企业级BOM解决方案 以产品创造和商品制造两大核心流程的无缝链接和数据的有效贯通为核心目标，围绕全配置化BOM管理体系的理念，结合**汽车实际的业务现状和需求以及汽车行业的相关典型做法，制定了一套覆盖研发、制造、物流、销售、售后、财务等各业务领域的系统实施方案： 主数据管理：建立企业级且统一的基础主数据标准，如：产品型谱、产品结构等，从底层规范主数据定义，并推广企业级应用。 零部件管理：基于历史编码体系并结合行业经验，梳理一套兼容历史且具备全面性的编码体系，规范零件号产生的统一源头。 配置管理：配置应用贯穿产品策划、产品研发、生产制造及市场营销各个领域，实现全生命周期的配置管理。 变更管理：采用企业级的端到端变更管理方式，覆盖工程变更相关全流程，同时包括针对产品配置、零部件、主数据等数据实体的变更管理。 BOM管理：借助一体化集成的BOM架构，实现各个领域不同形态的BOM数据继承，确保全业务链BOM数据的一致性，并推广至部分关键零部件BOM管理。 BOM应用：深度集成相关系统成本信息，提供多维度的成本分析报表，支持项目研发阶段整车成本跟踪，结合软件平台化开发的方向，将软件配置纳入企业级BOM系统管理。 “借助BOM系统实现降本增效” 提升业务协同和管理效率 BOM管理系统帮助**汽车在产品主数据、管理成本、业务协同、变更管理等方面全面实现了降本增效： 规范产品主数据定义标准，为整车的正向开发奠定夯实的基础。 零件主数据统一管理，覆盖从研发到生产、售后等各领域，消除零件主数据源头不统一、各领域件号不一致等问题。 实现了配置管理的研、产、销全线贯通，优化了定价和点单业务，降低了特殊订单的比例，提高了订单处理的效率，从而降低管理成本及出错率。 消除BOM在产品开发全过程不同业务域流转中BOM手工转换带来的信息错位、不一致等问题，打破各业务领域之间的信息壁垒。 实现端到端变更管理模式，同时变更与BOM数据建立紧耦合的关系，提升变更管理效率及BOM数据准确性。

​      产品开发过程就是发现客户问题并提供解决方案让达成其满意的过程， 也是一个需求和解决方案从不确定到确定，不断调整和验证的过程。 基于系统工程的产品开发过程将其抽象为V模型。其实很多时候一个V还不够，要多几个V来进行验证。而样机就是整个验证过程中的道具，由于验证的目的不同，样机也就被分为不同的样机。有原型样机、原理样机、功能样机、性能样机，工艺样机，工程样机，测试样机等等，如果不理解样机的目标，就会在开发中难以发挥样机的价值，甚至带来开发流程上的混乱。 1.原型机:原型机通常是预研或可行性论证阶段的一个道具，主要用于确认技术和原理的可行性，将产品的技术不确定因素降低到一定范围内。对于新产品开发而言，有很多不确定的因素，包括一些关键技术，如果把这些不确定技术因素带入产品开发过程中，那么产品开发就具有非常大的不确定性，项目的质量、进度、预算都不可控。因此，原型机通常用于产品预研或技术开发类项目，比如某新型型号的飞机原型，某新动力轻型汽车的原型，如原型机通过评审，意味某些技术和方案的可行性通过验证。 2.功能样机:功能样机通常是产品开发过程中，开发阶段生产的第一批样机，主要的目的是验证产品的功能是否实现，用于功能验证的样机，就是功能样机。功能验证通过后，才是相关性能方面的验证。包括可靠性测试，环境测试，安规测试等。 3.性能样机: 用于验证产品性能的样机叫性能样机。性能样机验证通过意味着样品的设计规格满足要求。 4.工艺样机/工程样机:工艺样机是用于验证工艺能力的样机，功能样机和性能样机可能是手工打造的，也可能是生产线上生产的。对于在生产线上按工艺文件生产，并测试合格的样机，就是工艺样机，表明工艺方案得到了验证。工艺样机有时候也称为工程样机。由于没有进行批量一致性验证，所以他只能是工程样机。 5.所谓的产品是工程能力+交付能力的体现，交付能力如何验证？在IPD流程中，验证阶段的一个重点工作就是批量制造能力验证，用于验证批量制造一致性和产能。批量验证通过，才能交付产品，产能得到验证，才能不影响市场推广和接单。当然，验证阶段的一个重要工作是在实际客户那里进行验证的β验证。面向客户交付的不是产品，更不是工程样机，而是产品包，产品包包含四层含义。产品本身不具有营销和服务等能力，工程样机更是没有验证批量供货能力，所以最终交付给客户的是产品包。 样机是相对于产品而已，产品是能批量制造满足功能性能要求的交付，样机在不同企业和不同的产品开发方面，根据其不同用处，又会衍生出更多的xx样机，比如有视觉样机、概念样机、演示样机、制造用样机、销售样机等等。 产品开发过程中，不同的样机具有不同的用处，因此首先要识别这个样机是用来干啥呢？然后将样机发挥其应该应有的作用，不能张冠李戴，否则很麻烦。比如，用工程样机来销售等等。另外，对不同样机的定义可能因行业不同，企业不同或产品不同，叫法存在差异，我认为只要企业内部在其内涵上达成一致，就是可以的。 科研研发项目管理软件（IPD产品研发、PLM全生命周期管理系统） – 【完美体育WM】领先专业项目管理软件商-科研研发、产品研发交付大数据项目管理系统平台。

现在，越来越多的企业在学习IPD，引入IPD，按照IPD的运作流程改造组织。 IPD强调以市场需求作为产品开发的驱动力，将产品开发作为一项投资来管理。通过IPD，可以实现产品开发的准、快、低。 1、准：市场需求把握准，开发的产品满足细分市场的客户需求。 2、快：产品推向市场快，比竞争对手更快地向市场推出高质量的产品。 3、低：产品总体成本低，产品从规划到设计到生命周期的总体成本较低，竞争力更强。 要实现产品开发过程的“准、快、低”，都离不开在PDP产品开发过程中的有效设计，而这种设计不再是完美体育WM传统以为的只是聚焦满足客户需求的功能，而是要给予产品设计、开发和全生命周期的方方面面，具体有哪些方面需要考虑呢？常见的有39个方面，这就是DFX的设计方法论。 今天华研荟就来和大家简要介绍DFX。 一、什么是产品设计与开发的DFX？ DFX的Design for X（面向产品生命周期各/某环节的设计）的缩写，有时候也写成DfX，有时在书面中写成面向X的设计、诸可性设计，口头说成DFX（叉）——X读成叉，三个音变一个音，又简单又快。 DFX中的X可以代表产品生命周期或其中某一环节，如装配、制造、测试、加工、使用、维修、回收、报废等等，也可以代表产品竞争力或决定产品竞争力的因素，如质量、成本、时间等等。 华研荟要提醒大家，DFX不是一个新东西，从泰勒最开始研究钢铁厂的工人动作，然后设计铁锹的时候就使用了DFX，每一个研发工程师、技术人员在设计产品的时候都会自觉不自觉地使用DFX的一个或多个方面，很多公司也都有自己的产品设计手册或者要求。 