PLM的10个简单步骤 PLM的定义 基于文件的数据问题 PLM的价值 A、PLM的10个简单步骤 A-1、你为什么在咨询这个问题? 让完美体育WM大胆猜测一下:您要么已经是一名解决方案架构师，要么正渴望成为一名解决方案架构师。如果是这样，本文档旨在支持S.A.体系结构认证。如果没有，你可能只是对PLM感兴趣。太棒了! 无论如何，这个回答的目的是介绍PLM的基本概念。 A-2、PLM是什么? PLM，即产品生命周期管理， 是企业用来管理产品相关数 据的过程和解决方案。它的应用从一个新产品的最初概念延伸到它的设计、制 造、维护和处置。它被各种行业使用，在某些情况下可以应用于服务，也可以应用于产品。 A-3、PLM是做什么的? PLM协调各种各样的产品数 据，通过人员、活动和系统的集成支持业务流程。它提供了使用配置和变更控制来细化产品结构的服务。它位于更广泛的企业应用程序范围内，将数据提供给ERP 等下游系统。 A-4、为什么需要它? 为什么PLM ?因为产品开发的 复杂性急剧增加。改变的频率急剧增加。在一些行业，比如高科技行业，如果你甚至晚了几个月才上市，你就可能不得不废弃产品。速度不再是一种竞争优势， 而是一种标准的经营方式。PLM帮助企业保持竞争力。 A-5、它是如何工作的? PLM收集、构造和控制定义良 好的数据类型、它们的关系和演变。基于此信息基础，它通过人 员、活动和系统的集成来支持业务流程。它试图通过控制对共享信息的访问和修改来确保协作。 A-6、它是什么做的? PLM由一个提供公共服务的基 础组成，比如存储、搜索和可视化。在此之上是更高级别的业务 对象，如需求、零件和文档。在此之上是用于编写或使用数据的应用程序。 A-7、各部分如何匹配? 相关信息被分解并分组到专用的结构中，例如产品数据、过程数据和资源数据。一个结构中的内容可以被邻 近结构中的内容引用或使用: 例如，一个产品可以由使用资源的进程构建。变更传播可以通过对象成熟度来控制。 A-8、它是如何应用的? PLM灵活且可配置，因此根据行业和公司的不同，它可以以不同的方式应用。例如，工程变更控制可以或多或少地严格应用，或者工程结构中的可变性级别可以 或多或少地细化。定义和完善PLM机制是架构师工作的一部分。 A-9、面临的挑战是什么? 对于大多数公司来说，PLM是 一个重要的变革载体。PLM帮助公司来组织和标准化它的业务流程，在曾经缺乏纪律的地方引入了严密性。因此，员工必须适应，团队必须改造自己，这可能会导致抵触。 A-10、结论是什么? PLM的基础已经建立的很好， 应该是架构师设计新解决方案时的自然起点。它们的设计使解决方案不必从头设计，而是从现有机制配置。最重要的是，PLM原则促进了清晰的思维和干净的设计。 B、PLM的定义 B-1、对“产品生命周期管理”进行剖析 First Name：Product 产品是提供给市场的满足需求的东 西。产品可以是有形的(如汽车)，也可以 是无形的(如银行服务)。在许多行业中，产品变体被分为协 同发展和规模经济的模型。 Middle Name：Lifecycle 生命周期是产品或对象在其存在过…

导读：面向设计制造一体化过程，提出了多视图树状版本管理模型，设计了BOM的版本演变和维护机制。研究了几种BOM数据不一致的情形，给出了相应的一致性维护方案。实现了产品生命周期数据的集中管理。 0 引言 在实际研发过程中，对于一些结构复杂、数据量大、研发周期长的产品，需要多领域人员的协同工作，从而提高设计工作效率，减少设计返工，缩短产品研制周期。产品数字模型不断被修改，由于不可避免的设计变更（如客户需求更改、产品结构变化）和现场因素（如工艺环节、制造资源等）引起变更等多类变化的影响，产品信息的修改会更加频繁。为了增强领域间信息沟通，保证数据的及时更新，需要实现跨专业领域的工程数据变更管理，进而确保上下游BOM的数据一致性。 BOM版本作为BOM的重要数据，不但需要维护其一致性，还需要进行有效地管理。版本管理能够记录对象的变更次数和基线状态，以及相关开发人员对对象实施变更的内容和时间，便于BOM的用户对对象的版本进行查看和进行组件的版本配套。最终提升设计者查询和调用BOM的效率。 本文面向PLM（Product Lifecycle Management，产品生命周期管理）系统，探讨几种BOM数据不一致的情形，并给出相应的一致性维护方案。在分析BOM版本管理需求和特点的基础上，提出BOM多视图的树状版本管理模型，研究BOM的版本状态演变过程，设计了BOM多视图分支的版本维护机制。最后设计了基于BOM的产品数据集中管理模型。 1 BOM的数据一致性维护 实际生产中，企业从单一数据源中提取数据形成BOM的多视图，这对数据一致性的维护有重要意义。但是由于各种BOM的生成过程不同，包含的数据也不完全相同，因此仍需要对比同一产品的不同BOM视图，以保证数据的一致性。物料项和物料项关系两部分构成了BOM，所以维护BOM一致性需要维护物料项和物料项关系的一致性。 1.1 常见的BOM数据不一致 显然，在BOM映射转换时，不同BOM视图的结构进行调整，物料项属性也受结构调整影响发生变化。为了避免混淆正确的变化与不一致的变化，在BOM多视图映射转换时必须严格按照BOM转换的流程进行，以免发生错误。但BOM映射转换仍然是引起数据不一致现象的多发阶段。 常见的BOM数据不一致现象可大致从结构和属性两个角度分析。 1）BOM结构不一致 在BOM的更改过程中，物料项关系的变化主要表现为BOM结构的变化，可能造成BOM结构的不一致，进而造成BOM结构上的数据异常。常见的有以下几类。 （1）物料项父子关系循环：在BOM中，如果存在子件中含有父件的结点，则构成了父子关系循环，即循环引用。编辑BOM中的零部件，或者从其他BOM中导入数据到当前BOM，都可能造成循环引用。这两种情况在本质上相同，都可以在事先避免：增加BOM结点，调用父子循环检测算法，进行BOM结构检查，可以判断是否发生了父子循环。 （2）物料项重复：当在BOM中添加结点时，新增结点的父结点己经包含相同的子结点了，这种情形本应该只改变物料的数量，不需要新增结点造成物料项重复。这类情况往往在类似工艺计划编制的应用中出现，应该事前通过检测新增结点父结点的子结点中有无与新增结点相同的结点来避免。 （3）物料项在演变过程中丢失：这是指在设计BOM中存在的非虚拟部件，通过BOM视图映射进行转换之后，在工艺BOM或制造BOM中不存在对应的零部件。 在以上不一致现象中，有些是可以事前避免的，如物料项父子关系循环和物料项重复。如果在增加BOM结点时，进行BOM结构检查，就可以判断是否存在出现不一致的可能。物料项重复的检查并不困难，只要查清待添加结点的父结点有无与该结点相同的子结点但有些现象只有事后检查对比才能判断，比如物料项丢失。 2）BOM属性不一致 （1）物料项数量不一致：如在演变过程中，装配单机的数量不一致。这一类不一致经常需要在BOM变化后进行对比来检查一致性。 （2）BOM版本不一致：不同BOM视图中结点的数量相等，但是如果它们没有对等关系，说明它们的版本并不对应。 除了严格遵守BOM转换和更改的流程以外，这两种不一致现象在事前没有方便的解决方法。一般采用事后的BOM对比来排查不一致现象。 1.2 BOM数据一致性的维护方法 针对BOM一致性维护问题，需要设计出BOM一致性检测方法，如针对父子关系循环的父子循环检查和针对事后检查的BOM对比。 1）父子循环检测算法 通常在BOM添加结点时调用父子循环检测算法，事先防止BOM父子循环的出现。 