“工业4.0”从产品数据管理变革开始

谢杨 陈秉川

【摘 要】德国政府的一项高科技战略举措“工业4.0”一经提出，立刻引起了全球的关注。汽车制造行业作为制造业创汇最高的产业之一，面对需求更加丰富的客户，全面推动从大规模生产向个性化定制的转型刻不容缓。文章通过对S公司现有产品数据进行梳理、集成、分析、运用，逐步实现从手工BOM（Bill of Materials）库存式生产到智能化BOM订单生产转换的心路历程，提出“工业4.0”建设不仅需要引进先进的技术和设备，更需要做好数据管理的基础工作。

【关键词】“工业4.0”；PDM；配置BOM；个性定制

【中图分类号】F273 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2018）06-0199-02

1 产品数据管理

产品数据管理PDM（Product Data Management）包括产品主数据管理和产品零件清单（BOM）2个部分。主数據是企业业务中相对静态不变的实体信息的描述，在多个业务事物市里中反复使用，是业务运行中所必须的关键信息及元数据。主数据管理是为了创造和维护能够支撑其他业务活动的权威的、可靠性的、准确的、安全的核心业务实体试图采用的过程和技术的框架。该业务实体试图反映企业内数据的一个一致且可靠的版本[1]。

BOM，即物料清单，它是定义产品结构的技术文件，也成为产品结构表或结构树。可以毫不夸张地说，BOM是一个企业的基因。

2 S公司产品数据管理现状及挑战

随着消费者的个性化需求逐步多元化，汽车的种类越来越丰富，配置更多样，这必然造成需求的复杂程度成倍数增加，现代汽车产品数据管理正在面临一场革命。过去大批量库存生产MTS（Make To Stock）的生产模式已经不适应消费者的需求。S公司顺应消费者需求变化，逐步将MTS的生产模式向MTO（Make To Order）的订单式生产模式转换，由汽车产品数据管理复杂趋势图（如图1所示）体现出了几种模式下的不同，MTO模式下单一产品产量降低，产品品种和数据种类增多。

目前，该公司陆续引进了“西门子”“SAP”等公司的产品，并自主开发完成了若干数据管理工具，但是存在以下问题：这些应用系统和数据库系统开发很少使用统一的设计规范，常出现数据不一致的情况；系统开发数据接口编写不一致，针对数据库或其他种类数据源调用并不相同；主数据不能共享，存在大量的冗余和不一致。不同业务需求下，往往需要人工转换匹配BOM等数据，人工成本增大，数据质量降低，同步性差。面对越来越丰富的车型需求，目前的管理模式难以适用。

3 S公司产品数据管理改进措施

3.1 通过主数据管理实现数据高度集成共享

构建完整、可控、准确的数据信息是数据管理的首要任务。只有高度集成的数据，才可能使智能单元做出正确的决策。

数据集成就是将不同的数据源中的数据在逻辑上或者物理上有机地集中，并进行统一的储存、表示和管理的过程。而主数据是整个企业范围内所有系统间共享的数据，所以企业主数据系统的建立尤为重要。

目前，S公司各车型产品主数据在EPLM（Engineering parts list management）系统、SAP系统、TCAE等系统中，分别管理产品数据、生产数据、数模、图纸等。由于这些系统建立之初分别为不同的部门服务，而且建设时间也不相同，因此造成这些数据物理上相互独立而内容上有高度相关。这样不仅形成了数据孤岛，还存在大量数据冗余。此外，系统相互独立，数据流进流出自然需要人工搬运，考虑到人工成本逐渐增加、人工操作容易产生错误等情况，建立统一的主数据库刻不容缓。

具体数据种类参考分布图如图2所示。

将零件号、图纸号、数模号、供应商代码、仓库等主键作为主数据提取进行统一管理。通过主数据将各系统的数据连接、交流。目前，这些系统主数据源可搭建在EPLM系统的数据库中，该系统作为唯一的产品主数据维护界面。