只是DFX把产品设计和开发中的方方面面进行了系统梳理，让完美体育WM的设计考虑更加全面，不依赖于人的经验，让创新有迹可循，让创新与产品竞争力密切相关。 二、DFX的X代表哪些方面，常见的39个 如前面所述，DFX中的X表示各个方面，那么这些方面通常都有哪些呢？根据工业界的实践，通常包括39个方面，华研荟在这里先列举和简要介绍如下，有多个方面的三个字母简称是一样的，所以有时候需要全称或者中英文结合，以便引起误解。 那么每个产品开发时这39个方面是不是都要考虑呢？后面我会给大家建议。 1、DFA Design for Assembly 可装配性设计。针对零件配合关系进行分析设计，提高装配效率。这个对于精密设备的要求非常高，比如光刻机、航空发动机等。 2、DFA Design for Availability 可用性设计。保证设备运行时，业务或功能不可用的时间尽可能短。 3、DFC Design for Compatibility 兼容性设计。保证产品符合标准、与其他设备互连互通，以及自身版本升级后的兼容性。一般来说，产品的最新版本都要能向下兼容的。 4、DFC Design for Compliance 顺从性设计。产品要符合相关标准/法规/约定，保障市场准入。 5、DFC Design for Cost 为成本而设计。这里要注意，成本是要考虑到全生命周期成本，而不只是开发和制造时的成本。 6、DFD Design for Diagnosability 可诊断性设计。提高产品出错时能准确、有效定位故障的能力。 7、DFD Design for Disassembly 可拆卸性设计。产品易于拆卸，方便维修和回收。有的产品就是需要频繁拆卸的，例如乐高。有的时候要故意设计的不方便拆卸，比如共享单车，否则的话可能老大爷一会给你拆个坐垫，一会给你拆个车轱辘，没法用了。 8、DFD Design for…

导读：文章通过分析产品形成的过程中，管理信息系统的成功应用案例。探讨简单易行的PLM解决方案。 　　众所周知，在一个企业里有多个部门，有多个工作地点。这些部门覆盖了产品的功能设计、工艺设计、生产制造和服务４个阶段，４个部门、４个专业。于是乎各部门各专业都有了自己的管理信息系统。而PLM作为产品生命周期的管理信息系统，是要集成多部门，多系统，多任务的信息了。解释一下产品的形成过程。 1.产品的形成过程 　　参考图1简述产品形成（４个阶段）的工作原理。 　　（1）简述产品的形成过程 产品设计，阶段1产品的功能设计。产品设计工程师依据客户的需求，进行产品的功能部件设计，待设计完成以后，将产品的设计图，设计物料清单（EBOM）提交给产品工艺设计师。 产品工艺设计，阶段2产品的加工路线设计。产品工艺设计师依据产品工程师的产品资料，设计产品的外观，研究如何加工，在什么设备上（或加工中心）加工，才能满足产品的设计要求。待产品工艺设计完成以后，将产品外观图，零部件加工路线及其生产的物料清单（MBOM），提交给车间（或加工中心），作为产品生产的依据。 产品生产制造，阶段3产品的生产情况。当车间（或加工中心）接到零部件的生产命令之后，依据MBOM及工艺路线，先配料，再做零部件加工，最后组装成产品；当产品质量检验合格之后，才能送入仓库保存；等待销售给客户。 产品服务，阶段4服务。现代的产品服务的内容是很多的，大致划分为售前和售后。最简单的管理内容是：售前准时交货，售后跟踪服务。当然随着产品的市场成熟，客户的需求增多，优质的服务，可以延长产品的生命周期，给企业带来丰厚的利润。客户需求将反馈到产品设计工程师那里，帮助产品改进，或新功能的开发，直至派生新的产品。建立良好的生态圈。 　　图1产品的形成过程及资料与信息 （2）产品资料与信息化建设 图1传统的产品资料都是人工绘制的。完成产品设计后所有图纸和表格都由产品档案室保管，即产品档案管理。为了保证产品资料的安全性，交接、领取均有严格的规章制度。人工设计费时费力，工作量大，出错率高，信息沟通困难，导致了产品设计和生产的周期长，质量差，成本高，产品种少，产量低等问题。“制造强，则国家强”，为此国家下大力度推行了企业信息化建设。企业信息化的成果，大大地缩短产品的设计与生产周期，也大大地提高了产品设计和生产的能力。产品越来越多，市场也越来越大，于是催生了产品服务。而产品服务业的诞生，延长了产品的生命周期，从而获取更多的产品价值。 过去的产品理念：“设计三年，使用三年；修修改改，成熟三年”的日子一去不复返了。那么在产品的形成过程中有哪些系统支持呢？系统间有哪些交集呢？又是怎样帮助企业提高效率的呢？ 2.产品形成过程中的支持系统 　　图2描绘了产品形成的４个阶段，和它们的管理信息系统，包括计算机辅助设计和产品数据管理（CAD/PDM)；计算机辅助工艺设计（CAPP）；物料需求计划（MRPII）系统、客户关系管理（CRM）系统。其信息流包括产品设计图和EBOM；产品工艺图、产品工艺路线和MBOM；产品库存信息和客户需求。简述它们的工作原理。 CAD/PDM。产品工程师采用CAD/PDM设计产品，CAD替代了手工绘图和制表，PDM替代了人工产品档案管理。不仅又快又好地完成产品设计，而且还能及时地将产品设计图和EBOM分享给产品工艺设计的工程师。 CAPP。产品工艺工程师采用CAPP进行产品工艺设计，替代了手工制图和制表。不仅又快又好地完成产品工艺设计，而且还能将产品的工艺设计图、产品工艺路线和MBOM分享给车间（或加工中心）。 MRPII。车间（或加工中心）产品生产时，系统将依据产品的工艺路线和EBOM，精准备料，精备料生产。不仅大大地降低了生产成本，提高了产品的质量。同时还可以将产品库存信息分享给客户服务中心。 CRM。客户服务中心，可以依据产品库存信息，精准备货，准时交货。 　　图2产品形成过程与管理信息系统 请注意图2中“产品信息分享”的用词。这是由于CAD/PDM、CAPP、MRPII、CRM软件系统都是独立的。在系统内可以共享信息，而系统外为分享信息。尽管图2有网络互联、系统互联。但是由于它们的数据库是独立的。因此需要通过软件接口将系统内的信息分享到系统外。 这是目前企业信息化普遍存在的问题。由于信息分享是被动的，需要联系，需要等待的。于是人们便产生了PLM的需求。 3.产品生命周期管理解决方案 　　目前在企业有许多PLM的解决方案。例如图3的产品信息共享解决方案；图4的PLM平台解决方案，等等。 （1）产品信息共享解决方案 该方案的技术要点是集成多数据库，参考图３。其目的是，系统内外共享产品信息。简述图3的工作原理。 　　图3 PLM数据库集成方案 产品设计图和EBOM共享。当产品设计与产品工艺设计交集时，产品设计工程师与产品工艺设计工程师共享“产品设计图和EBOM”，可以消除产品设计和工艺设计之间信息的等待时间。 产品工艺路线和MBOM共享。当产品工艺设计与产品生产制造交集时，车间（或加工中心）和产品工艺设计工程师共享“产品工艺路线和MBOM”，可以帮助生产线精准备料、精准生产，提高产品质量。 产品库存信息共享。当客服中心与车间（加工中心）共享“产品库存信息”时，可以帮助客服中心动态跟踪产品的库存信息，做到精准发货，提高客户满意度。 显然图3，是最简单最可操作的PLM解决方案。在网络互联、系统互联的基础上，只需要集成数据库就可以了。 （2）PLM平台解决方案 图4方案有两个目的。一个是共享产品信息，另一个是共享产品任务单信息。方案的技术要点是在数据库集成的基础上，增加任务单的查询功能，做点软件开发。 　　图4 PLM平台应用解决方案 图4是一个多数据库、多任务信息集成的平台。它在图3的基础上，利用PLM平台信息共享特点，实现协同工作。其工作原理如下。 产品设计任务单共享。通过PLM平台，产品设计工程师和产品工艺工程师可以共享“产品设计任务单”跟踪产品设计过程，相互沟通，切磋技艺，协同产品设计，从而缩短产品的设计周期。 产品工艺任务单共享。通过PLM平台，车间（或加工中心）的技师可以共享“产品工艺任务单”跟踪产品的工艺设计过程，相互沟通，切磋技艺，协同产品工艺设计，从而缩短产品工艺设计周期，提高产品的加工质量。 生产定单与销售定单共享。通过PLM平台，客服中心与车间（或加工中心）共享采购、生产、销售定单的信息，可以帮助客服中心准时发货，提高客户的满意度。 客户需求信息共享。通过PLM平台，产品设计工程师们与客服中心可以共享客户需求信息，帮助产品工程师进行产品的更改，甚至共同设计定制产品。 当然PLM的延展性是很强的，例如衍生供应链管理的解决方案；拓展企业资源计划的解决方案,等等。但是最简单最可操作的还是这两种。 4.总结 　　PLM应用技巧以产品的形成过程及信息系统为主线的，通过信息分享和共享的特点，帮助企业提高工作效率。另外PLM应用的集成性、平台性与软件开发并举，让人实实在在地体验到了产品生命周期管理的内容、流程、信息的真实性及可操作性。

推动制造业高质量发展是适应我国经济发展阶段变化的必然选择，数字化转型已是大势所趋，为制造业转型升级和高质量发展注入了新动能。随着制造业质量管理加速迈向数字化、智能化新阶段，数字化转型趋势下企业的质量管理体系该如何发展？如何创新？这是众多企业当前面临和亟待解决的问题。 当前，众多企业的质量业务现状与数字化质量管理发展趋势的需求仍相差甚远，主要表现为：质量管控过程信息化程度偏低，存在较多纸质或人工统计运行方式；质量管理手段有限，质量数据滞后且无法在一个平台进行动态展示和监控；质量数据统计难以全面反映公司现状，难以支持及时、高效决策；产品变更流程为单向流程，未与变更涉及的系统互联，变更要求落实存在偏差难以及时发现；质量技术关键数据、产品故障信息等缺乏数据库和信息化支持，目前主要以手工操作，效率低；故障库、经验库缺失，知识共享困难，质量数据信息存在孤岛等。对此，本文通过对企业数字化及质量管理转型工作的研究与实践，以及在此过程中对数字化转型趋势下的质量管理体系发展的理解与思考，对数字化质量管理转型及质量管理体系的发展和创新提出了一些思路和方案，同时结合实践提出了一些落地实施的措施和改进建议，希望对广大企业有所裨益。 一、管理体系核心理念与数字化质量的关系 新版ISO 9000族标准清晰地体现了3个核心概念，即过程、基于风险的思维和PDCA循环，其主要目的是运用PDCA循环和基于风险的思维使组织把当前的关注点持续保持在有效的过程管理上，以产生期望的结果。 管理体系的过程方法展示了其大数据导向性，即强调过程应用的标准化、集约管控和业务贯通，强调对过程绩效的关注，强调质量数据的“透明度”，以实现唯一正确的信息来源、快速的问题定位和原因追溯、高效准确的管理决策和知识积累。另外，新版标准强调对过程方法和过程相互关系的关注，即运用过程方法实现对组织、过程甚至是活动的内外部环境、内外部相关方的关注，通过过程关系的梳理实现跨企业、跨业务域、跨部门的质量协同，上述管理体系的核心理念与数字化质量发展的愿景实现高度契合，即质量不再是减少缺陷，而是价值提高。 二、数字化质量管理发展趋势变化 （一）关注焦点方面 传统质量管理主要面向工业时代相对稳定的发展环境，更多关注规模化生产中的质量问题，而质量管理数字化主要面向数字时代的不确定性需求，在关注规模化生产质量问题的同时，更加关注对用户个性化、差异化需求的快速满足和高效响应。 （二）管理范围方面 传统质量管理更多是针对企业、供应链范畴的质量管理，随着数字化的深入发展，企业边界日益模糊，质量管理的范围从企业质量向生态圈质量加速转变，由强调质量管理岗位分工、上下游质量责任分工转变为强调以客户为中心的质量协作，更加注重对产品生产周期、产业链供应链乃至生态圈质量的全面管理。 （三）管理重点环节方面 数字化推动质量管理重点环节从以制造过程为主向研发、设计、制造、服务等多环节并重转变，深化质量数据跨部门、跨环节、跨企业采集、集成和共享利用，促进质量协同和质量管理创新。 （四）管理工具应用方面 质量管理数字化在应用传统质量管理沉淀的方法、工具的基础上，进一步应用数字化、智能化的设备装置、系统平台等技术条件，注重以客户为中心的流程优化重构与管理方式变革，充分挖掘数据在质量管理创新中的驱动作用，系统化提升企业质量管理数字化能力。 三、数字化质量管理发展策略和措施 （一）通过导入体系方法标准，提升质量管理数字化能力 结合企业已有质量管理体系建设基础和管理实践，整合GB/T 23001《信息化和工业化融合管理体系 要求》、GB /T 23006《信息化和工业化融合管理体系 新型能力分级要求》、T/AIITRE 20001《数字化转型 新型能力体系建设指南》等数字化管理体系建设标准或指南要求,构建系统性推进数字化转型的运营管理机制，打造提升数字能力体系，加速质量管理创新。从业务流程、组织架构、数据开发应用、技术实现等方面入手，推进质量管理系统（QMS）与资源管理系统（ERP）、仓储管理系统（WMS）、办公自动化系统（OA）、实验室管理系统（LIMS）、供应商关系管理系统（SRM）、制造执行管理系统（MES）、计算机辅助工艺设计系统（CAPP）、产品生命周期管理系统（PLM）等平台进行集成，对产品实现全过程进行质量精细化管控。