企业赢得市场和客户信任的重要手段。PLM主要包括以下内容：基础技术和标准信息创建和分析工具核心功能应用功能面向业务/行业的解决方案和咨询服务2.2PLM与PDM的区别PLM有效地包含了PDM的主要内容，我们可以将PDM视为它的一个子集。产品规划产品开发量产准备进行生产产品维护采购物流物流营销售后PDMPLMPLM的范围更广，涵盖了产品的整个生命周期PDM主要关注产品的开发设计阶段，侧重于管理和控制产品数据

在实际应用中，企业往往会根据自身的需求和规模选择适合的解决方案，或者将两者结合起来以实现更好的管理效果。产品数据管理（PDM）是用于管理产品生命周期内产生的数据和文档的系统。2.3PLM的重要性PLM项目的重要性在于其广泛的范围，涵盖产品整个生命周期“从摇篮到坟墓”的所有事务，涉及产品、数据、应用系统、流程、组织、人员、工作方法和设备等方面。

PLM系统不仅优化了企业内部流程，也提升了市场响应速度和竞争力，显著缩短了投资回收期。系统通过整合和自动化产品数据的管理，提高了设计和生产的效率与质量，并促进跨部门协作，缩短产品开发周期，减少错误和返工，降低成本，提高产品质量，加快产品上市时间。2.4PLM的发展趋势

近年来，PLM系统在技术和应用上都有了显著的发展和变化：

在市场规模和结构变化方面，全球PLM市场保持活跃状态，市场规模持续增长。2021年数据显示全球PLM市场规模达到595亿美元，PLM系统在制造业、汽车行业、航空航天等领域得到广泛应用。

在技术发展方面，PLM系统越来越多地向数字化转型，采用云端架构和服务（CloudPLM），AI技术在PLM中的应用正在增加，包括机器学习、预测分析、自然语言处理等，用于优化设计过程、预测市场需求、改善供应链管理等。

目前，各主要PLM厂商重点关注产品生产制造的仿真研究，而管理过程的仿真研究相对发展不够成熟，而这也是将来PLM发展应用的热点。3分析工具

分析工具在产品生命周期管理中扮演着多个关键角色，从市场分析到产品设计、供应链管理、生产制造、销售推广、服务支持和环境管理，都能够为企业提供深入的数据洞察和决策支持。下面列举几种常用的分析工具：产品开发流程（P0-P6）SWOT分析决策分析甘特图失效模式及影响分析（FMEA）3.1产品开发流程（P0-P6）产品开发流程（P0-P6）是一个全面覆盖产品从创意到退市的整个生命周期的综合流程。这个流程通常分为七个主要阶段，每个阶段都有其特定的目标和任务。产品规划阶段产品开发与设计阶段新品上市和老品退市阶段P0P1-P3P4-P6P0阶段:这是产品开发流程的起点，涉及市场研究、客户需求分析、概念测试以及创意产生，包括确定产品的功能、性能指标、目标市场和价值主张。P1-P3阶段:将产品概念具体化，通过创建原型来测试设计的可行性和市场接受度。P4-P6阶段:新品上市和老品退市阶段，经过测试验证后，产品正式进入市场。并安市场需求、新产品替代等。产品开发流程P0-P6产品数据会员数据售后数据商城数据用户数据官网数据市场调查业务设计客户体验了解和认知选择和购买初次体验学习使用回购P0概念与定义P1立项与计划P2设计与开发P3实验与测试P4上市与交付P5成熟运营P6产品退市3.2

SWOT分析SWOT分析是一种广泛应用于市场竞争力的工具，旨在评估项目、企业或个人在优势、劣势、机会和威胁四个维度的表现。3.3决策分析

决策分析贯穿产品生命周期管理的整个过程，它包括从众多数据源和环节中搜集信息，并运用多种分析技术以辅助决策过程。

企业可以利用决策分析模型优化开发团队的人力资源、时间和预算，确保产品按时交付并符合预期要求。通过合理分配资源，企业可以提高开发效率，降低开发成本，并在竞争激烈的市场中保持竞争优势。1.创意产生:这是值得考虑的独特构思吗?2.创意筛选:该产品创意与公司目标、战略和资源一致吗?3.概念发展和测试:能否找到消费者愿意试用的好的产品概念呢?4.营销战略:我们能否找到成本有效并有能力承担的营销战略呢?5.商业分析:这种产品符合我们的盈利目标吗?7.市场试销:产品销售额已符合预期的要求吗?8.商品化:产品销售额符合预期的要求吗?6.产品开发:我们开发的产品在技术上和商业上行得通吗?放弃制定未来计划我们可以把创意反馈到产品开发吗?能否改造我们的产品或营销方案吗?漏斗式产品开发决策过程在产品决策分析中，决策树是一种有力的工具。能够帮助企业评估不同的产品设计选择、市场策略和生产决策，以优化产品开发和市场推广的效果。决策节点状态节点方案枝概率值概率值收益值收益值状态节点概率值概率值收益值收益值3.4甘特图

在智能制造中，甘特图用于制定和优化生产计划，通过甘特图，生产管理者可以清晰地看到不同任务的时间安排和资源分配，帮助优化生产流程，提高生产效率。在当下企业智能制造管理中有以下方面应用：资源管理方面供应链协调方面质量控制和检验方面持续改进和创新方面

通过甘特图，生产管理者可以清晰地看到不同任务的时间安排和资源分配，帮助优化生产流程，提高生产效率。

作为项目管理领域的一项经典工具，在智能制造领域扮演着至关重要的角色，它帮助企业优化资源配置、提升工作效率、管理潜在风险，并促进持续的改进与创新。通过恰当运用甘特图，智能制造企业能够在竞争激烈的市场中保持其灵活性和高效性。3.5失效模式及影响分析（FMEA）FMEA是一种系统化的方法，用于识别和评估产品或过程中的潜在失效模式及其对系统的影响。其主要目的是提高产品质量和可靠性，降低风险。FMEA设计FMEA（DFMEA）过程FMEA（PFMEA）设计FMEA:指在设计阶段进行的分析，用于确定产品在设计上的潜在失效模式、原因和效应。过程FMEA:指在制造或装配过程中进行的分析，关注于制造或装配过程中的潜在失效模式、原因和效应。功能、特征或要求?会有什么问题?无功能部分功能功能过强功能降级功能间歇非预期功能后果是什么?有多糟糕?起因是什么?发生频率如何?怎样预防和探测?该方法在探测时的优势?能做些什么?设计更改过程更改特殊控制采用新程序或指南的更改功能要求潜在失效模式潜在失效后果严重度（S）级别潜在失效起因/后果频度（O）现行控制预防探测探测度（D）风险顺序数（R.P.N）建议措施目标完成日期措施措施执行结果严重度（S）频度（O）探测度（D）风险顺序数（R.P.N）FMEA的顺序FMEA主要分为三个阶段：①找出产品/过程中潜在的故障模式②根据相应的评价体系对找出的潜在故障模式进行风险量化评估③列出故障起因/机理，寻找预防或改进措施

风险优先级数（RPN）RPN越高，表示故障的风险越大，需要更紧急地处理。最后根据评估的结果，团队制定具体的改进措施和对策，以减少高风险故障模式的发生或减轻其影响，并建立跟踪机制以监控其执行和效果，确保改进措施能够有效减少故障发生和提升系统性能。4

PLM与智能制造的关系

PLM系统在智能制造领域的作用远不止于数据管理和技术工具的简单集合；它实际上是一个关键平台，支持从数据收集到智能决策制定，再到持续创新的