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3D体验平台如何落实中国本土企业
刘鸣飞 Ring Liu
达索行业解决方案高级顾问
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01
02
03
04
如何拥抱“中国制造2025”/ “工业4.0”
工业4.0的必须建立在严谨、准确及详尽的产品各类研发数据之上。任何智能设备、系统、体系都无法离开产
品数据的支撑。我们应该如何将目前基于图纸的研发转变为基于数据的研发?
越来越快的研发需求及有限的人力资源
模块化及面向配置的订单交付
面向多系统、多流程、多数据源的低效研发协同
05
研发质量控制
随着交付速度及多样化要求的提高,越来越多的企业正在从传统的ETO(面向订单的交付)转向CTO(面向配
置的交付)模式。但转变的基础来自于模块化,那我们应该如何做好研发的模块化及管理好模块化的研发数据?
越来越多的项目并行开展,需要越来越多的工程技术人员参与。但由于大量已交付产品同时也产生大量的产品
问题需要解决,工程师的资源需求变得越来越紧迫。企业如何做好宏观调控并平衡好企业的项目、资源和风险?
数字化研发工具及系统的普及对研发效率带来了巨大的提升,然后各个专业、各个职能之间使用不同的工具、
系统、流程,面向不同的数据源,如何在已经很紧张的交付周期中准确面对如此复杂的体系还能依然高效?
产品的质量问题并不仅仅是指供应商质量或生产质量问题,许多的问题发生在前期研发质量控制及执行上,企
业花费大量的资金成本在提升、解决后道的质量问题的同时,如何在研发的源头就能低成本地提升产品质量?
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04
越来越快的研发需求及有限的人力资源
模块化及面向配置的订单交付
面向多系统、多流程、多数据源的低效研发协同
05
研发质量控制
随着交付速度及多样化要求的提高,越来越多的企业正在从传统的ETO(面向订单的交付)转向CTO(面向配
置的交付)模式。但转变的基础来自于模块化,那我们应该如何做好研发的模块化及管理好模块化的研发数据?
越来越多的项目并行开展,需要越来越多的工程技术人员参与。但由于大量已交付产品同时也产生大量的产品
问题需要解决,工程师的资源需求变得越来越紧迫。企业如何做好宏观调控并平衡好企业的项目、资源和风险?
数字化研发工具及系统的普及对研发效率带来了巨大的提升,然后各个专业、各个职能之间使用不同的工具、
系统、流程,面向不同的数据源,如何在已经很紧张的交付周期中准确面对如此复杂的体系还能依然高效?
产品的质量问题并不仅仅是指供应商质量或生产质量问题,许多的问题发生在前期研发质量控制及执行上,企
业花费大量的资金成本在提升、解决后道的质量问题的同时,如何在研发的源头就能低成本地提升产品质量?
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如何拥抱“中国制造2025”/ “工业4.0”
工业4.0的必须建立在严谨、准确及详尽的产品各类研发数据之上。任何智能设备、系统、体系都无法离开产
品数据的支撑。我们应该如何将目前基于图纸的研发转变为基于数据的研发?
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从“文件”
3D模型 2D图纸 技术文件
传统的企业研发体系
工业4.0生产体系
+
数据数据 数据
文件
文件
文件
基于图纸及文件的
基于数据的
X
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产品
系统
物料
规格
几何
• 技术规范
• 供应商
• 安装工艺
• 调试
从“文件”到“数据”
3D模型
• 数据 是工业4.0的核心与基础。
• 3D模型 是最好的“数据承载器”
• 建立起以“数据交付”为核心的产品管理
及评审体系
• 产品数据 并不仅指“研发数据”,还需
要包括“仿真数据”及“工艺数据”
Digital Twin
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3D设计能够更加方便的建立
起产品结构,从而搭建起信
息骨架,使得研发过程中的
各个职能人员能够有效的进
行协同工作,并能在最终设
计定型完成后,承载各项研
发、仿真及工艺数据
2D设计 转向 3D设计 图纸/模型/文件
转向 数据
如何拥抱“中国制造2025”/ “工业4.0”
一体化企业的
数字化产品交付平台
Smart Design
Smart Product
将研发过程中的各项产品交
付资料使用数据的存储方式
管理及应用起来。最后产品
验证完成后,直接向下游交
付准确、完备的各项产品数
据资料
所有下游所需的研发数据来
源必须保持“一体化”,即
“同一数据源”,“同一数
据接口”,“同一变更平台”
利用“系统工程”通过建立
数字化样机的方式来设计及
仿真产品功能、性能,从而
能够持续创新地开发出更为
智能的产品
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越来越快的研发需求及有限的人力资源
面向多系统、多流程、多数据源的低效研发协同
05
研发质量控制
越来越多的项目并行开展,需要越来越多的工程技术人员参与。但由于大量已交付产品同时也产生大量的产品
问题需要解决,工程师的资源需求变得越来越紧迫。企业如何做好宏观调控并平衡好企业的项目、资源和风险?
