工业大数据是构建制造型企业的新型能力（5）

工业大数据是构建制造型企业的新型能力（五）

（2018年10月22日）

2、产品研制协同

现状：各学科设计分散，缺乏综合考虑;知识以经验的形式掌握在少数人手中;设计工作对少数人的依赖性强，传承性差;存在未考虑上下游客户需求的问题等;

目标：开展多学科融合的协同设计、产品货架支撑的并行设计、以产品全生命需求为依据的综合设计(以客户为中心，向产品定制转型)。

应用示例：

图5

通过建立统一的设计开发环境，实现知识的积累和重用。建立设计平台，对产品研制过程中的各种工作内容进行集成展现和管理，并根据用户角色和工作内容的不同，管理并查看相应的内容，用户可通过研发设计工作台直接开始设计工作。

协同设计研发平台一方面通过数据、产品数据、运营数据管理为基础，将设计经验、工艺信息、制造信息、产品服役过程信息(零部件寿命、质量问题记录等)、客户需求等统一纳入设计需求范畴，也即完成客户等纳入需求考虑，保证设计需求的全面响应，实现定制化奠定基础，逐步协助企业服务化转型;另一方面具体执行设计研发业务支持基于多学科融合的综合，支持多学科并行设计等。

3、全面质量控制

现状：由于质量问题等原因的工程变更追踪困难、变更范围难以确定;

目标：可通过BOM集成管理的数据，进行产品问题的向上及向下追溯，一方面追踪问题根源并对其影响范围进行确定(如存在多少在制品等)并干预，保证后续产品的质量;另一方面根据问题根源，改进原材料或设计工艺等，从根源上解决问题，降低问题重复带来的损失。

应用示例：

图6

以某零部件服役过程产生质量问题为例说明。当产品产生问题时回馈制造商形成质量问题记录单，零部件制造企业基于完整的产品全生命周期数据管理可通过BOM追溯实现零部件批次、设计信息、工艺信息、制造过程信息的快速定位，进而由专业人员进行分析质量原因并采取响应的改进措施：

一方面：保证后续零部件/半成品按更改后的文件制造生产，使问题重复再现得到改善;

另一方面：对同一样已交付使用的零部件采取一定的维护更换或召回处理，规避由某零部件问题造成工程停产的更大损失。

原标题：工业大数据：构建制造型企业新型能力

（续完）

（摘编自 公众微信号 树根互联）