质量管控平台架构示意图示例如图1所示。 （二）全要素、全过程数字化质量管理能力识别和打造 应用系统性思维，进行全要素、全过程数字化质量管理能力的识别和打造，策划数字化质量管理能力建设技术实现方案，明确能力建设保障机制。应用PDCA循环机制，保障数字化质量管理各项能力建设有法可依、有据可循、有果可查，分步实施，持续改进，最终达成数字化质量管理转型的整体目标。其中全要素、全过程质量管理能力识别覆盖产品实现全过程，如设计质量、生产质量、服务质量、采购及供应商协作质量、产业链/供应链质量管理联动等；要素维度主要聚焦数字化质量管理能力建设技术实现方案，如数据、技术、流程和组织等；管理维度主要聚焦数字化质量管理能力建设保障机制，如数字化治理、组织机制、管理方式、质量文化等；过程维度主要聚焦数字化能力建设的PDCA循环机制。全要素、全过程数字化质量管理能力识别和打造如表1所示。 （三）建设生产质量管控和全过程产品追溯能力 通过生产或检测设备自动化、智能化、网络化升级改造，梳理优化跨部门、跨环节质量管理流程，建设唯一标识的产品全制程追溯系统，实现从生产、检测、仓储管理、设备管理、质量追溯等跨部门、全过程的质量管理在线化、实时化，以保持产品的行业领先地位。 四、数字化质量管理实施路径 数字化质量管理实施路径主要包括质量要求标准化、质量控制自动化、质量表现可视化、质量决策智能化4个方面，4个方面及其主要内容如表2所示。 数字化质量管理实施路径各个方面的内涵、要求及理解如下： （一）质量要求标准化 信息化是数字化的先导或初级发展阶段。信息化的核心内容包括业务标准化、标准流程化和流程信息化。做信息化，首先要梳理业务标准和管理规范，并以流程的形式将管理标准串联起来或系统化，再以信息化的形式予以实现。也可以说，做信息化之前，要做好标准化和流程优化或流程再造等工作。其中，质量要求标准化主要可包括质量流程标准化、产品质量准则标准化、质量控制门/阀标准化、产品质量数据标准化等4个方面。 （二）质量控制自动化 产品质量是做出来的，而不是检验出来的。提升质量绩效，首先需从质量控制活动入手，也就是所谓的质量门或质量阀的应用。质量门（阀）落实的是质量控制的“三不”理念，即，不接收缺陷、不制造缺陷和不传递缺陷。质量控制自动化主要可包括质量检测/监控自动化、质量门/阀的信息化、产品质量数据查询信息化、产品质量信息追溯信息化等的应用。 不接收缺陷，指的是在采购和内向物流环节，对于质量表现不符合要求的供应商，企业不再向其采购原材料或零部件，而不合格的物料则不允许入库、加工或装配。不制造缺陷，指的是对于那些工艺和质量保证达不到要求的新品不予以量产，或者说对于质量异常的产品不接收外部的客户订单，直至产品质量达到要求为止。不传递质量，指的是不把带有瑕疵的在制品流入下道工序，而有缺陷的产品不予以下线、不予以打印合格证，或不予以发货。 从数字化建设的角度来说，质量控制自动化是质量表现可视化的进一步深化。为了做到质量控制自动化，企业的质量IT系统需要与ERP、MES等IT系统集成，以便将质量控制举措转化为价值链控制活动。以不接收缺陷为例，如果发现某家供应商的供货质量达不到公司的要求，质量IT系统会发送一个指令给ERP，把ERP中的供应商主数据冻结，从而不允许在ERP系统中再给这家供应商下达采购订单。相类似，为了做到不制造缺陷，当发现制造过程质量达不到要求或制造过程发生异常时，质量IT系统将发出一个指令给MES系统，进而控制生产线的运转，让生产线暂停运行，直至质量问题或异常解决后才予以恢复运行。 （三）质量表现可视化 质量表现可视化的目的是用数字表征产品的质量表现（或质量水平、质量状况），而数字通常是量化的，是相对客观的，用数字说话的质量表现也就容易得到各方的认可，因而具备公信力。产品质量表现可视化的常见业务场景包括关键质量特性可视化、关键质量指标可视化、关键质量控制点及要求可视化、质量管控结果可视化等。为了实现质量表现的可视化，企业需要结合自身实际和行业特点识别出关键质量指标，如PPM、缺陷率、MTBF等，然后通过质量检验等手段来对相关指标进行数据采集，进而对相关指标进行统计、分析和评价。 从数字化建设的角度来看，为了实现质量表现的可视化，企业需要实施和应用相关IT系统，将IQC、PQC、FQC、OQC等质量检验工作的结果记录到IT系统中，并通过数据统计和分析模型，将相关质量指标进行统计和分析，并展现和传递给相关环节或人员。 （四）质量决策智能化 企业经营管理活动中最重要的职能是决策，质量管理同样如此，而如何决策得既准又快，正是决策智能化需要解决的问题。质量领域的决策智能化，涉及面很广，表现形式也多种多样，在企业实践中常见的有在线检测和判定、检验计划动态调整、在线故障预测、在线不合格预警、产品设计优化、产品质量成本优化、质量控制策略动态调整等。 比如传统的质量检测工作往往是由人工来判定检测结果，从而导致质量决策滞后。众所周知，企业所做出的决策越及时，决策的效用就越大，在线检测和结果判定就是要力求在最短的时间内（接近于“实时”）做出检测结果的判定。在IQC、PQC、FQC、OQC等各种形式的质量检测中，PQC对实时性的要求最高，如果企业能够实时或在线进行制造过程质量的检测和结果判定，不仅可以最大限度地减少不合格在制品的产生，还可以保证制造过程的平顺和产出的高效。从数字化建设的角度来说，通过视觉检测、边缘计算、人工智能等技术的应用，企业可以实现一定程度的在线检测和结果判定。 五、数据流管理的理解 数据流（Data Flow）是用于描述数据如何被IT系统所使用，对于IT系统来说，主要关注哪个系统创建了数据，哪个系统对数据进行了读取、更新、删除。企业可通过统一数据源，改造IT集成通道，从而实现质量数据的“同源多用”。数据流示意图示例如图2所示。 六、端到端的质量管理 为了从源头做好产品质量保证工作，企业应实行端到端的质量管理，把市场调研、新品策划、产品设计和开发、零部件采购、成品制造、销售和服务等全价值链活动纳入质量管理的范畴，因而有所谓的研发质量管理、制造质量管理、供应商质量管理、市场质量管理，等等。端到端质量管理的另一层含义是质量管理的PDCA闭环。要求企业从质量战略明确到质量目标的设定，再到质量计划的制定，再到质量控制和质量检验的落实，再到质量统计、评价和分析，再到问题管理和持续改进，形成完整的PDCA闭环。其实，质量管理的工作思路和方法虽然有很多，但核心理念还是PDCA闭环，PDCA闭环得越好，质量管理工作的成效就越明显。 