数字化研发工具及系统的普及对研发效率带来了巨大的提升,然后各个专业、各个职能之间使用不同的工具、
系统、流程,面向不同的数据源,如何在已经很紧张的交付周期中准确面对如此复杂的体系还能依然高效?
产品的质量问题并不仅仅是指供应商质量或生产质量问题,许多的问题发生在前期研发质量控制及执行上,企
业花费大量的资金成本在提升、解决后道的质量问题的同时,如何在研发的源头就能低成本地提升产品质量?
01
如何拥抱“中国制造2025”/ “工业4.0”
工业4.0的必须建立在严谨、准确及详尽的产品各类研发数据之上。任何智能设备、系统、体系都无法离开产
品数据的支撑。我们应该如何将目前基于图纸的研发转变为基于数据的研发?
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模块化及面向配置的订单交付
随着交付速度及多样化要求的提高,越来越多的企业正在从传统的ETO(面向订单的交付)转向CTO(面向配
置的交付)模式。但转变的基础来自于模块化,那我们应该如何做好研发的模块化及管理好模块化的研发数据?
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面向新产品研发的选装选配
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销售
BOM
A型号产品报价配置
系统
项目EBOM
(产品机型)
A型号产品
主轴 A版本
A00100
传动链系统
项目台次EBOM
(定制化机型)
XXX 项目产品(A型号)
A00100
传动链系统
主轴 B版本
项目MBOM
XXX 项目制造BOM
工装
物料
吊具
商务 & 机会 项目方案 生产 & 售后服务
xxx 系统
成本
项目
BOM
数据
结构
夹具
服务BOM
Service BOM
XXX 产品服务BOM
设备 A SN
备件A
备件B
齿轮箱
产品配置器
面向订单的选装选配
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A机型 台次4
模块1
模块2
模块3
模块4
CI – 构型项1 CI – 构型项2 CI – 构型项3
模块5
模块6
模块7
模块…
DS – 设计方案1 DS – 设计方案3
LO – 链接对象
有效台次【1~5】 【6~7】 【8~ ∞ 】
模块1选项1 版本A
零件1 版本A
零件2 版本A
零件3 版本A
A机型 台次6
模块1选项1 版本B
零件1 版本A
零件2 版本B
零件3 版本A
DS – 设计方案2
A机型 台次6
模块1选项1 版本C
零件5 版本A
零件2 版本A
零件3 版本B
模块1
• CI: Configuration Item 构型项
• LO: Link Object 链接对象
• DS: Design Solution 设计方案
A机型
模块1
选项1
选项2
零件1
零件2
零件3
零件11
零件12
零件13
航空行业构型管理 【CI-LO-DS管理模式】
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项目工程BOM(EBOM) - 多项目多台次BOM管理
产品线 机型XXX平台
产品1
产品2
基础模块
可选模块
MODEL- A
可选模块装配1
可选模块装配2
可选模块装配3
基础模块装配
可选模块装配3
零件1 版本A [01~10]
子系统
零件1 版本B [11~15]
零件1 版本C [16~∞]
零件2 版本B
零件3 版本B[01~10]
零件4 版本A[11~ ∞]
MODEL-A 台次01
MODEL-A PROJECT-ABC
零件1 版本A [01~10]
零件2 版本B
零件3 版本B[01~10]
零件5 版本A
零件5 版本A
零件5 版本A
零件2 版本B
零件3 版本B
零件1 版本A
MODEL-A 台次18
MODEL-A PROJECT-XYZ
零件1 版本C [16~ ∞]
零件2 版本B
零件4 版本A[11~ ∞]
零件5 版本A
NPD-OTD
生产
执行
生产
执行
NPD
发布
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面向研发的“技术”
选装选配
面向市场订单“选项”
选装选配
模块化及面向配置的订单交付
从订单产品规划转向
产品线规划
面向“市场”的
模块化研发
建立起企业的“技术货架”
体系,使得每一次的研发都
可以基于成熟的技术货架上
的技术进行选配式研发,从
而快速定义出产品的成熟模
块及需要新开发的模块
从订单到EBOM再到MBOM
