PDM 的诞生和消亡

博客围绕 PDM、PLM 与 ERP 展开讨论。PDM 被认为是为管理 CAD 图纸而生,其最新进展 PLM 建模功能强大,有望涵盖更多 ERP 功能。但目前 ERP 也具备文档管理等功能,与 PDM 存在功能重叠和数据冗余。未来哪个系统能满足企业全部需求,PDM 或融入其中。
MRP 诞生了,但也慢慢地随着 ERP 的诞生而消亡了。
PDM 什么时候诞生的?诞生在什么环境条件下?不同的人有不同的看法。

从事 CAD 应用开发的人(以下简称 CADer)说,当管理 CAD 图档成为头疼问题的时候,PDM 诞生了。PDM 是应运而生,天生就是为了管理 CAD 图纸而开发的。
从事 ERP 应用开发的人(以下简称 ERPer)说,过去没听说过 PDM ,PDM 似乎真的是个新概念。那么,PDM 到底管些什么东西呢?
CADer:PDM 管理 CAD 图纸、零件和 BOM 表,可以从三维 CAD 模型自动提取 BOM 表,CAD 模型一变,BOM 也自动跟着变。。。
ERPer:慢着!BOM 表是我的老祖宗 MRP 发明的。MRP 和 ERP 天生就要管理 BOM 呀。你的意思是不是说,今后 ERP 的 BOM 表不需要自己管了,今后将要交给 PDM 来管了?
CADer:PDM 的最新进展现在叫 PLM,可以建立企业模型,ERP 只是 PLM 系统中的一个子系统。BOM 当然都在 PLM 或者 PDM 管理之下。既然 ERP 是 PLM 的一个子系统,当然 BOM 就归 PLM 管理。
ERPer:我被你弄糊涂了。你的意思是说,现在的 PLM 已经包括所有 ERP 功能,就象当年 ERP 包括了所有 MRP 功能和更多的功能,结果 MRP 就慢慢消亡了吗?我可没听说哪个 PLM 系统能做供、产、销、财务、成本管理等等业务呀。
CADer:现在的 PLM 软件产品,即使有了 ERP 的功能,也暂时不能和现在的 ERP 相比,这是事实。但是,今后将包括越来越多的原来属于 ERP 的功能。
ERPer:原来如此。是 PLM 公司希望提供企业信息化需要的全部功能。但是眼下还做不到。
CADer:是的。PLM 的建模功能非常强大,能够把 ERP 的功能模型也包括在内。
ERPer:那就是说,眼下还需要 ERP 和 PDM/PLM 各自分别管理零件和 BOM ?
CADer:是的。这是个缺点。
ERPer:但是你没有听说过,ERP 的建模功能也很强大,可以把 PLM 的功能模型也包括在内吗?
CADer:听说过一点。也许将来 ERP 软件公司和 PLM 软件公司生产的软件产品,互相都把对方包括进去了,结果,殊途同归。
ERPer:从你刚才介绍的 PDM 功能来说,自从 ERP 增加了文档管理功能。。。ERP 从来就说不清楚应该限制在哪些功能范围,而且它还总是不断地增加新功能。。。再和 CAD 软件公司配合,就把 CAD 图纸也管起来了。而且你说的从三维 CAD 模型自动提取 BOM 表的功能,是 CAD 软件公司提供的,ERP 的 BOM 当然一样可以接收和管理这些数据。而管理零件和 BOM 表的功能,ERP 天生就有。这么说,PDM 也就不是什么新功能了。
CADer:但是 PDM 软件支持 CAD/CAPP/CAM 的集成。CAPP 和 CAM 都从 PDM 管理的 CAD 模型中取得设计对象的几何描述信息。
ERPer:PDM 管理的三维 CAD 模型是不是以数据文件的形式,存储在 PDM 里?
CADer:是的。
ERPer:那么现在具备文档管理功能以及和 CAD 软件集成功能的 ERP ,一样也是以文件形式管理三维 CAD 模型。和 ERP 集成的 CAPP 和 CAM 软件,从 ERP 的文档管理系统中就可以访问到三维 CAD 模型的几何描述信息。
CADer:这么看起来,它们已经很相似了。
ERPer:和 PDM 集成的 CAPP 和 CAM 软件,是否从 PDM 中获得设备、工具、零件材料等等信息呢?它们产生的工艺路线、工时定额、数控机床NC代码是不是也要和有关的零件关联起来,存入 PDM 系统呢?
CADer:应该是这样的。但是实际上要看每个 CAPP 和 CAM 软件怎么设计实现的了。有的 CAPP 和 CAM 软件自己带有零件、BOM 和工艺路线、工时定额的管理功能,它们也自称有 PDM 功能。这和独立的 PDM 软件也存在功能重叠和数据冗余。
ERPer:和 ERP 集成的 CAPP 和 CAM 软件,还应该从 ERP 中获得设备、工具、零件材料等等信息。它们产生的工艺路线、工时定额、数控机床NC代码也要和有关的零件关联起来,存入 ERP 系统。
CADer:PLM 系统功能发展到顶蜂的时候,大概全部 ERP 功能也都包括进去了。
ERPer:ERP 系统需要管理设备、工夹具、质量检验仪表,以及它们的所有状态、维护管理信息和产品质量检验记录。用上文档管理功能,也就把这些对象的图纸也管起来了。
CADer:它们也是 PLM 的管理对象。这么看起来,ERP 和 PDM 的功能重叠以及数据重复就更多了。恐怕 PDM 其他的产品配置、项目管理、工作流管理、工程变更管理、特征与分类功能等,都和 ERP 里的功能相似。
ERPer:那么,说 PDM 是从管理 CAD 图档的需求产生出来的观点,是从 CADer 的角度上形成的看法。而 PDM 的功能范围,在没有提 PDM 概念的时候,ERP 里面也早已具备了。甚至可以说,从 MRP 的时代就开始产生了。
CADer:PDM/PLM 项目一直为如何与 ERP 无缝集成而头疼。
ERPer:听说有些花了不少钱的 PLM 项目,零件和 BOM 等基本静态的产品数据也无法传递给 ERP 系统。更谈不上管理设备、工夹具、质量检验仪表和产品配置、项目管理、工作流管理、工程变更管理和特征与分类管理了。
CADer:有些高档 PLM 在和 ERP 系统集成方面的功能已经比较完备了。
ERPer:这我也听说过。不过,就象前面提到的,也许最终哪个系统能更全面满足企业的全部功能需求,会成为最后的胜利者。我认为,到那个时候,PDM 产品就要消亡了。它已经完全融入一个高度集成的信息系统中,至于叫什么名字,已经不重要了。也许,作为一个“产品数据管理”的概念,PDM 还将永远存在,就好象财务一样。独立的财务软件已经越来越少,但是在 ERP 系统中的财务,仍然是个很清楚的概念和功能范围。