从数字化建设的角度来说，要想做到端到端的质量管理，要求企业不仅仅是实施和应用采购和制造等领域的质量IT系统，尤其要从端到端的角度，从PDCA闭环的角度，来设计和部署质量IT系统，而这时候的质量IT系统，不再只是一个部门级或领域级的IT系统，而是借助质量IT系统将质量管控的要求有效地融入企业的各项经营管理业务活动中，从而真正实现组织的质量管理体系回归经营管理体系，质量要求回归业务过程，质量职责回归过程所有者。 结语 数字化建设的本质是问题的转换，即把企业经营管理中存在的问题转化为数字化的问题，可以从网络、数据、模型、流程、场景等要素中寻找答案。就质量管理的数字化而言，上述5个要素或抓手都有效，尤其关键的是数据和流程。就一个企业的质量而言，有流程质量和产品质量，流程质量的关注对象是过程，产品质量的关注对象是结果。结果是过程决定的，只有好的过程质量，才可能有好的结果质量，因而要做质量控制的自动化和端到端的质量管理。过程服务于结果，流程质量要紧紧围绕产品质量来展开，因而要做质量表现的可视化和质量决策的智能化。如果说数字化的本质和逻辑是数据思维，那么数字化质量管理的高级技术形式是通过流程质量数据和产品质量数据的有效管理，形成以“关键质量特性（CTQ）”为中心的质量数据中台，进而实现基于质量数据中台的互联、智能、自主型数字化质量管理。 因此，在数字化转型的发展趋势下，组织质量管理体系的发展也应顺应发展的需要，在全员、全过程、全要素端到端、流程化质量管理体系建设等方面做出更多管理和技术层面的探讨、改进和创新。

EPC总承包模式是集设计、采购、施工的一种承发包模式，指的是业主通过公开招投标、邀请招标等方式确定项目的总承包商，再由该承包商完成对项目设计、采购、施工、试运行等任务，同时完成合同中约定的其他内容。其主要特点及难点如下。 1、特点 设计是龙头:强调和充分发挥设计在整个工程建设过程中的主导作用。对设计在整个工程建设过程中的主导作用进行强调和发挥，有利于工程项目建设整体方案的不断优化。 协同一致:有效克服设计、采购、施工相互制约和相互脱节的矛盾，有利于设计、采购、施工各阶段工作的合理衔接，有效地实现建设项目的进度、成本和质量控制，符合建设工程承包合同约定，确保获得较好的投资效益。 责任主体明确:建设工程质量责任主体明确，有利于追究工程质量责任和确定工程质量责任的承担人。 2、难点 计划缺乏系统性且过度依赖经验。项目进度管理内容不同，会出现不同类型的项目进度计划，且项目进度计划的编制并不是一成不变的，由于项目在建设过程中受到各种不确定因素的影响和制约，需要根据项目的实际情况优化和完善已经制定的计划。因此，需要系统地对各类进度计划进行统筹规划。 每一个环节相互交叉进行，因此，施工经验对于不同阶段计划的制定具有较大的作用，但对于一些不确定的因素和风险仅仅依靠经验难以预估，只依赖经验制定的项目进度计划会降低整个计划的可行性。 EPC总承包模式下业主要求总承包商承担设计、采购、施工一系列任务，这要求总承包商具备专业和充足的人力资源。目前，有能力承包整个项目建设的承包商屈指可数，使得EPC总承包模式在国内的普及困难重重。 在 EPC 总承包模式下，项目进度管理是确保工程顺利完成、达到预期目标的关键环节。EPC 总承包商需要采取一系列措施，对项目进度进行有效控制。 1. 制定详细的项目进度计划 在项目启动阶段，EPC 总承包商需要制定详细的项目进度计划，明确项目的关键节点和里程碑。这一计划应基于项目范围、工作量、资源需求等因素进行制定，并应根据项目实际情况进行调整和优化。 2. 设立项目进度管理组织机构 为了更好地管理项目进度，EPC 总承包商需要设立专门的项目进度管理组织机构，负责监督和管理项目进度。这一机构应具备专业的项目管理能力，能够有效地协调和沟通各个部门的工作。 3. 制定项目进度风险管理计划 项目进度风险是影响项目进度的关键因素。EPC 总承包商需要制定项目进度风险管理计划，对潜在的风险进行识别、评估和控制。这有助于提前预防和解决可能影响项目进度的问题。 4. 加强项目进度监控和报告 EPC 总承包商需要对项目进度进行实时监控，及时掌握项目的实际进度与计划进度的差异。同时，总承包商应定期向业主提交项目进度报告，以便业主了解项目进展情况。 5. 强化项目进度协调 在 EPC 总承包模式下，设计、采购和施工等环节需要紧密协调。EPC 总承包商应建立有效的协调机制，确保各个环节之间的工作顺畅进行。这有助于避免因环节之间的脱节而导致的进度延误。 6. 优化项目进度管理流程 EPC 总承包商需要对项目进度管理流程进行不断优化，以提高项目进度管理的效率和效果。这包括对项目进度计划编制、风险管理、监控和报告等环节的流程进行优化。 7. 建立项目进度奖惩制度 为了激励项目团队努力工作，EPC 总承包商可以建立项目进度奖惩制度。对于按期完成任务的团队成员，可以给予奖励；对于未按期完成任务的团队成员，可以给予惩罚。这有助于提高项目团队的工作效率和执行力。 8. 培训和提高项目团队能力 EPC 总承包商需要对项目团队进行培训和能力提升，以提高项目团队的专业水平和项目管理能力。这有助于更好地应对项目实施过程中可能遇到的挑战，确保项目进度目标的实现。 9. 建立项目进度信息管理系统 为了更好地管理项目进度信息，EPC 总承包商可以建立项目进度信息管理系统。这一系统可以实时收集、整理和分析项目进度信息，为项目决策提供有力支持。 10. 加强与业主的沟通和协作 在 EPC 总承包模式下，与业主的沟通和协作对于项目进度管理至关重要。EPC 总承包商需要加强与业主的沟通，及时了解业主的需求和期望，确保项目进度满足业主的要求。 总之，在 EPC…