设源BOM为S，目标BOM的集合为T，SD记录S中某结点的所有后代，TA是T中某一结点的祖先的集合，QS存放按广度优先访问S得到的结点序列，QC是按顺序分别存放访问S中某结点的所有后代，QT是按顺序分别存放访问T中某结点的所有祖先。函数GetParent(v)和GetChild(v)分别访问并存储结点v的父结点和子结点。父子循环检测算法如下： 第1步：选取S的根结点r，将此结点放入队列QS中。 第2步：如果队列QS空，则不存在循环引用，结束算法；否则从队列QS中取出一结点v，将GetChild(v)加进队列QS，将v加入队列QC。 第3步：从T中取GetParent(v)加入队列QT和集合TA中。 第4步：如果队列QC空，则转第2步；否则从队列QC中取出一结点c，将GetChild(c)加进队列QC尾及集合SD中，C=SD∩TA，如果C≠φ，则存在循环引用，转第6步；否则继续本步。 第5步：如果队列QT空，则转第2步；否则从队列QT中取出一结点c，将GerParent(c)加进队列QT尾及集合TA中，C=SD∩TA，如果C≠φ，则存在循环引用，转第6步；否则继续本步。 第6步：输出v以及C，据此可分析得出何处发生循环引用。结束算法。 2）BOM对比 通过在BOM发生变化之后，对BOM的物料项和物料项关系进行对比，根据这两项内容的差异可得出以下几种结果。 （1）物料项异数：某指定物料项的属性数据（如装配的单机数量）在两个BOM中不一致。 （2）物料项缺失：某指定物料项（特别是继承部件）在一个BOM中存在，但在另一个BOM中不存在。 （3）物料项关系异构：某指定物料项关系在一个BOM中存在，但在另一个BOM中不存在。 （4）BOM版本差异：BOM结点在数量和结构上并没有物理对等关系。这可能是由于某一视图中的结点在工程更改时错误操作造成的。 2 BOM版本管理模型 目前，版本管理常用三种模型：线性模型，树状模型和有向无环图模型，这些模型依据BOM不同版本的产生顺序和继承关系，对单个版本进行系统编号，并组织其结构以描述版本演化的过程。其中，树状模型层次清晰，基本上可以充分地表示版本之间的演化关系，版本树中的一条特定路径能够反映一种设计方案的版本演变过程。 在本文中，为了提高系统使用效率，控制数据库中的版本数目，并保证多视图下追溯BOM数据的能力，采用关键版本管理法，即按版本的重要程度区分产品开发中生成的版本，按照关键版本和非关键版本这两类各自管理。 为了区分和追溯BOM版本，给每个版本赋予版本标识号。实际研发过程中需调用和多版本的BOM，版本标识应该满足：1）唯一性，同一个BOM的每个版本的标识都应是独一无二的；2）可跟踪性，复制/派生版本的标识需反映出其与原版本的联系与区别；3）一致性，不同结点上物理关系相对应的版本标识应一致。 图1 三种常见的版本管理模型 标识号一般是依据生成版本的时间先后顺序，记为英文字母（如：A，B，C，……）或阿拉伯数字（如：1，2，3，……）。本文中为了区分关键版本，混用两种形式，依据发布版本先后顺序给出字母形式的大版本号，依据版本生成的时间先后顺序给出数字形式的小版本号。大版本号和小版本号共同构成一个具体对象版本的标识号。 在设计和变更阶段，设计者每对产品对象每进行一次修改，都可以存储一个小版本作为记录。因为此时BOM数据变化较小，不是发布版本，因此只有小版本号改变。 当产品对象经过多次修改，BOM中的产品数据相对稳定时，经过发布审核程序，可以作为发布版本在公共数据库发布。此时大版本号改变，小版本号重置为初始值，系统将完整存储发布版本作为关键版本。发布版本存储固定产品数据的稳定态，作为后续工艺规划、生产制造及进一步研发的依据。产品需要进行改进时，也可以从存储产品数据稳定态的发布版本BOM出发，避免错误并减少重复劳动。 为了适应复杂产品数据更改频繁的情况，面向BOM多视图映射下的数据维护，建立BOM多视图下的采用多视图树状模型后，下游视图的BOM结点可以直接由上游BOM视图转化得到，并不一定是以本视图的版本为基础升级版本得到。与原来的树状版本模型相比，新增了区分新版本产生来源的功能。如图2所示，下游BOM结点中的A.1版本和A.3版分别即是在上游BOM结点A.1版本和A.2版本转化而来。 图2…

生产环境 以一家工厂为例，讲解MES各个功能模块的设计和实现。 企业的生产环境如图1所示，有压铸、机加工和装配三个车间，以及1个包装区。加工能力包括2台压铸机，1台车床、1台磨床和1台钻床。此外，还有4个组装工位。   图1：生产环境 客户加工的产品是红酒瓶的瓶塞，其工艺和物料流如图2所示。图中工艺用蓝色表示需要追溯，红色表示需要过程检。所有车间都需要工单管理，所有设备需要绩效和维护管理。 图2：工艺和物料流 工单管理的基本需求 经过前期规划，客户决定先从工单管理开始实施MES系统。根据“MES的工单管理任务模型”（请参阅系列讲座“工单为核心的MES系统设计”）制定需求规范如下： 01工单管理 ➤ 能够在MES中维护工艺模板 ➤ 能够从ERP获得生产订单，并匹配工艺模板创建生产工单 ➤ 能够在MES中根据工艺模板生成返工工单、维护工单和间接成本工单。间接成本工单要记录活动、人员和时间。 ➤ 能够设定工序转交数量，即前工序完成一定数量后，后工序可以开始登录 ➤ 能够设定工序的设备/设备组，生产资源（刀具、模具、图纸、作业指导书） ➤ 能够设定工序的目标数量、不良品数量 ➤ 能够设定工序的超交/欠交，按数量或百分比 ➤ 能够设定工序的辅助作业时间（设置、下线、检查） ➤ 能够设定工序的节拍，并根据节拍自动计算增值作业时间 ➤ 能够根据工单类型，设定处理方式，如是否需要记录数量，是否做批次管理等 02工单执行 ➤ 记录工序开始和结束时间、工序中断时间和原因 ➤ 记录工序产出、不良数量及其原因 ➤ 记录工人工时 ➤ 记录非生产工单的工时 ➤ 方便查看设备/工位的生产任务清单 ➤ 方便查看工序要求和资源 ➤ 方便查看工序物料需求 ➤ 方便查看设备/工位换线计划 03工单控制 ➤ 实时监控所有生产工单的各工序状态，包括设置查询条件（工序、客户、销售订单、设备/生产线/工作位置、产品） ➤ 实时监控工人当前的工作状态，在哪台设备/工位，执行什么工单 ➤ 比对实际工序状态与原始计划（计划时间、计划日期、计划数量） ➤…

  1、怎样合理地进行正向设计？ 刘泽洲：现在很多人都在探讨，到底设计做到什么程度可以说是正向设计。 单纯从软件技术角度来说，很多人认为用模型出图就叫正向设计，但从他跟设计、甲方打交道的过程来看，虽然图纸可以从 Revit 模型直接出，但其实前面建模的过程并没有那么「正向」，甚至很多工作都不叫「设计」。 即便是在出图这个环节上来看，还是会因为软件和插件的局限性，导致出来的图纸不符合审图的要求。 以往他做项目的时候，最麻烦的不是建模，而是模型建好之后把平立剖切出来、做标注、做图案填充等等，这些工作往往花去的时间比建模更长。 有时候一些构件模型建得很精细，但出图要求用两条线来表示，用模型切出来的图反倒不对了，这就要为了出图而单独改族，或者要对图面做进一步合规性处理。 「模型建好，图纸自动生成」在现在这个阶段还是太理想化了。 现在他们做设计的思路是，Revit 和天正有各自擅长的事情，Revit 的优势在于方案设计阶段模型出来之后可以快速出平立剖图，这个图交给施工方去做图面的深化，最后再进行标注和填图案工作。 对于以出图为生的设计院来说，这种模式肯定不那么的「正向」，但它兼顾了准确性和出图效率。 尤其是对于设计师来说，设计费多年没有涨了，每个人同时背着好几个项目才能勉强满足收入需求，还让大家去降低效率去研究正向设计，有时候是会招人骂的。 