的过程,完全使用“选装选
配”的方式进行模块选择,
确保BOM转换的效率及精准
度,并且提高模块的重用率,
从而提高库存周转率
打破传统的“按单研发、按
单生产”模式,进行产品线
规划,定义出产品平台、机
型、版本,并且定义及管理
好产品线的各项配置属性及
模块划分
模块化不仅仅值“设计重
用”,模块的定义及建立都
需要基于“市场要求”,即
模块划分需要从“战略-成本
-复杂度”三个维度进行考量
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面向多系统、多流程、多数据源的低效研发协同
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研发质量控制
数字化研发工具及系统的普及对研发效率带来了巨大的提升,然后各个专业、各个职能之间使用不同的工具、
系统、流程,面向不同的数据源,如何在已经很紧张的交付周期中准确面对如此复杂的体系还能依然高效?
产品的质量问题并不仅仅是指供应商质量或生产质量问题,许多的问题发生在前期研发质量控制及执行上,企
业花费大量的资金成本在提升、解决后道的质量问题的同时,如何在研发的源头就能低成本地提升产品质量?
02
模块化及面向配置的订单交付
随着交付速度及多样化要求的提高,越来越多的企业正在从传统的ETO(面向订单的交付)转向CTO(面向配
置的交付)模式。但转变的基础来自于模块化,那我们应该如何做好研发的模块化及管理好模块化的研发数据?
01
如何拥抱“中国制造2025”/ “工业4.0”
工业4.0的必须建立在严谨、准确及详尽的产品各类研发数据之上。任何智能设备、系统、体系都无法离开产
品数据的支撑。我们应该如何将目前基于图纸的研发转变为基于数据的研发?
03
越来越快的研发需求及有限的人力资源
越来越多的项目并行开展,需要越来越多的工程技术人员参与。但由于大量已交付产品同时也产生大量的产品
问题需要解决,工程师的资源需求变得越来越紧迫。企业如何做好宏观调控并平衡好企业的项目、资源和风险?
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项目 资源1
项目交付
项目文档
议程
准备活动
会议纪要
会议
项目交付
资源2
任务2
任务1
子项目
阶段1
DCP1
项目文档
阶段2
TR3
任务4
任务3
产品开发理流程 项目交付控制 图文档电子流 项目沟通
DCP2 项目交付
讨论区
E-Mail通知
(跨企业的)
产品协同研发
企业内流程
供应商流程
集成
ERP/BRM
xCAD
RTC
企业项目模板库
研发项目-空间模板
订单项目-空间模板
预投项目-空间模板
改造项目-空间模板
提供给研发一个集成式的项目管理空间
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 以周、月、季度的方式计算人员的计划资
源负载率
 按项目/任务查看人员的资源负载率分解
实时的资源负载及资源百分比设置
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项目空间 – XXX项目文件夹
文件夹1
文件夹2
技术应用文档
项目流程文档
文件夹3
一般文档
CAD图纸模型
包含
项目WBS - XXX 项目
任务1
任务2
任务3
技术应用文档
项目流程文档
交付件
默认
存储
工程师A
任务3 30%
任务A
任务B
技术应用文档
ENOVIA
MSOFFICE
直接打开编辑保存
交付件模板
基于交付物的任务分解及进度提交
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通过项目组织起研发活动,
并通过系统使得企业管理者
能够有效地实时了解所有项
目的进展状况。项目空间也
需要成为每个产品的数据协
同及交换场所
项目制研发 资源负载管理
评价体系
越来越快的研发需求及有限的人力资源
基于交付物的
项目管理
严谨地在安排企业资源,定
期的评审企业资源的计划负
载状况并且利用时间卡记录
资源的实际利用情况。通过
计划vs实际的对比激励项目
经理高效利用资源
所有任务进度都需与交付物
关联,杜绝“线上线下两层
皮”确保“任务完成=交付
物发布”,从而保证项目进
度的准确汇报
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研发质量控制
产品的质量问题并不仅仅是指供应商质量或生产质量问题,许多的问题发生在前期研发质量控制及执行上,企
业花费大量的资金成本在提升、解决后道的质量问题的同时,如何在研发的源头就能低成本地提升产品质量?
