有效利用PLM系统能为企业带来什么?

大多数中国制造业企业在PLM应用上处于初级和中级阶段,主要实现文档管理和团队协作。高效应用的企业能实现工程变更和配置管理,提升研发效率和产品质量。PLM系统通过产品全生命周期管理、资源库建立、协同设计和数字化制造,为企业带来研发过程优化、知识重用、效率提升和质量改进等多重效益。

 

企业PLM的应用现状

目前,很多制造型企业都实施和应用了PLM系统,但应用的效果则千差万别,借鉴CMM成熟度模型把企业中PLM系统的应用效果或水平分为五个等级:

1. 一级,实现了企业中CAD数模、图纸、工艺文件等文档的集中和版本管理。

2. 二级,在一级的基础上,通过项目的形式,实现了团队协作,过程规范的研发管理。通常,很多企业的PLM应用水平处于一级和二级之间,我们称之为1.5级,依此类推。

3. 三级,在二级的基础上,实现了工程变更管理,工程数据变更的全过程可追溯。

4. 四级,在三级的基础上,实现了以零件为中心,配置和BOM化结构的产品定义;其中,BOM包括原型BOM、工程EBOM、制造MBOM、服务SBOM等之间的有机迭代和一体化,并实现了上述信息在市场、工程、采购、制造、服务等专业领域的共享、协同和集成。

5. 在四级的基础上,工程文档、项目管理、工程变更、配置管理、全局性BOM等实现了产业链级的共享、协同和集成。

从实际应用效果看,中国的大部分制造企业PLM应用效果处于一级和二级之间,部分应用效果较好的企业处于二级和三级之间,极少数国内领先的制造企业的处于三级和四级之间。 

有效利用PLM系统为企业带来什么

随着PLM系统在企业内部的深入应用,将为企业业务过程和协同管理提供有利的协同环境,从而为企业带来可观的直接或间接的经济效益和社会效益,并为企业制定未来可持续发展战略提供必要的技术保障和辅助决策。

PLM项目的建设将为企业带来以下几个方面的改进:

1、梳理与优化研发管理过程,建立产品生命周期管理体系。通过产品全生命周期管理体系建设,将梳理各单位现有研发管理过程,优化研发管理体系,并在此技术上进行深入与扩展研究,形成企业统一的产品研发、设计、生产制造和运维管理体系,实现企业的统一管控。

2、建立与规范产品资源库,提高知识重用率。通过整理与规范产品数据管理标准,逐渐建立起跨产品全生命周期的产品资源库,实现图文档管理、研发数据管理、产品结构管理、工作流程管理等信息化管理的目标,提高数据管理与重用的效率,进而提高设计与研发效率,改善产品质量。

3、建立协同设计研发环境,提高研发效率。建立电子化的协同设计研发环境,实现电子资源的快速浏览和安全访问;实现协同研发项目管理,提高项目管理的质量与效率;实现设计与工艺的协同,缩短研发时间,提高研发效率。

4、实现数字化产品设计、数字化制造、提高产品质量。在虚拟环境下,通过产品设计、仿真分析与虚拟制造的手段对产品性能及制造过程进行分析优化,减少现实环境中可能发生的问题,提高产品制造一次成功率,降低研发与制造成本。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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