做一件事，不计代价地完成，和算人力、算成本地完成，完全是两个层面的事。 目前对于模型出图这件事，他们公司主要走的是专业负责人制度，建模标准和出图标准都由专门负责的同事来摸索，一步步去做基础的研究工作，打通技术路线。 等到研究有阶段性成果之后，再找一个项目周期相对宽松的机会，把一些愿意尝试的技术骨干组织到一起，告诉他们设计还是做设计，我来告诉你这套东西怎么用，通过哪些操作能达到什么结果，直接让他们把成果拿过去就用于生产。 他认为，在基础技术探索没有完成的时候，尽量不要去逼着院里的生产骨干去做这件事，他们在项目生产方面的压力很大，逼得太急了，人有可能会离开，那就更得不偿失了。 在项目周期比较紧张的时候，他们也会找外面的咨询公司做外包工作，刘泽洲就承担起设计和建模这两项工作中间的桥梁。他也认为，即便是所有 BIM 建模工作都外包，主体公司也必须有那么几个懂设计需求、也懂 BIM 的人，把需求整理成一份清晰的标准，才可能收到满意的成果。 葛鑫：正向设计前期阶段，施工技术人员及施工 BIM 人员需要提前沟通，统一建模规则，提前考虑施工期间的因素。 王俐丹：需要统筹来看项目进度，以及团队技术水平是否支撑。还涉及成本谁付款、设计人员BIM水平、软件硬件环境是否满足要求、设计人员绩效怎么分配，都需要考虑好。 呼宁：正向设计需要对全局进行统筹，有一些大型项目在启动时初衷都是好的，可在过程实施中会有很多的压力，这就会把项目变得沉重，在前期统筹的过程中就应该明确哪些东西是需要的，要在什么时候起到什么作用，过程中的动态反馈要怎么易于操作，真的是为了项目优化而优化，而不是为了凑出一个看似很复杂很丰富的模型。 2、项目全生命周期管理落地了吗? 罗锋：全生命周期这个概念一直伴随着 BIM，人们也普遍认为，BIM 要发挥最大的价值，是要进入到项目的设计、施工、运维全周期去服务于管理的。 罗锋见到一些客户，对 BIM 的认知还是存在着不小的偏差。比如有个港资用户就简单粗暴地认为，模型的精度足够深，就可以用于运维，LOD 500 就等于运维模型，所以他们愿意为了精细度更高的模型付更高的费用。 罗锋认为，模型深度和设计深度是两个维度的事，有时候模型精细度不太深，但设计深度很深，比如考虑到了所有风口的位置，以及这些风口对人员体验的影响，就是深度设计，但模型也许就是一个简单的示意。 全生命周期的 BIM，是要在不同阶段满足不同的标准，而不是盯住一个 LOD 不放。 每个阶段不同的人关注的模型和信息不一样，比如施工阶段精度要求非常高的土建模型，在运维阶段就只是一个辅助查看设备模型的盒子；设计阶段需要的很多数据和信息，比如节能分析数据，关注协同修改和出图流程，这些对施工阶段来说也没有很大价值。 真实的项目里，设计和施工自己做模型，都是为了服务于自己的业务，至于甲方专属的数据需求，也很少有项目有专项的费用给到设计或施工。 罗锋曾经参与过一个项目的 BIM 会议，甲方的运维部门提出了运维模型的很多问题，一方面是模型过于精细，他们只需要知道这里是个什么设备，不需要把它拆成几十个构件。另一方面，不是模型精细度不够，而是数据录入的不够。 对于负责运维的人来说，当前的项目做 BIM 的流程里，没有一个环节是让运维人员提数据需求，等到模型已经交付给运维人员的时候，他们也没有人去拆解模型、重新录入数据，那这项工作由谁来干、什么阶段来干，就是很大的问题。 目前市面上的 BIM 运维大致分成三个方面。 ➤…

1、数字化与信息化 要把数字化说清楚，咱们得请来一位他的好基友，叫信息化，通过和这位好基友的对比，你能更深刻地理解数字化到底是什么。 首先，数字化和信息化有很多地方是很相似的，比如二者都是基于计算机技术，去建立一个或者多个系统，来收集、分析和处理数据。 还有两点相似，第一，他们的笔画数都是19，第二，他们都会出现在各种吹牛的PPT里。 那这二者的区别又是啥呢？你可以先思考几个场景： ➤ 现在很流行的数字大屏，是信息化还是数字化？ ➤ 企业用的ERP软件，是信息化还是数字化？ ➤ 设计师在一个平台上，用同一个模型实现协同设计，是信息化还是数字化？ 你边思考边往下看，今天想和你说的，是这二者在两个维度上的差别。 第一，是人的差别：技术到底是服务于谁？ 直白一点理解，凡是说提升了管理效率、降低了决策难度，类似这样的描述，说的都是信息化。 信息化是一种效率更高的管理手段，它是把很多细碎的信息聚拢到一起，呈现给决策者，帮助他们更好地看到原来看不到的全局视角。这里面的技术重点，是数据怎样记录、怎样汇总、怎样管控。 比如城市交通管理中心，都有一个大屏幕，监控整个城市的交通状况，决策者坐在总控室来做各种调控决策，这就是信息化场景。原本决策者不可能知道全局的信息，现在汇集到一起可以知道了，就能更快做出决策。 但是它不是数字化。 数字化不是多数人贡献数据、给少数决策者服务的过程，它是多数人给多数人服务的过程。但你注意啊，那个少数人，不一定是领导。 比如，原来手机上的导航软件，把从哪里去哪里这个复杂的信息，变成一条引导你去目的地的路线，这时候你是那个少数人，背后是收集各种数据的软件开发工程师，最终这些复杂的数据变成几条路线让你选，这个还是信息化。 那怎么才算数字化呢？就是每一位司机走在路上，根据他的车速自动统计出这条路堵不堵，然后告诉你，前方要绕行，换另外一条路，这个把别人知道的知识、自动地拿出来，直接指导你的行为的模式，才叫数字化。 再举两个例子，淘宝收集全国各地买家的数据，公布今年双十一多少多少销量，这是信息化；淘宝的商家可以在淘宝那里拿到数据，东北人冬天喜欢买帽子，那就多放一些帽子到东北的前置仓，让客户更早地收到货，这是数字化。 一个智慧城市模型，汇集了上千万条数据，帮助城市管理者更好地治理城市，这是信息化；一位设计师，可以在设计城市排水项目的时候，需要知道哪个地方容易被淹，可以方便地在城市管理中心调取数据，帮助他快速实现设计和分析，这是数字化。 信息化服务于管理，数字化服务于业务；信息化的成果给决策者，数字化的成果给执行者；信息化是把信息汇总到一起，还是信息；数字化是把别人的知识，变成你的知识。 如果一家企业建设一个叫什么什么数字化的东西，结果只有领导能用，员工都是人肉填写数据，享受不到这套东西带来的红利，那这个就是信息化，不是数字化。 说完人的差别，再来说说事儿的差别：是让原来的事情做得更好，还是做一件新的事情。 拿一个业内时髦的词来说就是，数字化转型成功不成功，要看你是不是开辟了一个新业态。 举个例子，以前考试，老师要手动出题、手动批改卷子。后来日积月累，老师们攒了很多题目，再一个个题目拷贝粘贴就很不方便了，于是就有人开发了教学系统平台来统一管理题目，统一批改得分，出试题、批分数这个事儿的效率提高了，但本质没变，这就是信息化。 如果有这么一家公司，可以综合分析每个学生对不同科目的成绩，分析他是完形填空更薄弱还是命题作文更薄弱，给每一位学生自动定制不同的学习方案和练习题，还得能显著提高学生的成绩，家长愿意为此买单，那这个就是数字化。 一家设计院，通过BIM、VR、云协作平台，让出图效率更高、质量更好，无论到什么地步，都是信息化；而如果他们能做数字孪生移交，能为特定项目提供自然环境治理服务、提供租赁分析、金融测算等等新服务，从而让业主在传统设计费之外再支付一笔费用，这个才是数字化。 信息化是把业务汇总成数据，通过数据打通业务信息传递；数字化是以数据为核心去驱动业务，甚至去开辟新业务。信息化是对内提升管理效率，数字化是对外重构商业模式。 基于以上两个大方向的分类，咱们还可以推演出一些区别。 