0 前言
随着信息技术的快速发展,各企业的信息化建设也经历了由弱到强的过程,企业的信息化建设管理除了梳理企业自身的流程和管理规范,还要结合多种软件工具实现某些特定目标。当对企业进行自身管理水平的诊断分析时,除了科学、具体的方法论和工具来确保分析结果的实际有效性,从而提升核心竞争力,还需要企业自身实际的数据作为依据,才能更贴合实际情况进行判断。软件系统应用的目的就是整合相关的“资产”,而怎样结合这些“资产”以便最大限度的减少过程活动中的反复及浪费,消除不必要的错误,能评估这些统一管理活动的质量和价值,甚至能起到对后续的管理预警作用呢?下面以PDM系统在这方面的应用进行详细阐述。
1 需求分析
CIMdata曾这样定义:“PDM是一种帮助工程师和其它人员管理产品数据和产品研发过程的工具。PDM系统确保跟踪设计、制造所需的大量数据和信息,并由此支持和维护产品”。PDM系统作为企业产品研发数据的管理工具,产品研发过程中已经形成开发、设计的协同设计,实现了产品数据管理的功能,所有数据历史记录都在系统中可追溯,同时这些数据的流程签审记录,这就形成了系统庞大的数据量。
但是各个产品研发项目庞大的过程数据是孤立的,特别是新产品研发过程中通过现有数据的“经验教训”,进行可预见性研究和利用,保障研发产品的关联性性,数据之间也实现关联性和问题再发性,利用前人的成果,快速评估设计方案,评估一个产品研发过程质量的好坏。
2 基础要求
PDM为所有参与产品研发的人员提供了单一的知识源协同环境,保证每一个人员都充分参与到过程中,为了能通过结果更好的反应企业的实际情况,要求在管理过程中达到以下目标:
参数性、系列性数据:当企业产品研发数据进入PDM系统时,就是处理各种各样参差不齐的数据。虽然结构多样但是从不同的业务层面都形成了参数性、系列性的结构化数据,这些关系型数据库设计能够对未来的数据评估起到至关重要的作用。海马汽车对变更流程属性进行多角度分类,例如变更的类型分为结构变更、成本变更、工艺变更等等。
可执行的规范细则:系统操作应用是在业务规范的基础之上,只有按照企业的规范要求真实的反应到系统操作中,才能保证后续结果的真实有效性。建议可以编写《PDM业务规范手册》,内容须涵盖引用产品研发的各种引用到标准、规范,例如某个系统设计方案书,从项目成立之初到产品正式投产,所有的变更都在系统中可追溯。
实时可控制的过程:实时可控制性使系统中的数据可追溯性,要求研发数据实时在系统中可查询,特别是重大节点的数据必须能在系统中可追溯。例如系统数据的管理可以和产品研发节点紧密关联的,产品研发重大节点通过率其中一项要求就是PDM数据的完整性,同时也从系统中得到各个部门所需要的数据及统计。
3 应用方法论
与数据的多样性可能带来的结果错误性的预估增加相比,由数据的结果带给我们的思考、总结和趋势价值更有意义,因为通常都用事实和概率说话,何况数据的处理是基于之前实际的数据。所以对数据的处理来对研发管理进行诊断的应用分为以下三个阶段。
3.1 初级应用
初级应用就是不需要通过任何计算方法,只是对数据结果的搜索与分类。
最初级的应用,应该就是系统已经把数据进行了分类,通过检索的方式,比较清晰的获取用户想要的结果,例如搜索某一类基本属性的零部件。但是这种方式有一个缺点,就是对于需要查找的数据很清晰明白,各个关键信息都胸有成竹,对使用者的要求较高。例如零部件编码大多为数字或者字母,某些重要零件或许还能够记得清楚明白,但当零部件的数量达到一定数量值后,研发人员只能望而却步,检索出的结果可能不是很精准,从而增加搜索的难度。
图1 属性分类列表