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越来越快的研发需求及有限的人力资源
越来越多的项目并行开展,需要越来越多的工程技术人员参与。但由于大量已交付产品同时也产生大量的产品
问题需要解决,工程师的资源需求变得越来越紧迫。企业如何做好宏观调控并平衡好企业的项目、资源和风险?
01
如何拥抱“中国制造2025”/ “工业4.0”
工业4.0的必须建立在严谨、准确及详尽的产品各类研发数据之上。任何智能设备、系统、体系都无法离开产
品数据的支撑。我们应该如何将目前基于图纸的研发转变为基于数据的研发?
02
模块化及面向配置的订单交付
随着交付速度及多样化要求的提高,越来越多的企业正在从传统的ETO(面向订单的交付)转向CTO(面向配
置的交付)模式。但转变的基础来自于模块化,那我们应该如何做好研发的模块化及管理好模块化的研发数据?
04
面向多系统、多流程、多数据源的低效研发协同
数字化研发工具及系统的普及对研发效率带来了巨大的提升,然后各个专业、各个职能之间使用不同的工具、
系统、流程,面向不同的数据源,如何在已经很紧张的交付周期中准确面对如此复杂的体系还能依然高效?
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ERP MES SRM CRM
主数据集成
BOM集成
PO集成
WI集成 AML集成
图纸发放集成
需求管理集成
产品版本规划集成
PLM研发总线
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ERP MES SRM CRM
主数据集成
BOM集成
PO集成
WI集成 AML集成
图纸发放集成
需求管理集成
产品版本规划集成
PLM研发总线
专注于管理起研发内部
的各类CAE工具,流程
以及数据管理机制
专注于管理设计工具及机
电协同设计,确保多系统
工程师能够在同一套三维
数据上进行设计及验证
专注于管理工艺验证工具,
包括工艺仿真、作业指导、
工装设计工具及工厂布局
等数据及流程
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项目现场数据
照片图像
Google Map
项目阶段
工艺模拟及仿真
风机模型
个人任务
部门公告
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PLM是“研发总线” “协同平台”分层
面向多系统、多流程、多数据源的低效研发协同
产品发布数据
单一数据源
统一研发门户
确定PLM作为企业研发体系
的“总线系统”即PLM承载
将市场需求数据转到研发过
程中,并且将研发发布的产
品数据发放到供应链管理、
生产交付体系中去
并不是所有的协同平台都是
PLM或PDM,“协同”也需
要分为“设计协同”及“企
业数据协同”,前者更关注
于设计工具的集成及设计检
查,后者则是PLM范畴
确保所有对下游归口采用
“统一”并“唯一”数据源,
确保下游数据100%精准,
并且确保在研发过程中的所
有的变更过程需要被系统严
格管控
确保研发体系人员面向统一
的平台及门户进行工作,并
尽可能的将研发过程中会集
成的各类其他系统或各项开
发工具入口集成在统一界面
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面向多系统、多流程、多数据源的低效研发协同
数字化研发工具及系统的普及对研发效率带来了巨大的提升,然后各个专业、各个职能之间使用不同的工具、
系统、流程,面向不同的数据源,如何在已经很紧张的交付周期中准确面对如此复杂的体系还能依然高效?