比如，数字化因为数据需要从零到整再到零，所以它必须重度依赖互联网，而信息化可以是局域网，甚至可以是单机软件来完成； 信息化你需要的是简单的信息，你可以通过政策要求别人提交，或者可以付钱买，而数字化需要别人的知识，这个花钱买不来，所以要通过算法去识别他人的行为，甚至要用物联网去采集别人的行为数据，比如外卖员绕了近路，可不会告诉同事，你得通过头盔里的GPS模块采集到这条近路。 这么一听，你可能会有种感觉，信息化好像有点过时了，数字化才是未来，那能不能跳过信息化，直接去搞数字化呢？ 答案是一个大大的 No。 先给你讲个真事儿，来看看我是怎么发现信息化不能跳过去的。 2、为啥不能跳过信息化阶段？ 去年得到APP出了一门数字化转型的课程，请来了华为的首席信息官陶景文来讲述华为的数字化转型秘诀。课程目前有5万多人学习，其中有8000多人是来自广联达的。 这两年，广联达从企业文化到管理模式，全面向华为学习，也把数字化转型当成一件非常大的事儿来办。他们给自己的员工集体采购了这门课程，内部要求作为重点课程来学习，还要组织研讨会、结合各部门工作提交数字化转型方案。 这对于得到来说，可以说是一个VIP大客户了，课程学习结束之后，得到就找到了广联达，请他们聊一聊自己的学习体会，还专门在课程里做了一集加餐，请他们交了一份作业。 这集加餐里，一共提到了广联达把数字化落地的三个关键词。 关键词1：全量全要素 全量，就是数量上足够全，覆盖所有业务对象；全要素，就是单个的业务对象的全部属性齐全。 比如给客户做了一款产品，以前主要看三个数据，分别是产值、客户满意度和应用率。 而推进数字化转型之后，这几个要素就不够了，还得参考更多要素，比如客户用了哪些功能，使用路径是怎样的，哪些功能被跳过了等等，只有把这些要素数据都连进来，才能找到影响业务的核心指标。 基于新的评估体系，广联达可以快速定位产品的问题到底出在哪儿，在客户之前发现问题，然后反过来推动公司的研发、营销、服务等不同部门行动起来。 关键词2：瞄准一线作战部队的需求 一线作战部队中最重要的就是销售部门，而数据整理和报表分析，大大拉低了销售们的工作效率。随着数据量越来越大，原来用Excel填报表的老办法就存在分析维度少、准确度不足等问题。 他们开发了一套低代码报表系统，里面有各个部门自建的一千多张报表，销售人员通过拖拉拽标准化的数据模块，就能自助生成当季报表。原先一次季度经营分析，需要3个人花3天时间才能完成，现在只需要1人1天。 关键词3：数字化转型必须一把手干 用户价值图、业务演进图和公司架构生长图，这三张图只有部门的一把手脑子里有，其他人没有。 广联达以前造价业务的数字化转型工作，是交给事业群下面的数据中台部门来做。而现在，作为造价部门的一把手，应该自己先思考造价数字化的顶层设计应该是什么样，想清楚要通过数字化解决什么问题，是引入外部力量还是增加一个部门，是不是需要推行新的组织制度，采购新的工具等等。 在我看来，这三个关键词都是数字化转型很重要的思维转变点，但是，如果你是广联达的客户，能不能把这套思路直接拿来用呢？ 我把这个课程，连同广联达的这个加餐，分享给了猫酱，她的回答和我的感觉很相似：尽管广联达的商业定位，不仅是自己要数字化转型，还要推动整个工程行业实现数字化转型，但他们的经验，是不能直接搬到客户身上用的。 一开始，我和猫酱猜测，是不是因为广联达和他的客户不是同行，比如它主要的业务是卖软件的，第一个关键词全量全要素，就比较好实现。 不过再往深处聊我又觉得，如果拿一句「不是同行」来概括，似乎就什么都没法学了，比如第二点瞄准企业一线作战部队的需求，和第三点数字化转型必须一把手干，又值得借鉴。 而且你看，广联达学华为，也不是同行，即便是同行软件商，在数字化转型方面不如广联达的，甚至还不如国内中字头一线施工企业的，也大有人在，所以咱们不能简单地说，行业决定数字化转型的难度。…

1. 在深入探讨 BIM 和造价的结合点之前，完美体育WM有必要先把单个项目造价的全过程过一遍。如果你对造价算量的工作比较熟悉，可以跳过前两个小节。 整个流程大致分为八步，分别是估算、概算、预算（清单控制价）、变更、签证、进度款、结算、决算。 举个例子来说明这几个阶段的造价。 比如福建省某大学，要加盖一栋学生公寓和一栋专家楼，就会根据需求进行方案设计，确定建设规模，最终定下总建筑面积为 55722 平方米，其中地上建筑面积 47771 平方米，包括学生公寓楼建筑面积 25946 平方米、专家楼建筑面积 21810 平方米、门卫建筑面积 15 平方米，地下室 8001 平方米。 接下来，专家会通过指标估算的方式来计算项目的投资估算金额，比如学生公寓在指标库中对应建安费的综合指标是 3301.5 元/平方米，那么这个学生公寓的建安费指标就等于：学生公寓的建筑面积 25946 平方米 * 指标 3301.5 元/平方米 =8566 万元 。 发改委对项目的可行性研究报告批复后，项目就要开始初步设计了，初步设计完成后，由于图纸中的建筑信息进一步完善，便可以进一步的测算更准确的造价，完美体育WM也就进入了设计概算阶段。 设计概算的主要有两种方法。 ➤ 第一，对于初设图中有表达的内容，进行工程量计算，然后套用对应的概算定额。 如下图，大部分混凝土和模板量，都是通过手算或者电算出量的方式计算。 ➤ 第二，对于图纸中没有表达、但又属于设计范围的内容，则通常是以指标的方式进行估算。 如下图，弱电线槽和桥架就是用学生公寓的建筑面积 26100 平方米 * 相应清单单方价指标 18.51 元/平方米 = 483111 元。 这两种计算方式的结果，可以组合成项目概算。 初设和概算，在得到当地发改委的批复函后，就可以开始施工图设计了，出施工图之后，完美体育WM造价人员同样得立马跟进，进入施工图预算或者清单控制价阶段。 在国有资产投资的项目范畴内，如果是预算编制，则很有可能就是 EPC 项目，因为已经在项目概算阶段通过下浮率招过工程总承包标，所以不需要清单控制价；如果是清单控制价编制，则证明这个项目是 DBB 项目，因为要用清单控制价招施工标。 在编制清单控制价或者预算时，完美体育WM要把每一项清单的工程量计算准确，项目特征描述完整，然后对着清单名称和清单项目特征进行组价。 清单控制价如下图：…

导读 工单模块之于MES系统，相当于一幢大楼的地基。工单模块设计需要充分考虑MES其他模块的需要。只有地基做得够好，即使将来从2层楼加盖的4层楼，承重不会有问题；即使将来加装电梯，消防通道不会有问题；即使挖地下室，也不会有漏水问题…   01 MES任务对生产流程的影响 MES作为组织和实施生产流程的驱动力，直接或间接地支持了公司的所有业务流程。这意味着引进和使用MES可以在这些流程的执行中挖掘潜力。为了设计比较完整的MES系统，以发挥MES支撑生产管理的潜力，必须更具体地了解这些企业流程与MES的关联。 MES支持（或接近）实时的企业生产过程和与生产有关的业务流程。因此，MES的系统设计，通常应靠近生产，也就是说，在生产管理的责任范围内。 以工单为核心的MES系统设计 表1：生产流程和MES任务的矩阵关系 德国工程师协会在2007年颁布了德国MES标准VDI5600，将MES的系统功能划分为10个主要任务并支持制造过程的6个业务流程，如表1所示。 02 MES工单管理 在生产中，订单通常是所有活动的触发点。它也是处理生产过程中需要的或由此产生的所有信息和成本的数据容器。根据生产的类型，使用不同的订单类型，如生产订单、看板、维修或保养订单，以及返工或管理费用订单。订单管理因此是制造企业中MES功能的核心组成部分。例如，如果没有订单管理，详细的调度和流程控制几乎是无法想象的。 