零部件的分类实现零部件的系列化和重用性的管理,通过PTC PDMLink系统的分类属性管理PartsLink模块功能实现企业的通用件、标准件库分类管理。当零部件在某个平台的重复使用达到一定的级别和数量(数据也是可以通过系统统计零部件的借用次数得到),企业自定义的计算公式,判断该零件是否上升到企业的通用件管理,而研发人员能够在短时间内搜索到可以重复使用的零部件,为企业节省物料采购成本及提高产品质量。
图2 借用次数统计
图3 分类管理
以汽车企业为例,PDM系统管理几大平台产品,几十种车系,通过开发各种报表功能,从系统中导出各种管理目的信息统计报表,其实就是系统存储结果的归纳和整理,真实反映系统中存储数据的结构情况。
3.2 拓展应用
拓展应用就是在初级应用的基础上对数据进行统分析、归纳,当然这些最主要的就是各个企业根据自身的情况制定的关键参数,通过算法和公式挖掘数据的深层价值。
同一个平台产品项目,甚至不同的产品项目在同一阶段的参数对比,其结果反映这些项目的各个环节(预研、概念设计、工程开发、实验验证、生产调试、量产等)质量情况。根据该统计反映情况,指导今后研发项目在监控过程中需要加大该薄弱环节的力度,同时注意加强这些薄弱环节的管理,避免发生同类的问题发生。比如在同一个产品试制阶段,每个项目总共发生了多少变更,其中结构变更各有多少、产品优化变更各有多少、工艺的变更各有多少,由这些数据进行支撑分析项目本身的管理质量及设计研发质量等。
PDM系统中按照产品研发阶段,结合基线的功能模块实现各个阶段输出物的管理,通过基线快照记录数据节点的发布版本及流程情况,从而通过分析对比来管控项目任务完成情况和质量情况。
图4 基线模块
还可以通过收集和分析PDM系统中的数据来验证某种结论,通过数据的检验验证,原有假设是否成立。例如某个分系统或者零件在设计中受另一个分系统的影响而改变,通过系统查看分析,发现这两者零件受影响比达到一定的数量,同时发现另一分系统也有影响值。
3.3 深化应用
所有系统的数据通过一个平台进行查找搜索,企业的数据规范化、系列化、参数化统一管理,用户可以通过某一特征在大范围内搜索数据,特征数据存储在一起,所有的统一都在一个大的数据仓库中,下面举几个例子作为参考:
1)每个零件的相关信息是多维度的,都有不同的系统不同的部门来进行管理,以研发设计为例,设计过程可以是根据一定范围内的参数进行查找相类似的零件,也可以根据供应商评价体系中符合要求的供应商协作开发,以汽车中一个简单零件为例,驱动半轴总成的相关参数如下列表:
表1 汽车驱动半轴总成相关参数表
2)企业管理的一大基本需求就是能够在对的时间共享信息给对的人,简单点就是各种的协作,也可以称为是“数据管理和协作系统”。用户在大范围内的搜索,涉及到多系统的数据库的开放问题,系统开放这又涉及到了PLM和未来数据共享模式的重要性。解决共享方式的问题,企业建造一个支持高效共享数据的系统,建立在对的时间点访问对的内容的非对称机制,也就是数据的“消费”,个人认为更开放的还可以和如今的社交网络相结合方式,参与了人更多的主动性。
4 结论
本文主要以汽车行业整车产品研发过程中为例,详细总结了PDM数据在产品研发过程中的分析诊断的应用,以及相关的参数和判定方法。总之,为了为企业的发展决策提供有效的依据,除了过程数据的管控,还要囊括各个系统各个方面和类型的数据,打通各个信息系统之间的数据壁垒,解决各个系统之间的数据复杂性问题,通过科学严谨的分析技术,大浪淘沙、去伪存真才能真正实现企业经营管理诊断的目的。
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