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工业4.0背景下,PLM的技术发展趋势

—— 第七届CIMdata PLM市场和产业发展论坛综述

2018/5/29    来源:e-works    作者:e-works  李璐      
关键字:PLM  CIMdata  第七届  
2018年4月20日,由数字化企业网(e-works)与国际知名PLM研究机构CIMdata联合举办的CIMdata 2018 PLM市场与产业发展论坛在上海成功举办。CIMdata 2018市场和产业发展论坛主题为“工业4.0的全球影响和发展状况”,这是e-works与CIMdata连续第七年联合举办的PLM领域专业论坛。

 
七、大数据与分析
 
    随着社交媒体和物联网快速发展,在各个领域,数据产生和积累的速度飞快,远远超过了我们能对其进行使用的速度。这种趋势也将延续,在《大数据报告(2017年)》中,有机构预测,到2020年将产生超过40ZB的数字数据。这些数据包含了大量信息,比如,企业可以更好地跟踪客户需求,研发满足客户期望的新产品,也可以搜集客户反馈的意见和建议,对产品进行迭代更新。
 
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图11 大数据来源
 
    但是,大量的数据同时也带来了一项巨大的挑战,那就是如何筛选数据。企业需要在大数据碎片中发现洞察力、趋势和关联信息,如设计更具竞争力的产品需要哪些数据?有什么好办法可以获得这些信息?如何将原始数据放置在合适的报告语境中?可以利用哪些预测分析方法帮助更加迅速有效地形成闭环?
 
    在应对大数据的挑战方面,PLM可以提供帮助。PLM可以对多个来源的混合数据进行管控,包括非结构化数据及结构化数据,并将这些数据存储到数据仓库或数据湖中。通过对数据的规范性分析和挖掘,获得对产品的洞察,驱动业务创新。
 
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图12 数据管控
 
    大数据分析领域的领导厂商有微软、IBM等,PLM厂商并非该领域领导者,而仅仅是参与者。PLM解决方案能将大数据分析融入产品生命周期管理和其他领域,在产品的初始阶段,帮助企业发现新的产品需求信息;在产品使用的阶段,帮助客户更好地维护产品。当企业能够真正理解大数据的时候,这些数据可以为产品决策提供支持,如将非传统数据(社交数据等)与产品信息联系起来,支持对MRO等领域的预测性分析,支持客户的新体验,这些都将进一步扩展PLM解决方案的使用范围,使其真正贯穿产品的整个生命周期。要创造新的价值,企业必须将数据视为一种资产。

责任编辑:李璐
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