MES的订单管理不应该与ERP系统的订单管理相混淆。为此，在本讲座中使用“工单”表示MES中的生产订单。 ◉ 在ERP系统中，订单的处理有一个中期或长期的范围，以及随后的账单。 ◉ 在MES系统中，确定生产过程中工序或基本子步骤的处理时间、资源分配和订单处理的顺序（生产过程规划），并负责执行。所有可能与订单相关的行动通常都被记录下来（登录/注销、中断、操作层面的数量、拒绝的原因、过程数据等等）。 以工单为核心的MES系统设计 图1：MES中工单管理功能模型 工单管理是以工单作为虚拟载体对生产力的三要素（劳动对象、劳动工具和劳动者）进行生产建模，形成以工单为核心的制造管理体系。 MES“工单管理”从不同的外部来源和MES其他任务接收工单列表，并将这些数据提供给其他MES功能，如“详细排产”。随着工单的处理，通过MES “数据采集”和其他MES任务产生了一定数量的新信息，然后“工单管理”将数据分配给工单，以便各部门能够快速有效地使用，例如，帮助他们对生产中断或变化作出适当和及时的反应。通过这种方式，可以大大地提高生产中的透明度和大大减少时间损失。 图1描述了MES“工单管理”的功能模型。 输入是不同类型的工单和工单相关的状态。原则上生产工单来自ERP，包括关键的日期、生产批量和工序详细等信息。MES中其他任务也会产生工单，如生产工单登录时触发检验工单，出现次品时创建返工工单，根据维护日历创建的设备维护工单，触发物料移动的运输工单、按库存生产的看板工单，以及记录间接成本的管理费用工单。 工艺建模：来自ERP的生产工单往往需要在MES中分解到工序层级，定义工序的资源、物料、时间和数量等细节。 处理工单采集数据：处理来自MES“数据采集”中的原始数据，如以脉冲值形式，在各个层级上进行汇总。 工序条件：确定工单中各个工序的关系。如前工序完成20件，后工序才可以开始。 反馈工单信息：当前生产整体情况是从订单的目标与生产方面的当前信息之间的持续比较过程中获得的。提供可视化功能实时地表示生产进展，如延迟、达成率等。工单管理在生产控制流程中创造了必要的透明度。 MES的任务 “工单管理 “管理着生产区域内各种类型的订单，持久更新工单的状态使管理人员有可能对变化作出反应。工单信息为其他MES任务中的进一步处理提供了信息，如生产计划与工单处理形成真正的控制循环。 通过对工单数据的长期评估，可以得出关于组织缺陷的结论，从而为制造企业的持续改善过程提供支持。 03 MES系统功能模型 MES的“工单管理”功能之一工艺建模定义了工单执行所有的规范。这些规范成为MES其他任务的模型基础。 如图2所示，工序需要一定数量和资质的工人来执行，在人员管理中需要建立工人的资质矩阵以匹配工序要求和人员排产时的工位安排，在工人日历中建立班次模型可以结合人员出勤来获得某一时间段可用的工人数量。记录工人在生产工单上的工时和生产数量，可以评估员工的绩效。记录工人在间接成本工单上的活动和活动时间，可以优化人员安排。 以工单为核心的MES系统设计 图2：工单是MES系统的核心 工序定义了所需的设备及设备工时。所有非计划停机将延长工序时间，导致流程效率下降。为提高设备可用性，需要定义设备的资源绩效账户RPA，然后采集实际的设备状态并记录到对应的RPA中。一方面管理层可以及时获得设备异常状态而做出快速调整，另一方面可以分析主要停机原因来指定有效措施消除非计划停机。正确的设备工作时间采集是制定预防性维护计划的依据。 在设计MES系统时，完美体育WM把生产资源定义为除设备以外在生产过程中需要的辅助资源，如工装、模具、刀具、量具、设置程序、作业文件等。工序细节中需要定义生产做需要的资源数量。产品、设备和资源的组合是排产时考虑的一个约束条件。在生产过程中，需要记录资源的使用时间，以便及时维护，比如修模。在管理层面上，需要评估使用不同资源的绩效。 工艺模板中定义的工序日期、工序作业时间、生产顺序是工序排产的起始点。设备、人员和资源状态是排产的约束。工序物料产出和工序设置时间是排产优化策略的选择。 过程质量顾名思义是伴随生产过程。因此，生产工序集成检验工序确保当生产工单开始时，根据不同事件，如换班、工单生产一段时间或一定数量、设备停机后恢复生产等事件，产生对应的检验任务。检验任务的执行结果决定了工序的流转。 工单模块之于MES系统，相当于一幢大楼的地基。工单模块设计需要充分考虑MES其他模块的需要。只有地基做得够好，即使将来从2层楼加盖的4层楼，承重不会有问题；即使将来加装电梯，消防通道不会有问题；即使挖地下室，也不会有漏水问题。

PLM与PDM的概念联系与区别 PDM是产品数据管理(Product Data Man&gement)的简称，“PDM是一种帮助工程师和其他人员管理产品数据和产品开发过程的工具。”从PDM的定义中，可以从静态和动态两方面理解：静态的PDM系统帮助组织产品设计，完善产品结构，确保设计、制造所需的大量数据和信息能够清楚明了，从而构筑一个信息平台对产品进行支持和维护，保证有竞争力产品的及时交付；动态的PDM系统管理产品生命周期的整个过程，组织协调诸如开发过程中设计评审、批准、变更及产品发布等事件，并最终落实到工作流和流程管理。一句话，任何在产品生命周期中需要的信息都可以用PDM系统来管理，保证所有人和系统在需要的时候能得到最新的、正确的数据。 如何定义PLM是一个十分重要的问题，但由于PLM是一个发展很快、比较新的信息化领域，关于这一方面的研究成果还不多，而且正在从事这方面研究的一些的咨询公司、厂商彼此之间还有一些不同的见解，因此并没有一个公认的对PLM的定义和诠释。 概括来说，PLM是一种企业信息化的商业战略。它实施一整套的业务解决方案，把人、过程和信息有效地集成在一起，作用于整个企业，遍历产品从概念到报废的全生命周期，支持与产品相关的协作研发、管理、分发和使用产品定义信息。如图1所示。 PLM系统的组成结构分析 图1 PLM系统的组成结构分析 从系统构成的角度看，PLM主要由四部分组成： (1)产品数据管理(PDM)：起着中心数据仓库的作用，它保存了产品定义的所有信息。从这些中心仓库，企业管理各类的与研发和生产相关联的材料清单(BOM)。 (2)协同产品设计(CPD)：让工程师和设计者使用CAD/CAM/CAE软件以及所有与这些系统配合使用的补充性软件，以协同的方式在一起研发产品。 (3)产品组合管理(PPM)：是一套工具集，它为管理产品组合提供决策支持，包括新产品和现有产品。PPM工具集有三个部分：用于日常工作任务协调的项目管理；用于一次处理多个项目的纲要管理；用于理解产品如何共存于市场的组合管理。 (4)客户需求管理(CNM)：是一种**销售数据和市场反馈意见，并且把它们集成到产品设计和研发过程之中的软件。正如在名称上所体现的，它是一个分析工具，可以帮助制造商开发基于客户需求、适销对路的产品。 当然，只由这四个部分还不足以组成PLM，这只是PLM四个主要的应用部分。

