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3D 体验平台如何落实中国本土企业刘鸣飞 Ring Liu达索行业解决方案高级顾问

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如何拥抱“中国制造 2025”/ “ 工业 4.0”工业 4.0 的必须建立在严谨、准确及详尽的产品各类研发数据之上。任何智能设备、系统、体系都无法离开产品数据的支撑。我们应该如何将目前基于图纸的研发转变为基于数据的研发？

越来越快的研发需求及有限的人力资源

模块化及面向配置的订单交付

面向多系统、多流程、多数据源的低效研发协同

05研发质量控制

随着交付速度及多样化要求的提高，越来越多的企业正在从传统的 ETO （面向订单的交付）转向 CTO （面向配置的交付）模式。但转变的基础来自于模块化，那我们应该如何做好研发的模块化及管理好模块化的研发数据？

越来越多的项目并行开展，需要越来越多的工程技术人员参与。但由于大量已交付产品同时也产生大量的产品问题需要解决，工程师的资源需求变得越来越紧迫。企业如何做好宏观调控并平衡好企业的项目、资源和风险？

数字化研发工具及系统的普及对研发效率带来了巨大的提升，然后各个专业、各个职能之间使用不同的工具、系统、流程，面向不同的数据源，如何在已经很紧张的交付周期中准确面对如此复杂的体系还能依然高效？

产品的质量问题并不仅仅是指供应商质量或生产质量问题，许多的问题发生在前期研发质量控制及执行上，企业花费大量的资金成本在提升、解决后道的质量问题的同时，如何在研发的源头就能低成本地提升产品质量？

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越来越快的研发需求及有限的人力资源

模块化及面向配置的订单交付

面向多系统、多流程、多数据源的低效研发协同

05研发质量控制

随着交付速度及多样化要求的提高，越来越多的企业正在从传统的 ETO （面向订单的交付）转向 CTO （面向配置的交付）模式。但转变的基础来自于模块化，那我们应该如何做好研发的模块化及管理好模块化的研发数据？

越来越多的项目并行开展，需要越来越多的工程技术人员参与。但由于大量已交付产品同时也产生大量的产品问题需要解决，工程师的资源需求变得越来越紧迫。企业如何做好宏观调控并平衡好企业的项目、资源和风险？

数字化研发工具及系统的普及对研发效率带来了巨大的提升，然后各个专业、各个职能之间使用不同的工具、系统、流程，面向不同的数据源，如何在已经很紧张的交付周期中准确面对如此复杂的体系还能依然高效？

产品的质量问题并不仅仅是指供应商质量或生产质量问题，许多的问题发生在前期研发质量控制及执行上，企业花费大量的资金成本在提升、解决后道的质量问题的同时，如何在研发的源头就能低成本地提升产品质量？

01如何拥抱“中国制造 2025”/ “ 工业 4.0”工业 4.0 的必须建立在严谨、准确及详尽的产品各类研发数据之上。任何智能设备、系统、体系都无法离开产品数据的支撑。我们应该如何将目前基于图纸的研发转变为基于数据的研发？

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从“文件”

3D 模型 2D 图纸 技术文件

传统的企业研发体系

工业 4.0 生产体系+

数据数据 数据文件 文件 文件

基于图纸及文件的

基于数据的

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产品系统物料规格几何

• 技术规范• 供应商• 安装工艺• 调试

从“文件”到“数据”3D 模型

• 数据 是工业 4.0 的核心与基础。• 3D 模型 是最好的“数据承载器”• 建立起以“数据交付”为核心的产品管理

及评审体系• 产品数据 并不仅指“研发数据”，还需

要包括“仿真数据”及“工艺数据”

Digital Twin

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3D 设计能够更加方便的建立起产品结构，从而搭建起信息骨架，使得研发过程中的各个职能人员能够有效的进行协同工作，并能在最终设计定型完成后，承载各项研发、仿真及工艺数据

2D 设计 转向 3D 设计 图纸 / 模型 / 文件 转向 数据

如何拥抱“中国制造 2025”/ “ 工业 4.0”

一体化企业的数字化产品交付平台 Smart DesignSmart Product

将研发过程中的各项产品交付资料使用数据的存储方式管理及应用起来。最后产品验证完成后，直接向下游交付准确、完备的各项产品数据资料

所有下游所需的研发数据来源必须保持“一体化”，即“同一数据源”，“同一数据接口”，“同一变更平台”

利用“系统工程”通过建立数字化样机的方式来设计及仿真产品功能、性能，从而能够持续创新地开发出更为智能的产品

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越来越快的研发需求及有限的人力资源

面向多系统、多流程、多数据源的低效研发协同

05研发质量控制

越来越多的项目并行开展，需要越来越多的工程技术人员参与。但由于大量已交付产品同时也产生大量的产品问题需要解决，工程师的资源需求变得越来越紧迫。企业如何做好宏观调控并平衡好企业的项目、资源和风险？

