如何用复用省下数十亿研发成本?IPD的CBB重用开发策略

不知道你们企业有没有遇到过这种问题?库房里堆着十几种功能相似的主板,采购成本居高不下,生产换型时还频频出错。

这些生产中无处不在的重复浪费,不仅拖慢了产品上市的节奏,还让研发成本像无底洞一样消耗着企业的资源。

在IPD(集成产品开发)中,对这类重复的研发投入提出了成熟的解决方案——CBB(公共模块)。IPD强调基于平台的异步开发与重用策略,而CBB的核心目标是推动不同项目、不同产品线共享成熟模块,从根本解决重复开发的问题。

一、到底什么是CBB?

CBB的全称为Common Building Blocks(公共模块),在IPD体系里,它是平台化开发的核心载体。简单来说,就是企业先搭建一套通用的技术平台,在这个平台上基于先前的项目/产品经验开发出可复用的基础模块,再根据不同产品需求,把这些可复用的模块像积木一样组合起来。

像做通信设备平台的团队,一般研发团队会先开发出通用的信号处理模块、电源管理模块,这些模块经过多轮测试和验证,性能稳定且接口统一;等到开发不同类型的设备时,无论是覆盖广域的宏基站,还是适合室内的微基站,都不用再重新设计核心模块,只需调用现成的CBB,再针对具体场景调整局部功能即可。

CBB这种模式的本质,是把一次性开发变成多次复用,降低研发成本。
IPD-CBB

按照复用的范围和组合形式,CBB也分为三个层级:

  • CBB模块:是最基础的复用单元,比如共享的组件、单机、系统等;
  • CBB平台:是多个CBB模块组合形成的共享平台;
  • CBB货架:是将CBB模块与CBB平台按层次分类形成的资源库,便于快速检索与调用。
    也正因此,在已经验证的成熟CBB的基础上做好产品研发,团队才能更高效地控制成本、保障质量、推进进度。

二、怎么实现CBB?

实现CBB通常有两种路径:一是通过先前多个项目/产品的积累,沉淀出可复用的CBB模块;二是通过产品或技术路标规划,主动开发CBB

无论是哪种路径,都需要遵循以下四个核心步骤:

1.需求规划:明确优先级

这一阶段的核心是梳理所有产品线的共性需求。例如,手机、平板、笔记本需要的充电管理模块,智能手表、手环都需要的传感器数据采集模块,甚至不同型号路由器都需要的信号放大模块。这些重复出现的需求,就是CBB的核心来源。

若在先前的项目/产品线中已经有成熟或稍加调试即可使用的模块,企业会把这些共性模块转化为标准化的CBB,存入统一的模块库,标注清楚技术参数、接口标准、测试报告等,便于日后复用。

在此基础上,新的项目启动时,要先查模块库:如果有合适的CBB,直接调用或是根据需求微调;如果没有,再启动新模块开发。

在这一步骤中,和IPD一样需要注意的是,CBB的需求规划要由IPMT(集成产品管理团队)与PMT(市场管理团队)协作,基于市场需求和产品线规划确定CBB的开发优先级,确保资源向高价值的CBB倾斜

2.标准化开发:保障复用性

开发过程中,技术开发团队(TDT)需严格遵循企业的统一标准,比如接口需兼容现有产品平台,测试覆盖高低温、振动、电磁兼容等场景,文档格式、版本命名均有明确规范等等。这些标准化的要求核心是确保CBB能在不同项目、团队间顺畅复用。

3.评审入库:双重把关质量

IPD的小产品研发流程需要决策评审与技术评审的双重把关,CBB的开发也不会例外:

  • 技术评审:由资深技术团队负责,重点检查CBB的性能、兼容性、稳定性;
  • 业务评审:邀请采购、生产、市场团队参与,评估CBB的成本合理性、采购降价空间、客户需求匹配度。

4.复用与迭代:持续优化

在后续使用CBB的过程中,需及时记录使用问题与改进建议;并由TDT团队定期汇总反馈,对CBB进行版本迭代,形成“复用-反馈-迭代”的闭环,让CBB持续适配业务需求。

CBB的实际价值,从这些导入IPD的标杆企业的实践中也能得到直观体现。以IBM为例,其推行IPD时,PC组件繁多:机箱达14种、母板15种、硬盘20余种。各项目团队都各自设计,导致供应链响应滞后。后续通过落地CBB,IBM将机箱精简到4种、母板压缩至4种、硬盘砍到6种。这样不仅采购成本降了,库存周转效率也得到了提升。

以上就是对IPD体系下的CBB(公共模块)的介绍。无论是从IBM还是其他企业的实践来看,CBB策略让企业从追求短期交付变成沉淀长期资产,让每个模块的开发,都能为后续项目铺路,让每一分研发投入都能产生复利效应

相信本文的内容也能为各个企业推进IPD、落地模块化管理时,提供一些具体的思路和参考。

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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