引言：关于企业级BOM价值的疑问 近年来，企业级BOM在国内车企成为一个热门的话题，且很多车企进入了采取实质性行动进行实施的阶段。尤为值得注意的是，这一热门话题正从汽车行业蔓延开来，延伸到了其它行业，如家电行业等。 应该说，这一趋势是有其深刻的背景的。分析起来，主要有两个方面的原因推动了企业对于BOM的重视。一个方面的原因是，企业对于产品研发越来越重视，产品正向开发与过去以逆向为主的开发从研发管理上有很大不同。比如逆向开发，对前期的管理需求很少，基本从详细设计图纸开始就可以了。但正向开发不行，前期多部门参与的产品企划、概念设计阶段需要精细化管理才能使得产品从质量、成本等方面有竞争优势。另一个方面的原因是，互联网+的思潮方兴未艾，销售模式的多样化以及对产品的个性化定制要求，都使得产品设计融入模块化设计的思想才能够很好地适应这一趋势。而这两个方面的动因，都需要以BOM为载体才能够落地。 企业在构建企业级BOM系统的时候，往往会问：一个企业花费很多人力物力构建一个企业级BOM的价值到底在哪里？这确实是一个不容易回答的问题，但不幸又经常是企业领导所关心的问题，因为企业级BOM项目是真正的“一把手工程”，项目投资大、决策层级高，在惯于采用投资回报率来评价项目的企业高管眼里，用一些简单的数字来评估其直接价值当然是再好不过的。因此在一些BOM立项报告或者总结报告中，完美体育WM经常会看到类似于“减少数据冗余度达XX%”、“提高设计重用率XX%”、“提高数据共享及时性而带来的工作效率的提高达XX%”等等。但这些的说服力都似乎不够，其直接关联性似乎都打了个问号。 企业级BOM到底有何价值？它给企业带来了哪些可量化的收益？对于这个问题，我曾经从我的客户那里获得过两个说法。一个说法是：完美体育WM从来没有考虑过BOM为完美体育WM带来了哪些收益，因此在公司最开始的时候完美体育WM就理所当然地认为应该有BOM系统，也就构建了BOM系统来支持所有的车型开发。如果非要说BOM系统的价值，我只能说它像地基，没有地基怎么能够盖房子呢？ 同样是这个问题，另外一个人给我的答复是：BOM是一个企业的索引，企业相关业务领域的业务报表都可以基于这一唯一索引产生。BOM管理就是要保证这一企业唯一索引的准确性。 以上两种说法都很好、很形象。但这并不足以解答企业级BOM的投资回报问题。因为都没有对其价值进行可量化的评估，甚至连诸如“提高设计重用率”这样的指标都没有。 可是，企业级BOM管理的一些特性也使人思考也许把BOM管理的价值进行具体化、量化是不合适的。毕竟世界上不是每件事情都是可量化的，也不是只有可量化的东西才有价值。一座大厦的地基能给大厦带来多少经济收益呢？作为一个企业的索引，它应用的面可能很多，但究竟在哪些层面，有这个索引和没有这个所有到底带来多少工作效率的提高、从而带来多少钱的价值呢？这些都很难量化，或者说量化本身的假设条件太多，使得量化之后的结果可参考性不大。但有地基才可盖房子、有索引才可能构筑一个好的管理体系，这个却是比较容易理解的。 这些思考使我觉得BOM的真正价值在于对企业管理细节的提升，而这些管理细节的提升是构筑在BOM管理体系之上的。没有很好的BOM管理体系，这些管理细节便很难落地，而这又会影响到一系列的业务工作的展开。在这里试举几个典型的例子。 企业管理的细节之一：产品开发早期能把BOM搭到什么层级？ 在产品开发早期是不是能够搭建一个BOM、能把BOM搭建到哪个层级实际上反映了一个企业多方面的管理水平。为什么这么说呢？让完美体育WM先从成本分析的角度稍作说明。 对于新产品开发，在前期如何科学地设定其目标成本，并在研发的过程中如何适时进行成本评估，确保项目的经济效益是车型正向开发一个非常重要的命题。项目是否继续，成本是一个重要指标。而对于中途放弃的项目，则越早放弃越好，很多项目往往到快量产时才放弃，这对于企业都是巨大的浪费。问题是如何才能够使得项目组在项目早期能够进行有参考价值的成本评估呢？ 这个问题比较复杂，涉及面比较广，这里只就进行成本分析的基础——BOM——稍作展开。 从目标成本管理而言，是一个自上而下的分解过程，即首先确定整车产品未来投放市场的具有竞争力的价格，在考虑利润等因素之后，剩下的就是成本。如果整车的成本能够控制在这一范围之内就能够取得预期的盈利，反之则有可能亏损。目标成本的分解就是将整车成本向以下各系统、子系统、模块、甚至包括零部件一层一层分解；而设计阶段的成本的评估则是自底向上，评估零部件、模块、子系统、系统乃至整车的成本。从这一过程可以看出，目标成本是否能够落地、整车估计的成本是否可信，起到关键作用的就是构成整车的零部件清单到底是什么样的。如果零部件层级分解不下去，比如都是一些大的总成级别、或者模块甚至子系统级别，那么无论是目标成本的向下分解还是估计成本的向上卷积都不具备太多的管理价值。 那么，将零部件管理到何种层级才是合适的呢？一个大体的原则是管理到与企业经营相匹配的水平，即供货级别。 读者也许会问：哪家企业的BOM不会管供货级别的零部件呢？不错，每家企业的BOM都会管到这个层级。问题是在产品开发的什么阶段管到这个级别？详细设计阶段、产品与工艺验证阶段管到这个级别当然没问题，但能够在概念阶段甚至更早就能搭建出一个这一层级的BOM就具有非常大的挑战。为什么非常难呢？因为确定供货级别零部件不仅仅是一个设计问题，还要考虑工艺、采购等方面的因素，特别是同步工程工作做得不到位的时候，早期BOM所定义的零部件层级就很可能达不到这个层级。很多企业一方面在早期要进行成本分析，另一方面，这个时候还没有BOM、或者BOM层级太粗，不足以支撑成本分析，因此成本分析就会流于形式。 重量管理与成本管理非常类似，也存在自顶向下分解目标重量、自底向上卷积计算重量、估计重量、实际重量的问题。其对BOM的依赖与以上成本分析与管理的模式非常相似。 在整车开发过程中成本管理、重量管理的重要性是毋庸置疑的，但能够管到什么程度、是否能够落地取决于在相应的整车开发阶段能够将BOM构建到供货级别的零部件。看似一个细节问题，影响面很大，要做到也需要多个业务部门的密切配合，是一个企业综合管理水平的体现。 企业管理的细节之二：如何按照整车项目管理的要求落实BOM信息的及时、准确输出？ 企业级BOM协调跨部门的业务，因此往往承载多个业务部门所需要的信息。比如某家车企，工程BOM管理的属性多达100多个。这些属性信息都是为采购、财务、认证、工艺、制造等业务部门服务的，对各个业务部门非常重要。那么，如何才能保证这些信息能够在恰当的时候产生、并传递到相应的部门呢？ 在整车开发流程中，一般会定义在整车开发什么节点必须输出哪些信息，包括BOM信息在内。那么，是否大家按照整车开发流程中的定义输出这些BOM信息就行了呢？事实是很难达到。这是因为： 整车开发流程中定义了，但只是一个规范而已。在某个具体车型开发时，BOM信息的具体输出时间则需要针对具体情况制定具体计划。 一个车型下零部件一般在1500-2500个左右，每个零部件都有相应负责人，因此涉及到上千甚至2000多人的工作，如何保证这么多人能够按照统一指定的日期交付满足质量要求的内容呢？ 信息提供者往往并不了解信息需求者的业务，因此对自己所提供的信息应该在什么时候提供、要达到怎样的质量要求往往缺乏理解。比如上面提到的例子，工程BOM上承载100多个管理属性，这些属性信息的提供者往往是设计人员，而需求方（信息使用者）往往是采购、物流等工程师。设计人员关注的是自己的设计工作，对这些属性的影响关注度往往严重不足。 正是由于以上原因，很多企业BOM形同虚设，起到的管理作用很小。那么如何解决以上问题呢？ 回答这个问题，完美体育WM首先要探讨BOM工程师这个概念。 所谓BOM工程师，顾名思义，就是专门管理BOM的工程师。这本身不需要过多解释。但这里要强调的是，BOM工程师并不等同于BOM数据的维护人员。BOM管理是一个专业的工作，需要有专业背景和技能的人来做，而不是像很多企业的数据维护人员一样，只是简单机械地将数据维护进系统。BOM工程师作为一个专业的岗位，主要负责以下方面的工作： 负责BOM相关的规范的制定、推进。如BOM要管理哪些属性、每个属性是哪个业务部门需要以及属性的重要程度、对业务的影响等。 协助进行车型开发项目主计划制定，同时根据整车开发流程的要求以及车型开发项目主计划制定相应的BOM计划。 