数字化研发工具及系统的普及对研发效率带来了巨大的提升，然后各个专业、各个职能之间使用不同的工具、系统、流程，面向不同的数据源，如何在已经很紧张的交付周期中准确面对如此复杂的体系还能依然高效？

产品的质量问题并不仅仅是指供应商质量或生产质量问题，许多的问题发生在前期研发质量控制及执行上，企业花费大量的资金成本在提升、解决后道的质量问题的同时，如何在研发的源头就能低成本地提升产品质量？

01如何拥抱“中国制造 2025”/ “ 工业 4.0”工业 4.0 的必须建立在严谨、准确及详尽的产品各类研发数据之上。任何智能设备、系统、体系都无法离开产品数据的支撑。我们应该如何将目前基于图纸的研发转变为基于数据的研发？

02模块化及面向配置的订单交付

随着交付速度及多样化要求的提高，越来越多的企业正在从传统的 ETO （面向订单的交付）转向 CTO （面向配置的交付）模式。但转变的基础来自于模块化，那我们应该如何做好研发的模块化及管理好模块化的研发数据？

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面向新产品研发的选装选配

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销售BOM

A 型号产品报价配置 系统

项目 EBOM( 产品机型 )

A 型号产品

主轴 A 版本

A00100传动链系统

项目台次 EBOM（定制化机型）

XXX 项目产品（ A 型号）A00100传动链系统

主轴 B 版本

项目 MBOM

XXX 项目制造 BOM

工装

物料

吊具

商务 & 机会 项目方案 生产 & 售后服务

xxx 系统成本

项目

BOM数据结构夹具 服务 BOM

Service BOM

XXX 产品服务 BOM

设备 A SN

备件 A

备件 B

齿轮箱

产品配置器

面向订单的选装选配

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A 机型 台次 4

模块 1

模块 2

模块 3

模块 4

CI – 构型项 1 CI – 构型项 2 CI – 构型项 3

模块 5

模块 6

模块 7

模块…

DS – 设计方案 1 DS – 设计方案 3

LO – 链接对象有效台次【 1~5 】【 6~7 】 【 8~ ∞ 】

模块 1 选项 1 版本 A

零件 1 版本A

零件 2 版本A

零件 3 版本A

A 机型 台次 6

模块 1 选项 1 版本B

零件 1 版本A

零件 2 版本B

零件 3 版本A

DS – 设计方案 2

A 机型 台次 6

模块 1 选项 1 版本C

零件 5 版本A

零件 2 版本A

零件 3 版本B

模块 1

• CI: Configuration Item 构型项• LO: Link Object 链接对象• DS: Design Solution 设计方案

A 机型模块 1

选项 1

选项 2

零件 1

零件 2

零件 3

零件 11

零件 12

零件 13

航空行业构型管理 【 CI-LO-DS 管理模式】

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项目工程 BOM （ EBOM ） - 多项目多台次 BOM管理产品线 机型XXX 平台

产品 1

产品 2

基础模块

可选模块

MODEL- A

可选模块装配 1

可选模块装配 2

可选模块装配 3

基础模块装配

可选模块装配 3

零件 1 版本 A [01~10]

子系统

零件 1 版本 B [11~15]

零件 1 版本 C [16~∞]

零件 2 版本 B

零件 3 版本 B[01~10]

零件 4 版本 A[11~ ∞]

MODEL-A 台次 01MODEL-A PROJECT-ABC

零件 1 版本 A [01~10]零件 2 版本 B

零件 3 版本 B[01~10]

零件 5 版本 A

零件 5 版本 A

零件 5 版本 A零件 2 版本 B

零件 3 版本 B

零件 1 版本 A

MODEL-A 台次 18MODEL-A PROJECT-XYZ

零件 1 版本 C [16~ ∞]

零件 2 版本 B

零件 4 版本 A[11~ ∞]

零件 5 版本 A

NPD-OTD

生产执行

生产执行

NPD发布

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面向研发的“技术”选装选配 面向市场订单“选项”选装选配

模块化及面向配置的订单交付

从订单产品规划转向产品线规划 面向“市场”的模块化研发建立起企业的“技术货架”体系，使得每一次的研发都可以基于成熟的技术货架上的技术进行选配式研发，从而快速定义出产品的成熟模块及需要新开发的模块