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模块化及面向配置的订单交付
随着交付速度及多样化要求的提高,越来越多的企业正在从传统的ETO(面向订单的交付)转向CTO(面向配
置的交付)模式。但转变的基础来自于模块化,那我们应该如何做好研发的模块化及管理好模块化的研发数据?
01
如何拥抱“中国制造2025”/ “工业4.0”
工业4.0的必须建立在严谨、准确及详尽的产品各类研发数据之上。任何智能设备、系统、体系都无法离开产
品数据的支撑。我们应该如何将目前基于图纸的研发转变为基于数据的研发?
03
越来越快的研发需求及有限的人力资源
越来越多的项目并行开展,需要越来越多的工程技术人员参与。但由于大量已交付产品同时也产生大量的产品
问题需要解决,工程师的资源需求变得越来越紧迫。企业如何做好宏观调控并平衡好企业的项目、资源和风险?
05
研发质量控制
产品的质量问题并不仅仅是指供应商质量或生产质量问题,许多的问题发生在前期研发质量控制及执行上,企
业花费大量的资金成本在提升、解决后道的质量问题的同时,如何在研发的源头就能低成本地提升产品质量?
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确保每一份图纸、文档、模
型、数据都通过了企业制定
的合规地流程审批标准才能
发布相关信息。这是研发质
量管理中最基本的控制内容
流程质量控制 项目质量控制
研发质量控制
变更管理 问题管理
确保每一个项目的交付、评
审、偏差、风险及结案都严
格按照企业制定的研发项目
管控机制执行,确保质量计
划任务被严格执行,关键评
审项被严格评审,阶段齐套
性检查完备以及各项需求及
技术偏差被确认和批准
分级建立起“设计变更流
程”、“工程变更流程”及
“临时变更流程”使得变更
既能保持灵活性,又能保持
可靠性。依靠系统提供的各
项数据,建立起内部的“在
制品断点切换机制”确保精
益化断点管理
建立起闭环的问题管理机制,
确保所有问题都被“真正”
执行,建立起企业的问题库、
使得问题能和“系统/子系统
/模块/部件”进行关联,确
保问题不会在下一次重复发
生
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业务流程线
项目管理线
BOM管理线
控制住物料数据及审核相关
属性、图纸、文档的、发布
及发放流程
物料管理线
业务流程
项目管理
物料
建立起各个阶段的BOM结构模型,控制住全
生命周期BOM的转换及基于BOM的协同
管理好项目WBS模板、交付物清单及阶段评
审要点和关键会议
基于项目、BOM及物料相关产品数据,管理好
整个产品全生命周期过程中的各项业务流程
企业PLM管控层次及要点
BOM
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[Presales Training]80 演讲 3 d体验平台如何落实中国本土企业

Editor's Notes

  • #3 离散制造业 库存周转率 3到4次 远景 库存周转率 8到9次 (期初+期末)库存平均金额/出库总量金额 增加出货量,减少存货资金(提升VMI和JIT使用比率)
  • #4 离散制造业 库存周转率 3到4次 远景 库存周转率 8到9次 (期初+期末)库存平均金额/出库总量金额 增加出货量,减少存货资金(提升VMI和JIT使用比率)
  • #8 离散制造业 库存周转率 3到4次 远景 库存周转率 8到9次 (期初+期末)库存平均金额/出库总量金额 增加出货量,减少存货资金(提升VMI和JIT使用比率)
  • #14 离散制造业 库存周转率 3到4次 远景 库存周转率 8到9次 (期初+期末)库存平均金额/出库总量金额 增加出货量,减少存货资金(提升VMI和JIT使用比率)
  • #19 离散制造业 库存周转率 3到4次 远景 库存周转率 8到9次 (期初+期末)库存平均金额/出库总量金额 增加出货量,减少存货资金(提升VMI和JIT使用比率)
  • #24 离散制造业 库存周转率 3到4次 远景 库存周转率 8到9次 (期初+期末)库存平均金额/出库总量金额 增加出货量,减少存货资金(提升VMI和JIT使用比率)