执行BOM计划：包括选定参考车型BOM、协助进行BOM搭建、按照BOM计划的要求提前与相关信息提供者进行沟通、定期对信息进行评审等，以确保信息能够如期、按质量提供。 校验整车BOM的完整性。 协助设计人员进行零部件申请、零部件描述标准化工作。 由以上工作职责可见，BOM工程师相当于车型开发中专门负责BOM管理的项目经理角色。这一角色即充当了BOM规范的制定者，同时又扮演着信息提供者和信息使用者之间的协调者、管理者，使得本来分散的（1500-2500多个零部件、上千设计员）、多方面的（100多个属性）信息能够进行相对集中式的规划、监管，从而保证BOM信息能够在恰当的时候传递给相应的需求方，以驱动这些业务工作的开展。 企业对BOM工程师这些看似很平常、非常琐碎的工作往往缺乏认识，因而往往缺乏针对具体新产品开发过程中BOM相关工作的规划、实际有效地执行，而是设计人员附带输出的一个结果。这种状况下，BOM的管理价值就极其有限。 管理体系的形成取决于细节遵守到位 企业越来越重视产品研发，重视产品的正向开发模式，也非常渴望学习到国外先进的管理经验。但这种学习、这种对管理思路的渴望往往充满了“叶公好龙”的色彩，真正沉淀成为企业管理实践的内容不多。企业往往把国外的经验神秘化，而真正拿到这些管理经验的时候，往往又觉得很平常，不具体去操作，因此有很多团队一直停留在学习、研讨、再学习、在研讨……这样一个循环中。这一现象在企业级BOM领域尤为突出。有些自主品牌车厂企业级BOM在正式立项之前好几年，就已经组建专门的团队利用各种外部资源进行研讨，但几年过去，不要说借鉴外部的经验形成企业自身的管理规范这样的目标的实现，就连真正消化外部经验、形成了对BOM的实质性的认识都很难达到。 企业级BOM管理体系包括配置管理体系、BOM体系以及企业级变更管理体系三个部分。配置管理体系决定了产品从规划到工程、制造、销售过程中BOM的组织方式；BOM体系决定了企业级BOM管理内容；企业级变更体系是管理企业级BOM中各种形态BOM的手段。这三个层面的体系相辅相成，涉及到整车开发流程中方方面面的规范。国外的车企在这些管理规范上确实有值得完美体育WM学习、借鉴的地方，但都会体现在一些管理细节上。正如上面举的早期BOM所能达到的零部件层级以及为了保证各部门业务需求而设置的BOM管理工程师的相关职责，这些都看似很平常，只是一些“不应该由领导来关注的细节”，但这些细节做不到，则一切都只是纸上谈兵，企业级BOM管理体系很难建立。 总之，在企业级BOM这一课题上，完美体育WM不要期求一些神秘化的、立竿见影能够解决完美体育WM日积月累形成的顽疾的药方。企业级BOM系统的构建只是为企业更好地实现产品管理打下基础。有这个基础，好的管理方式才能给赖此而衍生；没有这个基础，则只能头痛医头、脚痛医脚，从而日积月累巩固旧的顽疾、形成新的顽疾。

APS是高级计划与排程(Advanced Planning and Scheduling)的简称，主要用于均衡供应链与生产过程中各种资源；在不同的供应链与生产瓶颈阶段给出最优的生产计划与排程；实现快速计划排程并对需求变化做出快速反应。 面对当下的众多挑战，越来越多的企业开始关注和推进APS实施应用，以实现对企业内外资源与能力进行优化和调整，对变化快速评估和响应。有观点认为由于APS基于供应链管理和约束理论，涉及到大量的数学模型、优化和模拟技术，对基础数据要求较高，APS目前覆盖率较低，实施成功率不高，应用效果参差不齐，真正可以落地在企业中实施的案列并不多。 因此，e-works策划采访了多位APS实战专家，形成系列文章，以探寻企业APS成功实施应用的秘诀。本文是系列文章的第二篇，将从APS实施与应用的角度，浅析企业APS成功实施应用的关键因素以及APS选型注意事项，并对国内APS应用现状和未来发展趋势进行分析。 在本文的撰写过程中，得到了APSS高级计划与排程协会会长蔡颖、APS实战专家微优微科技秦峰、供应链专家李忠华、北京理工大学数字化制造研究所所长王爱民以及西门子、谷斗科技、Asprova、悠桦林、不工软件、杉数科技、网蓝通用、云筹优化等厂商的大力支持，在此一并感谢。 一、我国企业APS应用现状 作为企业智能制造建设中不可或缺的一环，我国制造企业在APS的应用上，正呈现出以下特点： 应用仍处于初级阶段 虽然我国引进APS概念及系统已二十多年，但以往企业对APS的需求却呈现出被压抑的状态，对APS认知不足、缺少可参考的最佳实践、试用过多个APS软件却觉得其不能达到想要的效果，种种原因制约着我国制造企业APS应用的脚步。因此，目前我国制造企业APS应用比例整体偏低，仍处于初级阶段，在已经应用的企业之中，应用的成熟度也比较有限。 APSS高级计划与排程协会会长蔡颖表示，从企业规模来看，领先的头部企业及大中型集团企业已经开展了很多APS方面的落地工作，应用比例相对较高，进程较快，成长型及中小型企业大多处于探索阶段；从行业应用来看，汽车、电子、家电、化工、食品等自动化程度较高的行业企业应用率相对较高；从应用类型来看，目前企业应用较多集中在产线及车间作业级APS方面，供应链级APS、多工厂或者多生产基地协同的APS则应用相对较少。 APS实战专家微优微科技秦峰认为，早年APS主要是行业头部客户和一些全球化企业在尝试，其他企业由于数字化程度偏低，管理相对粗放，排产基本都是采用人海战术，对APS的态度以暂时不考虑或者观望为主。近年来，随着国家智能制造的深入发展，企业数字化程度不断提升，APS已经成为大中型企业必须要实施并突破的关键系统之一，企业的态度开始从观望转向冒着失败风险也要全力突破应用APS。 大中型企业采用自研APS 当下，考虑到企业自身工艺特点，以及APS软件的适用性，或是受到工业软件国产化的影响，不少大中型企业选择了自研APS系统。例如某装备制造企业为了应对市场波动，解决生产现场生产组织和交货期管理的问题，在结合产品生产特点及生产实际状况梳理分析后，判断市面上的APS软件不能很好地满足公司需求，并且随着各个生产单元的需求不断变更，软件维护和变更的成本较高，选择了自行开发有针对性的APS系统。 对于企业自研APS，通常是因为这些企业的工艺特点具有特殊性而APS系统的实施十分复杂，这些企业不愿意将标准的套件套用在自身的业务上，让业务去适应系统功能，反而限制业务的发展。 但从另一方面来看，企业自研APS仍面临不少问题。大部分自研APS只能满足企业当下的需求，有一定局限性，当企业业务发生变化时，一旦APS的技术架构不灵活，就很难适应企业业务拓展的需要。其次，企业自研APS的业务需求通常来自内部业务部门，很难结合其他优秀企业的经验和理念，这样也就错过跟同行业先进企业学习的机会。此外，APS软件的基础是生产管理的理论，其引擎是数学模型算法，两者缺一不可，企业自研从产品研发到落地都会面临不小的挑战。 APS实施成功率不高 我国制造企业对APS虽然有了必要性的认知，但不少企业在APS规划之初愿景是美好的，在实施之后却产生了很大落差，真正可以在企业中落地的案例并不多。供应链专家李忠华就指出，APS目前在我国企业中覆盖率较低，大概只有1000多家企业尝试过，但效果参差不齐，优秀案例更是凤毛麟角，APS项目的验收率不到3成。 究其原因，相较ERP、WMS等软件，APS对应的计划业务一般都有非常复杂的逻辑，不仅对软件要求高，对甲方、乙方的业务能力要求高，对数据要求也更高。此外，APS计划排产优化问题是世界性难题，目前的技术还很难做到全场景的智能优化，而不同行业不同场景的APS差异非常大，无论是产品、顾问，还是使用方都需要对于行业和场景有足够的理解，套用标准产品或简单复制，会很容易失败。