从订单到 EBOM再到MBOM 的过程，完全使用“选装选配”的方式进行模块选择，确保 BOM 转换的效率及精准度，并且提高模块的重用率，从而提高库存周转率

打破传统的“按单研发、按单生产”模式，进行产品线规划，定义出产品平台、机型、版本，并且定义及管理好产品线的各项配置属性及模块划分

模块化不仅仅值“设计重用”，模块的定义及建立都需要基于“市场要求”，即模块划分需要从“战略 - 成本 - 复杂度”三个维度进行考量

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04面向多系统、多流程、多数据源的低效研发协同

05研发质量控制

数字化研发工具及系统的普及对研发效率带来了巨大的提升，然后各个专业、各个职能之间使用不同的工具、系统、流程，面向不同的数据源，如何在已经很紧张的交付周期中准确面对如此复杂的体系还能依然高效？

产品的质量问题并不仅仅是指供应商质量或生产质量问题，许多的问题发生在前期研发质量控制及执行上，企业花费大量的资金成本在提升、解决后道的质量问题的同时，如何在研发的源头就能低成本地提升产品质量？

02模块化及面向配置的订单交付

随着交付速度及多样化要求的提高，越来越多的企业正在从传统的 ETO （面向订单的交付）转向 CTO （面向配置的交付）模式。但转变的基础来自于模块化，那我们应该如何做好研发的模块化及管理好模块化的研发数据？

01如何拥抱“中国制造 2025”/ “ 工业 4.0”工业 4.0 的必须建立在严谨、准确及详尽的产品各类研发数据之上。任何智能设备、系统、体系都无法离开产品数据的支撑。我们应该如何将目前基于图纸的研发转变为基于数据的研发？

03越来越快的研发需求及有限的人力资源

越来越多的项目并行开展，需要越来越多的工程技术人员参与。但由于大量已交付产品同时也产生大量的产品问题需要解决，工程师的资源需求变得越来越紧迫。企业如何做好宏观调控并平衡好企业的项目、资源和风险？

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项目 资源 1

项目交付

项目文档

议程

准备活动会议纪要

会议

项目交付

资源 2

任务 2

任务 1

子项目

阶段 1

DCP1

项目文档

阶段 2

TR3

任务 4

任务 3

产品开发理流程 项目交付控制 图文档电子流 项目沟通

DCP2 项目交付

讨论区E-Mail 通知

(跨企业的 )产品协同研发 企业内流程供应商流程

集成ERP/BRM

xCAD

RTC

企业项目模板库

研发项目 - 空间模板

订单项目 - 空间模板

预投项目 - 空间模板

改造项目 - 空间模板

提供给研发一个集成式的项目管理空间

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以周、月、季度的方式计算人员的计划资源负载率

按项目 / 任务查看人员的资源负载率分解

实时的资源负载及资源百分比设置

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2013 项目空间 – XXX 项目文件夹

文件夹 1

文件夹 2

技术应用文档

项目流程文档文件夹 3

一般文档CAD 图纸模型

包含

项目 WBS - XXX 项目任务 1

任务 2

任务 3

技术应用文档项目流程文档

交付件

默认存储

工程师 A任务 3 30%

任务 A

任务 B

技术应用文档ENOVIA

MSOFFICE直接打开编辑保存

交付件模板

基于交付物的任务分解及进度提交

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通过项目组织起研发活动，并通过系统使得企业管理者能够有效地实时了解所有项目的进展状况。项目空间也需要成为每个产品的数据协同及交换场所

项目制研发 资源负载管理评价体系

越来越快的研发需求及有限的人力资源

基于交付物的项目管理严谨地在安排企业资源，定期的评审企业资源的计划负载状况并且利用时间卡记录资源的实际利用情况。通过计划 vs 实际的对比激励项目经理高效利用资源

所有任务进度都需与交付物关联，杜绝“线上线下两层皮”确保“任务完成 = 交付物发布”，从而保证项目进度的准确汇报

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05研发质量控制产品的质量问题并不仅仅是指供应商质量或生产质量问题，许多的问题发生在前期研发质量控制及执行上，企业花费大量的资金成本在提升、解决后道的质量问题的同时，如何在研发的源头就能低成本地提升产品质量？

03越来越快的研发需求及有限的人力资源

越来越多的项目并行开展，需要越来越多的工程技术人员参与。但由于大量已交付产品同时也产生大量的产品问题需要解决，工程师的资源需求变得越来越紧迫。企业如何做好宏观调控并平衡好企业的项目、资源和风险？

01如何拥抱“中国制造 2025”/ “ 工业 4.0”工业 4.0 的必须建立在严谨、准确及详尽的产品各类研发数据之上。任何智能设备、系统、体系都无法离开产品数据的支撑。我们应该如何将目前基于图纸的研发转变为基于数据的研发？

02模块化及面向配置的订单交付

随着交付速度及多样化要求的提高，越来越多的企业正在从传统的 ETO （面向订单的交付）转向 CTO （面向配置的交付）模式。但转变的基础来自于模块化，那我们应该如何做好研发的模块化及管理好模块化的研发数据？