01 研发管理何以成为企业数字化转型最大的拦路虎 制造业企业数字化转型的理想，自然是搭建一套数字化平台，所有的业务，都在一套平台上运行，销售-研发-计划-采购-仓储-制造-质量-交付-售后等业务，都有基于同一业务蓝图，同一数据蓝图的平台上进行。 那么，去搭建各类系统是不是就好了？完美体育WM可以罗列一堆的系统名称，MES， PLM, WMS, CRM, SRM等。 然而，事实上并没有那么简单，很多企业之所以无法进行数字化转型，问题往往出在“研发”这个源头。 正如下图所示：产品的全生命周期，始于研发立项，终于产品的召回退役，与价值链（从订单到售后）的交汇，涉及面及其广，可以说，研发是牵一发而动全身。 研发数据，作为其他业务的输入，其准确性、规范性，影响重大： 下图总结的研发领域存在的普遍问题，总结的非常全面而典型： 以上问题，反映在企业运营的方方面面。研发的问题不解决，数字化转型无异于乱中添乱，甚至是更快地把错误传递到企业方方面面。 02 研发标准化实施路径 研发的标准化，可以作为企业数字化转型项目启动前的前哨，根据产品的全生命周期，可以按以下6个步骤进行： 1)产品规划管理：分析现有的产品与订单，推动成立产品规划专项小组，深入调研市场，对现有产品进行整合，确认企业未来三年内的研发重点。对应业务架构设计的思路，对应的是“战略制定”。 2)研发设计需求管理标准化：分析现有的产品与订单，对决定项目从成败的通用需求与特殊需求进行整理归纳，形成新产品可研分析及市场订单需求评估标准模板，进一步规范研发工作的输入。 根据笔者的观察，很多企业对于订单的评估，是缺乏的，往往是把客户的需求传话筒似地传下去，没有进行结构化的分析，将如此重要的“客户需求”信息，放在订单下面小小的一行备注里。 3)研发设计标准化：分析现有所有产品的图纸，包括成品、部件、零件的图纸，进行通用模块规划与设计，最大程度减少定制件，减少重复开发，形成产品技术参数规范，定制件/通用件规范，图纸标注规范。 （很多企业都会存在重复建设的问题，往往是因为顶层设计不足，研发内部协同能力不足，因此需要集中骨干，进行标准件的梳理，进行通用件的规划。） 编码标准化：形各类标准编码体系，包括产品编码、物料编码、图纸编码、过程文件编码，设定编码规则，并对已有的文档进行编码梳理。 4)研发协同管理标准化：形成高效的研发管理流程、业务流程体系 a.形成一套研发内部的管理流程规范，从研发角度，规范从需求收集、立项、研发设计、工艺设计、生产、运维、产品退市等产品全生命周期的研发管理流程规范； b.形成一套跨部门的业务流程体系（也即全域/端到端流程建模），包括不同研发部门之间的业务协同，研发与外协设计的业务协同，研发与质量部门的业务协同，研发与制造部门的业务协同，研发与服务部门的业务协同，以产品研发为驱动，提升企业整体的运营效率。 这部分，和流程建模以及业务架构设计息息相关。 5)研发管理考核机制：形成一套研发管理考核机制，将提升研发效率，提升研发效率的各项举措，落地到薪酬制度与绩效考评。 数字化转型，绝不仅仅是业务和IT层面的事情，需要考虑组织架构层面的变革，因此需要将IT建设与绩效考评结合在一起。 6)现有技术资料规范整理：对现有产品技术资料进行梳理、规范以及部分图纸资料的设计完善。沉淀产品知识库，包括产品系列/产品库、标准件库、通用件库（设计引用库）、设计参考库（非标设计），作为后续数字化转型建设PLM/PDM等打下基础。

从0-1搭建交付型项目管理体系流程–需求分析篇： 需求分析篇 一. 目标及作用 本阶段主要的目标是编写需求规格说明书，其里程碑事件为召开需求评审会，需要甲方业务相关负责人参与签字确认。 主要作用是根据甲方的业务目标和需求，进行需求调研、需求分析等工作，将业务需求转化为具体的软件功能需求，并形成需求基准。需要特别说明的，需求包括功能需求及非功能需求两类。 需求分析阶段工作成果和质量是后续软件设计和开发的依据，也是后续项目系统评估和验收的重要依据。需求分析的内容极大的影响着软件开发的成本、技术、周期、质量及客户满意度，在整个软件项目的执行阶段占有非常重要的位置。 二、公司现状及行业特点 2.1. 公司现状及团队特点： 公司业务模式是为银行、保险公司提供软件项目实施。采用的是项目经理责任制，因此对项目经理的定位和要求较高： 项目团队的灵魂和一号位 需要具备项目管理能力、团队管理能力 需要在需求分析或研发技术能力上有所专长 因此在实际的项目团队成员组成结构上，是项目经理+产品经理助理或预备技术组长来开展相关工作。这既是公司所处阶段、业务及组织结构特别决定的，也是快速培养团队成员需要的。 为了表述方便和清晰，项目核心团队成员仍旧分为项目经理、产品经理、技术组长三种角色去描述。在需求分析阶段职责如下： 事业部经理：监督及总指导 项目经理：主责，负责整体推进,必要时补位 产品经理：主执行，负责需求分析各种具体工作执行 技术组长：辅助+执行，负责提供必要的技术支持 各位小伙伴也可以根据各自公司的实际情况，对团队成员结构和岗位职责进行调整和裁剪。 2.2. 行业特点 银行、保险行业的业务及需求有自己独特的行业特定，完美体育WM从时代特点、项目类型、业务复杂度、项目干系人等多个维度进行分析，从而有助于后续开展需求分析工作。 时代特点：目前银行、保险行业的软件项目处于数字化转型的大周期内，并且以传统以金融产品供给为中心的体系向以客户为中心的体系进行转型 项目类型： ① 改造/优化类项目：基于现有系统进行升级和业务流程优化类； ② 新建类项目：可细分为有明确业务方案落地类项目和大方向明确但无具体落地方案类项目； 业务复杂度：银行、保险公司由于其行业特点，具有业务流程长、业务复杂度高和涉及多部门、多岗位的特点。 项目干系人：项目涉及甲方多部门、岗位，需要满足多部门相关利益及诉求，一般以项目集形式体现，涉及多个软件系统交互及多个供应商团队的互相配合。 2.3. 需求分析阶段常见问题 参照团队以往项目经验和业界先进理念，完美体育WM把需求分析分为需求调研、需求分析、需求设计、需求评审四个大的阶段，总结了以往项目中遇到的常见问题。通过团队特点、行业（项目）特点、常见问题，就可以指导完美体育WM形成可落地的需求分析阶段工作内容及流程。 三、工作内容拆解 需求阶段工作，完美体育WM将工作内容拆解为纯项目事务类工作以及需求分析工作。 3.1. 纯项目事务类工作 与甲方沟通需求分析工作方式、频率及流程； 制定需求分析阶段整体计划； 与甲方业务老师沟通需求调研详细计划； 沟通上下游系统进行需求沟通； 开展内外部需求评审相关工作； 了解甲方需求分析阶段各种线上申请流程及账号； 收集甲方需求规格编写规范及模板； 3.2. 需求分析工作 根据业界实践经验和理论，结合公司外部顾问及各项目总监的项目经验 ，需求分析工作细分为四个子阶段：需求调研、需求分析、需求设计及最终的需求评审。 １. 需求调研 利用各种需求调研方法，收集客户的需求，并将调研过程收集的资料进行汇总，为需求分析提供依据。 ２. 需求分析…