同时，APS属于辅助决策系统，它的成功率是看辅助人的正确决策到什么程度，以及人的计划决策依赖APS系统的程度，这就很容易导致与管理者的期望值有一定的落差。使用方过于理想化，设定太高目标也是导致项目最终交付失败的原因之一。 北京理工大学数字化制造研究所所长王爱民教授也指出，企业根深蒂固的手工计划模式习惯也是导致APS失败的重要原因之一。APS是一种作业级的精细化计划，而手工模式下的计划其实更多的体现为一种能力分配，与MRP当中的粗能力平衡非常类似。手工计划模式下的习惯方式与APS的排产方式具有很大对立性，如果企业过于坚持自己的这种方式，将导致APS走向绝路。 二、如何实现APS成功应用 对于企业而言，形成的计划越精细，对生产能力的预判越准确；为市场销售人员提供的产能与资源信息越准确，就可推算出更准确可行的交期承诺，更快速响应市场变化，提升企业竞争力。那么，如何才能成功实施应用APS软件并令其发挥预期的效用呢？ 1、APS成功实施的关键因素 在实施APS前，首先企业需要认清What？How？Why？不仅知道APS是什么，怎么做，与其他系统之间的关系与边界，关键是知道为什么要实施APS，知道如何能带来价值，才能做难而正确的事，坚持持续改善。 ◉ 首先，要明确APS系统的实施边界，处理好APS与其他业务系统之间的关系。ERP与MES系统中或多或少都有排产的功能，但APS的计划排产方式与这些系统有着本质上的区别。如下图所示，MES、ERP是事后系统，仅记录和刻画已经发生或者并不准确地计划（粗能力计划）未来的事情，是一种辅助决策系统，而APS是事前系统，基于现有的数据，通过智能化的算法，来针对各种复杂的场景做出最优化的预测性决策。 APS通关“秘诀”之——APS实施应用 APS与ERP、MES排产的对比 在应用中，APS要与ERP、MES系统紧密集成。在与ERP系统的集成中，ERP系统向APS提供库存信息、采购信息、BOM数据等，APS对订单进行产能的评估，为企业生产计划管理提供更精确的指导。对于满足生产条件的订单，可经过模拟排产和优化，形成最终的排产结果，在执行过程中如有较大变故或紧急插单发生时，可滚动重排订单。在与MES系统的集成中，MES系统向APS提供车间的生产任务信息、加工工艺、设备信息、人员信息等，APS进行排产后，向MES输出排产仿真及结果对比分析，以及准备下达给车间的排产方案，可细化到某时某工人在某设备上加工某工序，同时需要配备何种工装工具及刀具，准备哪些物资辅料等。只有对APS有了清晰的认知，才能开启APS成功实施应用的第一步。 ◉ 第二，在启动APS项目时，企业需要梳理出自身的计划业务应用场景和逻辑规则，要能够区分具体业务问题是系统性依赖还是非系统依赖。APS是业务逻辑提炼，企业要能够梳理清楚哪些需求是交由APS系统处理，哪些可以通过流程优化来实现。 ◉ 第三，准确的基础数据是实施APS的前提，例如物料BOM、工艺路线、标准产能、换产时间、订单交期等数据，但企业除了审视基础数据是否完整，还要看数据是否被其他信息化系统有效地承载，否则会让APS项目陷入大量的数据整理工作中。当企业有了一定的信息化和数字化的基础，比如拥有ERP、MES、PLM、WMS等软件应用基础，有了较好的主数据、产能数据、物料数据等，会增加APS项目成功实施的可能性。 ◉ 第四，企业在选择应用APS软件时，需要基于企业现状制定可行阶段目标，不可过于理想化。企业需要明晰APS上线后是需要持续迭代和优化的，这也是企业供应链计划排程改善的过程，需要不断坚持改善。在实施过程中，企业要遵循80/20原则，学会一定的妥协，如实现指标与自身能力的妥协、优化程度与收敛速度妥协、局部优化与整个优化的妥协、实施时间与二次开发时间的妥协等。 ◉ 最后，企业管理层的组织能力与计划员的意愿也是APS成功实施的关键因素之一。如，计划员应不仅认识到APS对企业的价值，还要认识到对自身的职业生涯的价值。李忠华表示，企业实施APS不意味着万事俱备才能启动项目，而是要了解差距，且有很好的对策思路去弥补不足（可能是在项目中弥补，也可能是在项目前弥补），同时做好思想准备、资源准备和组织动员工作。 2、APS软件选型注意事项 与其他工业软件选型相同的是，每个企业选择APS软件时都会重点考察适合自身产品的能力、供应商的整体能力、实施顾问的能力，以及现场考察成功应用的客户。但APS软件的特殊性在于，APS是计算型系统，比较抽象，软件的核心算法效率、建模能力、系统架构、功能完整性、产品化模块化能力和后期的扩展能力都决定着APS是否能成功实施应用，因此，企业在APS选型时应重点考虑以下几个方面。 核心算法：APS的核心是算法和建模能力，企业最直观的选型标准就是APS的核心算法和模型是否可以容纳企业的关键场景和关键约束，以及技术是否是软件厂商自研自有，是否可以针对企业特定需求定制开发，算法的计算速度和建模数量级在行业内是否处于领先水平等。企业可以针对核心应用场景进行POC（Proof of Concept，概念验证），验证产品柔性和匹配度，以及性能算力。 系统架构：查看产品架构能否满足企业需要，是否能很好的融入企业的整体系统中，实现一体化的数字化管理。APS的集成性非常重要，至少需要支持关系数据库，开放数据字典，方便与现有的ERP、MES系统集成与后期进行扩展与定制开发。 功能匹配：APS包含高级计划AP和高级排程AS。在企业实际应用中，APS的计划能力往往被忽略，而交给ERP的MPS来实现，可以想象这样的组合很难带来很好的效果。企业在选择时应该结合应用场景，判断自身的需求集中在供应链计划还是排产方面，再来选择合适的APS产品。 模块化：APS软件部署是一个与企业自身一同成长的过程，任何的数字化系统都不是一蹴而就的，企业的数字化能力也会在一个个系统的落地中得到互补发展。企业在寻找和自己业务需求匹配的APS软件时，需要将现在的业务需求、未来的业务需求一同考虑进去，先解决最重要的问题，上线核心模块，再逐步扩展、完善，减轻上线初期企业接受新事物的负担，增加上线成功率。选择一个模块化、可配置建模的产品将可以根据企业的发展和变化进行快速柔性的迭代配置，更好地满足企业个性化场景需求，适应未来发展需要。企业除了审视选定的APS软件是否匹配本行业的业务特点与个性化应用场景， 实施能力：制造业各个行业之间的差异非常大，不同行业、不同供应链计划模式、不同工艺路线、不同数字化应用场景差异很大。APS供应商与实施顾问对于行业的熟悉程度，对企业业务流程的了解程度，对于场景的认识程度，都决定着项目能否顺利落地。企业除了真实落地考察厂商行业应用案例，还需要重点评估实施顾问的行业经验和业务理解能力，顾问最好具备一定的甲方行业供应链咨询能力，因为APS不仅仅是一个系统引入，也伴随着供应链的改善优化。 最后，企业在选型时还需要注意从决策层需求、管理层需求、执行层需求三个需求方面来考虑，综合考虑多层级需求，同时明确需求的优先级。最值得一提的是，企业应对APS产品有着清晰的认知，APS只能在需求范围内给出较优解，并不能完全实现所有需求。 三、企业APS应用趋势 从APS的发展来看，APS产品的功能特征的演变可分为四个阶段：首先是人机交互可视化排程，基于简单的有限资源计算；其次发展到基于各种资源约束优化计算；第三阶段可实现基于多重资源约束的优化和建模；如今，APS已可基于多重资源约束、物料的动态约束、需求计划、分销网络配置计划、运输计划、全局CTP(Capacity to Promise, 可用生产能力承诺)与ATP（Available To Promise,…