04面向多系统、多流程、多数据源的低效研发协同

数字化研发工具及系统的普及对研发效率带来了巨大的提升，然后各个专业、各个职能之间使用不同的工具、系统、流程，面向不同的数据源，如何在已经很紧张的交付周期中准确面对如此复杂的体系还能依然高效？

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ERP MES SRM CRM

主数据集成BOM集成PO集成

WI集成 AML集成图纸发放集成 需求管理集成产品版本规划集成

PLM 研发总线

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2013

ERP MES SRM CRM

主数据集成BOM集成PO集成

WI集成 AML集成图纸发放集成 需求管理集成产品版本规划集成

PLM 研发总线专注于管理起研发内部的各类 CAE 工具，流程以及数据管理机制

专注于管理设计工具及机电协同设计，确保多系统工程师能够在同一套三维数据上进行设计及验证

专注于管理工艺验证工具，包括工艺仿真、作业指导、工装设计工具及工厂布局等数据及流程

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项目现场数据

照片图像

Google Map

项目阶段

工艺模拟及仿真

风机模型

个人任务

部门公告

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PLM 是“研发总线” “ 协同平台”分层

面向多系统、多流程、多数据源的低效研发协同

产品发布数据单一数据源 统一研发门户确定 PLM 作为企业研发体系的“总线系统”即 PLM 承载将市场需求数据转到研发过程中，并且将研发发布的产品数据发放到供应链管理、生产交付体系中去

并不是所有的协同平台都是PLM 或 PDM ，“协同”也需要分为“设计协同”及“企业数据协同”，前者更关注于设计工具的集成及设计检查，后者则是 PLM 范畴

确保所有对下游归口采用“统一”并“唯一”数据源，确保下游数据 100%精准，并且确保在研发过程中的所有的变更过程需要被系统严格管控

确保研发体系人员面向统一的平台及门户进行工作，并尽可能的将研发过程中会集成的各类其他系统或各项开发工具入口集成在统一界面

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04面向多系统、多流程、多数据源的低效研发协同

数字化研发工具及系统的普及对研发效率带来了巨大的提升，然后各个专业、各个职能之间使用不同的工具、系统、流程，面向不同的数据源，如何在已经很紧张的交付周期中准确面对如此复杂的体系还能依然高效？

02模块化及面向配置的订单交付

随着交付速度及多样化要求的提高，越来越多的企业正在从传统的 ETO （面向订单的交付）转向 CTO （面向配置的交付）模式。但转变的基础来自于模块化，那我们应该如何做好研发的模块化及管理好模块化的研发数据？

01如何拥抱“中国制造 2025”/ “ 工业 4.0”工业 4.0 的必须建立在严谨、准确及详尽的产品各类研发数据之上。任何智能设备、系统、体系都无法离开产品数据的支撑。我们应该如何将目前基于图纸的研发转变为基于数据的研发？

03越来越快的研发需求及有限的人力资源

越来越多的项目并行开展，需要越来越多的工程技术人员参与。但由于大量已交付产品同时也产生大量的产品问题需要解决，工程师的资源需求变得越来越紧迫。企业如何做好宏观调控并平衡好企业的项目、资源和风险？

05研发质量控制产品的质量问题并不仅仅是指供应商质量或生产质量问题，许多的问题发生在前期研发质量控制及执行上，企业花费大量的资金成本在提升、解决后道的质量问题的同时，如何在研发的源头就能低成本地提升产品质量？

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确保每一份图纸、文档、模型、数据都通过了企业制定的合规地流程审批标准才能发布相关信息。这是研发质量管理中最基本的控制内容

流程质量控制 项目质量控制

研发质量控制

变更管理 问题管理确保每一个项目的交付、评审、偏差、风险及结案都严格按照企业制定的研发项目管控机制执行，确保质量计划任务被严格执行，关键评审项被严格评审，阶段齐套性检查完备以及各项需求及技术偏差被确认和批准

分级建立起“设计变更流程”、“工程变更流程”及“临时变更流程”使得变更既能保持灵活性，又能保持可靠性。依靠系统提供的各项数据，建立起内部的“在制品断点切换机制”确保精益化断点管理

建立起闭环的问题管理机制，确保所有问题都被“真正”执行，建立起企业的问题库、使得问题能和“系统 /子系统 / 模块 /部件”进行关联，确保问题不会在下一次重复发生

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业务流程线

项目管理线

BOM 管理线

控制住物料数据及审核相关属性、图纸、文档的、发布及发放流程

物料管理线

业务流程

项目管理

物料

建立起各个阶段的 BOM 结构模型，控制住全生命周期 BOM 的转换及基于 BOM 的协同

管理好项目 WBS 模板、交付物清单及阶段评审要点和关键会议

基于项目、 BOM 及物料相关产品数据，管理好整个产品全生命周期过程中的各项业务流程

企业 PLM 管控层次及要点

BOM

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