为了实现产品的低成本高质量，工艺设计作为其中重要的一环，因此必须提高其管理水平。然而，由于工艺管理的复杂性、工艺文件的繁多和多部门之间的流转，使得工艺文件的完整性、正确性和统一性难以得到保证，这给企业带来了工艺文件残缺、版本混乱以及工艺设计与工艺现场文件不统一等问题。同时，工艺设计人员的资料查找也十分困难，浪费了大量时间在设计工作之外的工艺对象管理上。 PLM系统管理的主要工艺对象可概括为三种类型：工艺文档、工艺图档和零部件和原材料。 工艺文档是产品相关的各种工艺资料的电子文档。 工艺图档是包括工装图纸、工艺图纸、展开图纸等各类由工程、软件设计的二维和三维相关图档。 零部件和原材料是直接用来装车的实物对象和需要通过加工的材料对象。 PLM系统将各类工艺信息分类存储在同一个数字化平台上。 在保证工艺信息安全的前提下，PLM系统可以大大提高工艺人员对数据的检索效率，从而节约大量时间用于工艺设计和工艺信息管理。 一个产品要经过工程设计、工艺制造设计和工艺过程管理三个过程，它们将生成十分相似的物料清单：成本物料清单CBOM、工艺制造BOM树和工艺过程管理。 工艺过程的管理流程是在设计产品结构的基础上进行的。 工艺BOM小组通过工艺虚拟件的创建、工艺件的调整等操作形成工艺零件之间的装配关系。 然后，由工艺开发部、其他人员以及车间工艺小组将工艺文件、工艺卡片、工艺技术、工艺材料、材料、材料定额等工艺信息关联到工艺产品结构树上。 工艺结构和各类工艺文档实行电子化的审核和批准流程，生成定版文件。 最后，由BOM小组将工艺文件导入到ERP中，同时在产品的工艺过程中，存在大量的反复变更、修改和替换等中间过程。 工艺过程管理包括因设计更改、工艺更改、工艺优化和改进等引起的工艺更改、因返修产生的临时工艺、因产品转阶段引起的工艺版本升级、因设备维护或维修带来的工艺临时变更、新材料新设备新方法的采用引起的工艺改善等。 PDM系统下的各种工艺文件都进行集中管理，能很好地控制不同阶段和版本，所有变更的进行都做到有章可依有据可查，能够有效地控制复杂的工艺过程和工艺资源的管理。不仅为工艺设计人员提供便利，而且因为某些资源库直接引用ERP中的资源库，从而保持了整个工艺流程的一致性，极大地避免了手工方式下的错误。

制造运营管理系统（MOM）承接企业运营管理环节的生产指令，与企业资源计划（ERP）及产品全生命周期管理（PLM）等系统紧密集成，按照产品设计及工艺要求，组织并管理生产制造相关的人、机、料、法、环等各类要素，实现从生产订单下发到产品完工入库之间的计划排产、作业执行、物料配送及流转、质量检验、设备维保等企业相关业务的数字化、信息化、智能化，是制造企业建设智能工厂的核心系统。离散制造业普遍在生产制造环节具有生产组织灵活多变、人工参与度高的特点，尤其是对于复杂装备制造相关行业，更是呈现产品结构复杂、定制化程度高、多品种小批量等特点。相对于流程制造业，离散制造业在生产制造环节的信息化、数字化、智能化的程度相对较低。 近年来，随着“中国制造2025”等国家战略工程的推进，制造运营管理系统作为支撑制造企业生产制造环节信息化、数字化的核心工业软件，受到越来越多的离散制造企业的重视和应用。MOM领域的技术和服务水平成为我国离散制造企业数字化转型的决定性因素之一。 一、MOM发展历程及现状 制造执行系统（MES）自20世纪70年代出现以来，一直是制造企业生产环节信息化管理必需的信息系统。根据ISA95-2010中的定义，MOM主要覆盖生产制造过程中12种类型的业务活动，通常也被认为是MOM系统应该具备的功能模块（图1），其中包括基础资源管理相关业务（资源分配与控制、文档控制、人力资源管理三类）、与生产计划及组织相关的活动（详细工序排程、生产派工、工艺过程管理、数据采集、生产跟踪、质量操作管理、物料管理及跟踪、绩效分析）。 图 1 ISA95—2010 定义的 MOM 所覆盖的业务活动 其中的物料管理及跟踪是ISA95-2010在ISA95-2000对MES定义的基础上新增的一个业务域，也可以看作是MES和MOM管理业务域的主要区别。相比于ERP系统，MOM系统可以将生产计划和调度的细度由订单级细化至工序级，将进度采集的颗粒度由周/天细化至天/小时，对于一些特定工艺，更可以实现作业过程的工步级管控，因此大幅提升了生产管理的精细度和实时性。 我国自2000年前后开始出现第一批专业提供MES系统软件和服务的供应商。部分企业从代理欧美国家的成熟MES软件起步，后逐步开始自研系统。其服务的目标行业起初主要集中在汽车、电子、电器等相对批量化、流水化，工艺相对稳定，基础管理相对较好的一些离散制造行业，后来逐步扩展到对MES系统有较大需求的复杂的装备制造行业。随着“中国制造2025”相关战略的推进，MES成为企业建设智能工厂/数字化车间所必需的软件系统，其市场需求猛增，从而带动了一大批MES厂商的出现。据不完全统计，我国目前MES厂商有数百家，但市场集中度极低，绝大多数MES厂商所服务的行业局限在特定的行业，且定制化程度很高，因此很难发挥软件的低/零边际成本复制性的优势，难以壮大自身规模，使MES行业呈现出大而不强的明显态势。 近年来，随着离散制造企业数字化需求的成熟和发展，MES系统逐渐演变为制造运营管理MOM。除了MES系统覆盖的生产计划相关业务活动，MOM还包括仓储物流管理、质量管理、设备管理。相比于覆盖某类车间生产执行的MES系统，MOM既是一类软件系统，也是一种管理理念的体现。MOM覆盖的业务域更广泛，包括与生产制造紧密相关的物流、质量、设备，促使生产制造环节各业务紧密集成、协同的优势更为明显，更有利于生产制造相关业务的一体化管控。因此，从MES到MOM发展的驱动力不是厂商的“圈地”行为，更多的是制造企业的数字化、信息化的提升需求。 二、离散制造业MOM的壁垒及技术难点 作为一种管理类工业软件，MOM一直未能像同为管理类软件的ERP一样出现大的平台型产品或者具有较高市场占有率的供应商。根据2022年数字化企业网的统计和预测，国内年度市场规模约为60亿元，并有超过10%的平均年增长率。而国内目前离散制造业MOM厂商鲜有MOM业务规模超过亿元者。以此推算，目前中国尚无整体市场占有率超过5%的产品和厂商,如图2所示。 图 2 中国 MES/MOM 市场规模 离散制造业MOM系统未能形成平台化、规模化的原因及其迈向规模化的壁垒和技术难点，包括以下几点（图3）： 图 3 当前 MOM 发展存在的主要困难和障碍 （1）在MOM系统研发方面，难以形成对不同生产组织模式及工艺类型均能够高度适配的平台化产品，即平台化产品的研发难度很高；（2）在系统实施应用方面，难以与企业流程上游的信息系统及下游的设备产生顺畅而有效的数据交互，导致其运行不畅，而这背后则是对MOM从业人员服务能力和用户企业基础数据提升的要求；（3）在知识传播方面，缺少理论体系的支撑，导致行业从业人员及用户对MOM难以形成共识，从而导致行业人才的培养以及对MOM的学习、掌握、应用存在一定困难；（4）MOM作为智能工厂的核心系统，其上游关联经营管理、设计工艺、供应链等多个业务域，且MOM的成功实施往往需要对上游业务系统存在的问题进行梳理和解决，因此对实施人员的能力要求较高，但目前行业从业人员的水平与用户对服务能力的需求存在差距，无法满足行业快速发展的需求。 （一）对不同需求场景难以实现高度的适配 MOM对生产制造相关业务的适配性包括以下三个方面，如图4所示。 图 4 MOM 对需求适配性的三个层级 1.对各类生产组织模式的适配 生产组织主要包括计划排产、任务分配、物料的领用或配送、质量检验模式等[7]。其主要内容是支撑生产管理人员进行生产任务及相关支撑任务活动的组织，并将任务指令传递到具体的执行人员或者设备进行最终的执行。对生产组织模式适配的难点，一方面，根据产品的批量特点、产品结构复杂度、工艺特点等会产生很多细分模式，比如生产物料的领用，有按单个订单单独领料、按多个订单合并汇总领料但仍区分物料与订单的对应关系、按多个订单汇总领料但不区分物料与订单的对应关系等多种模式； 另一方面，对于离散制造业，由于大部分企业具有多品种、小批量、定制化特点，其工艺稳定性、供应链可靠性不佳的现实导致很多客观存在的异常，这些异常需要MOM以异常模式进行适配，比如装配时软件、领料后物料清单（BOM）变更等场景。若MOM系统不能支持这些异常模式，则会造成系统内信息与实际执行的业务不符，即出现线上线下业务“两层皮”的情况，导致系统失去对业务的支持和管控。 2.对不同工艺类型细分场景的适配 对于离散制造业，不同工艺类型车间的生产组织模式及管控重点有很大差异。对于冷加工工艺，如机加工、装配、下料、冲压等，管控的重点在于计划排产、任务调度、物料齐套配送、材料利用率或设备综合使用效率等，管控的颗粒度一般是在工序或工位任务层级，且根据所生产产品的类型特点会有不同的模式差异；对于热加工工艺，如焊接、铸造、热处理等，管控侧重点除了包含生产组织之外，关键在于通过工艺执行的合规性管控实现对过程质量的控制，这要求MOM进行工步级细化的数据采集和管控，因此MOM一般需要实现与工艺设备的集成，以进行实际执行工艺参数的采集、记录以及合规性的实时对比管控。由此可见，不同工艺类型的离散制造车间，对MOM系统的功能要求差异很大。 中大型的企业一般都具有多种工艺类型的车间，且不同车间之间通常有紧密且频繁的物料供应关系，如铸造件毛坯供应机加工车间，机加工件供应装配车间，下料车间毛坯供应焊接车间，下料毛坯和焊接件均供应装配车间，而车间仓库对以上车间均有物料供应和接收关系。因此，每类车间部署一套MES/MOM系统会产生大量的系统集成，造成跨系统的计划和物流协同，性能和数据一致性难以保证。因此，支持多种车间类型的MOM系统是企业的最佳选择，但这对系统功能、工艺的适配性提出了很高的要求。 3.对具体操作层面的易用性适配 MOM系统是一个管控到工序甚至是工步级细度的系统，生产执行最末端的操作工、库管员、配送人员、质检员等人员每天需要在系统中进行高频率的操作。因此，MOM系统必须结合操作的批量、空间、时间等工况，将每个操作的易用性做到最佳，而对于具备与设备集成进行数据自动传递的情况，则应尽量实现集成。因此，项目实施过程中需要实现操作页面的快速高效定制化，并且在后续使用过程中，随着现场工艺的升级，MOM系统的相关功能也需要由用户企业人员进行修改适配。对此，MOM系统必须具备支持页面快速开发和修改的低代码开发工具，而这对于团队规模普遍不大的多数MOM供应而言也是一个不小的挑战。 （二）与上下游的软硬件难以实现紧密集成 1.上游系统数据的质量差 如图5所示，MOM/MES系统在整个制造企业智能工厂中的位置决定了其管理的业务流程处于企业整体流程的末端。而ERP及PLM系统的物料主数据、计划数据、制造BOM数据、工艺数据、采购到货信息是MOM系统运行所必需的输入，是MOM运行顺畅的生命线。但对于大部分离散制造业而言，这些数据的质量普遍不佳。 其中常见的问题包括物料的一物多码、制造BOM不准确甚至是缺失、工艺数据结构化程度不够、采购到货信息不能及时录入等。这些数据问题对上游系统本身的运行效果会有一定的影响，但一般不会影响其运行过程的顺畅性。但对于MOM系统而言，这些数据问题往往会对MOM产生严重的阻断性影响，导致其流程无法顺畅运行。以制造BOM不准确问题为例，虽然企业制造BOM不准确，但依然可以进行物料需求的运算和成本的核算，不会对结果产生大的影响。但对于MOM而言，制造BOM不准确会造成装配车间的物料无法按照用料时间和用料工序/工位进行物料的配送，造成车间现场缺料或者物料提前配送的混乱状况。 图 5 MOM 在智能工厂中所集成的数据流信息 2.与下游设备集成的难度高 MOM系统与生产设备，如机床、焊机、熔炼炉等进行集成，可实现实际工艺参数、生产进度的自动采集，从而减少人工操作，提升使用效果。MOM与设备的集成在技术协议方面一般不存在问题，问题往往出现在数据交互方面。最常见的问题是MOM系统与设备能够连通，但MOM需要的数据，设备却无法提供，而设备能够提供的数据并非MOM业务功能所需。尤其是对于企业已有设备的集成，往往出现难以说服设备厂家临时开放所需数据变量的情况，或者需要付出昂贵的代价。MOM与设备在集成过程中，存在某个环节的关键数据无法自动采集的情况，从而造成企业管理流程无法顺畅执行，这通常会使MOM的使用效果大打折扣。 （三）知识传播所需的理论体系缺失 ERP系统经过多年的发展，已经具备了较为成熟的理论体系，各类教材资料相对完善。与ERP相比，MOM目前尚无成熟的理论体系，加之MOM系统所管理的生产制造业务域的多样性、灵活性等特点，造成MOM行业整个产业链上知识传递的困难。研发人员、实施人员、集成商、终端用户等对MOM的知识掌握和传递缺乏统一的模型和术语。理论体系的缺失也会造成后备人才培养的乏力，这对MOM行业的健康发展有着潜在的深远影响。 （四）从业人员的能力参差不齐 MOM行业平台化、规模化难度高，但行业的入门门槛很低。针对特定场景开发一个具有特定功能的MOM系统并不困难，因此MOM行业没有大企业，多数为中小规模企业，甚至有大量的微型企业。行业缺少大企业造成行业对高水平人才的吸引力不足。另外，MOM的主要应用场景在生产现场，要积累业务知识就需要在工作环境相对艰苦的车间深耕，这也是留住高水平IT人才的障碍之一。而缺乏理论体系带来的另一后果就是无法从高等教育阶段设置专业课程从而引导高素质人才进入本行业。以上种种原因造成MOM行业从业人员的整体水平与用户需求存在差距，因此MOM的平台化、规模化之路还很长。…