基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
### PWM与PDM技术原理及应用 #### PWM(脉宽调制)技术 PWM(Pulse Width Modulation)是一种通过调节脉冲信号的宽度来控制输出功率的技术。其基本原理是保持脉冲的周期不变,而改变脉冲的占空比(即脉冲宽度与周期的比值),从而实现对输出电压或功率的调节[^1]。 在电子工程中,PWM技术被广泛应用于电机控制、电源管理、LED调光等领域。例如,在直流电机调速系统中,通过调整PWM信号的占空比,可以实现对电机转速的精确控制。在电源管理中,PWM技术用于DC-DC转换器开关电源中,以提高效率减少能耗[^1]。 #### PDM(脉冲密度调制)技术 PDM(Pulse Density Modulation)是一种数字信号调制技术,其核心思想是通过改变脉冲的密度来表示模拟信号的幅度。PDM信号由一系列等宽的脉冲组成,脉冲的密度(即单位时间内脉冲的数量)越高,表示的信号幅度越大,反之则越小[^1]。 PDM技术在音频处理传感器信号处理中具有广泛应用。例如,在数字麦克风中,PDM技术被用来将模拟音频信号转换为数字信号,具有高分辨率低功耗的特点。此外,PDM技术还被用于温度传感器、压力传感器等设备中,以实现高精度的信号采集[^1]。 #### 技术对比与应用场景 PWMPDM技术虽然都属于脉冲调制技术,但它们的应用场景特点有所不同。PWM技术适用于需要精确控制输出功率的场合,如电机驱动电源管理;而PDM技术则更适合于需要高精度信号采集的领域,如音频设备传感器系统[^1]。 在实际应用中,PWM技术通常需要外部滤波器来平滑输出信号,而PDM技术则可以通过简单的数字处理直接提取信号特征。因此,PDM技术在某些情况下可以简化硬件设计并降低功耗[^1]。 ```python # 示例:生成一个简单的PWM信号 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义参数 frequency = 5 # PWM频率 duty_cycle = 0.6 # 占空比 time_period = 1.0 / frequency time_resolution = 0.001 time = np.arange(0, 2, time_resolution) # 生成PWM信号 pwm_signal = np.where((time % time_period) < (duty_cycle * time_period), 1, 0) # 绘制PWM信号 plt.plot(time, pwm_signal) plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude') plt.title('PWM Signal') plt.grid(True) plt.show() ```
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