以零件号为例，只需要在EPLM系统中导入零件号及其属性，便可自动与相关图纸和数模关联。一旦某车型使用该零件，SAP自动捕捉主数据流入下游匹配相关物流采购属性参与生产。因此，数据集成是智能化生产的重要基础。

可从以下几点完成数据整理集成。{1}根据数据类型对其进行分类；{2}将冗余和错误的数据做清洗和校对；{3}根据业务逻辑搭建数据结构；{4}最后做数据验证、质量控制。

3.2 智能化BOM解决上下游沟通问题（数据分析）

BOM是制造业的真正基因。它反映了与该种产品相关的工厂的供应链本身。进一步讲，BOM由多个部门联手共同制作，与多个部门业务都存在紧密联系，所以BOM承担了沟通作用。只有采用更先进的产品数据分析方法，才能使得各个部门快速地获取、传达信息。

BOM的分类有很多，比较流行的一种分类为EBOM（Engineering BOM）、MBOM（Manufacturingapp：ds：manufactureBOM）、PBOM（Processing BOM）、CBOM（Cost BOM）、SBOM（Service BOM）等。一旦数据集成工作完成，我们可以很方便地提取各个部门需要的数据组合。数据管理图全周期循环图如图3所示。

3.2.1 BOM的生成及汽车生产

通常由产品数据通过人工分析形成各个部门需要的BOM，如何快速、智能产生不同需求的BOM一直困扰着很多制造企业。

BOM，即零件清单。BOM的概念不仅是物料表，更是“与以物料主要数据为中心的产品结构和生产工序相关的标准信息，以及由此派生的历史信息”，它是控制物料供应链必不可少的信息[2]。

在信息收集完成的基础上，将零件用法与配置表做代码连接就可以实现单一产品BOM的生成。规划部门根据市场需求拟出该车型的具体的配置情况，我们对这些配置用相应的代码进行表示，然后使用这些代码对相应的零件进行编译，并根据配置的互斥关系进行逻辑分析，最后通过配置的需求找出整车零件清单。

这个整车零件清单适用于技术设计者而非生产者，如需要用于生产，还需要将采购、物流、工艺等相关信息汇总匹配。

3.2.2 BOM运用在E车的个性化定制

虽然汽车行业的大量生产模式在提高生产效率、缓解社会供需矛盾方面曾取得了巨大成就，但是这种模式在供应链竞争环境下暴露出越来越多的劣势，不但给汽车制造商和经销商带来巨大的库存、成本负担，而且不能对顾客个性化需求做出快速的响应。要实现个性化定制，公司经面临最复杂的产品配置组合。如何能快速、准确地完成物料生产拉动结算成为最大的问题。

E车是S公司最新产品，主打个性化定制。如图4所示，客户挑选车型然后下单的过程，该过程可单独甚至在家里完成，然后厂家通过已有的BOM或者BOM增减配置得到订单。

该客户端所访问的数据库需包含公司完整的配置，在客户选择的过程中将各配置进行组合，同时访问公司产品库存和零件库存，可自动卷积成本，即产品在生产线上就与客户信息绑定，实现按需生产。

4 结语

通过对产品数据进行集成化、标准化管理，实现各业务的基础数据共享统一，有效避免了对数据人工搬运，减少数据冗余，大大提高了数据质量和价值。S公司目前已经完成了对产品数据的收集和初步的分析，未来通过对数据高度集成、深度分析、互联就能离“工业4.0”更近一步。此外，产品数据是企业的重要资源，随着智能化工厂的不断建设，数据的集成和系统的互通的程度越来越高，如何防止网络黑客的侵害是一个难以逃避话题，网络的某一处出现漏洞，后果都将不堪设想。所以，网络信息安全必须随着智能化工厂建设不断提升[3]。

参 考 文 献

[1]佐藤知一，山崎诚.BOM物料管理[M].北京：东方出版社，2013.

[2]佐藤知一，山崎诚.BOM物料管理[M].北京：东方出版社，2013.

[3]李佳师.工业4.0时代信息安全挑战[N].中国电子报，2015-12-08（3）.

[责任编辑：高海明]