1. 在深入探讨 BIM 和造价的结合点之前，我们有必要先把单个项目造价的全过程过一遍。如果你对造价算量的工作比较熟悉，可以跳过前两个小节。 整个流程大致分为八步，分别是估算、概算、预算（清单控制价）、变更、签证、进度款、结算、决算。 举个例子来说明这几个阶段的造价。 比如福建省某大学，要加盖一栋学生公寓和一栋专家楼，就会根据需求进行方案设计，确定建设规模，最终定下总建筑面积为 55722 平方米，其中地上建筑面积 47771 平方米，包括学生公寓楼建筑面积 25946 平方米、专家楼建筑面积 21810 平方米、门卫建筑面积 15 平方米，地下室 8001 平方米。 接下来，专家会通过指标估算的方式来计算项目的投资估算金额，比如学生公寓在指标库中对应建安费的综合指标是 3301.5 元/平方米，那么这个学生公寓的建安费指标就等于：学生公寓的建筑面积 25946 平方米 * 指标 3301.5 元/平方米 =8566 万元 。 发改委对项目的可行性研究报告批复后，项目就要开始初步设计了，初步设计完成后，由于图纸中的建筑信息进一步完善，便可以进一步的测算更准确的造价，我们也就进入了设计概算阶段。 设计概算的主要有两种方法。 ➤ 第一，对于初设图中有表达的内容，进行工程量计算，然后套用对应的概算定额。 如下图，大部分混凝土和模板量，都是通过手算或者电算出量的方式计算。 ➤ 第二，对于图纸中没有表达、但又属于设计范围的内容，则通常是以指标的方式进行估算。 如下图，弱电线槽和桥架就是用学生公寓的建筑面积 26100 平方米 * 相应清单单方价指标 18.51 元/平方米 = 483111 元。 这两种计算方式的结果，可以组合成项目概算。 初设和概算，在得到当地发改委的批复函后，就可以开始施工图设计了，出施工图之后，我们造价人员同样得立马跟进，进入施工图预算或者清单控制价阶段。 在国有资产投资的项目范畴内，如果是预算编制，则很有可能就是 EPC 项目，因为已经在项目概算阶段通过下浮率招过工程总承包标，所以不需要清单控制价；如果是清单控制价编制，则证明这个项目是 DBB 项目，因为要用清单控制价招施工标。 在编制清单控制价或者预算时，我们要把每一项清单的工程量计算准确，项目特征描述完整，然后对着清单名称和清单项目特征进行组价。 清单控制价如下图：…

导读 工单模块之于MES系统，相当于一幢大楼的地基。工单模块设计需要充分考虑MES其他模块的需要。只有地基做得够好，即使将来从2层楼加盖的4层楼，承重不会有问题；即使将来加装电梯，消防通道不会有问题；即使挖地下室，也不会有漏水问题…   01 MES任务对生产流程的影响 MES作为组织和实施生产流程的驱动力，直接或间接地支持了公司的所有业务流程。这意味着引进和使用MES可以在这些流程的执行中挖掘潜力。为了设计比较完整的MES系统，以发挥MES支撑生产管理的潜力，必须更具体地了解这些企业流程与MES的关联。 MES支持（或接近）实时的企业生产过程和与生产有关的业务流程。因此，MES的系统设计，通常应靠近生产，也就是说，在生产管理的责任范围内。 以工单为核心的MES系统设计 表1：生产流程和MES任务的矩阵关系 德国工程师协会在2007年颁布了德国MES标准VDI5600，将MES的系统功能划分为10个主要任务并支持制造过程的6个业务流程，如表1所示。 02 MES工单管理 在生产中，订单通常是所有活动的触发点。它也是处理生产过程中需要的或由此产生的所有信息和成本的数据容器。根据生产的类型，使用不同的订单类型，如生产订单、看板、维修或保养订单，以及返工或管理费用订单。订单管理因此是制造企业中MES功能的核心组成部分。例如，如果没有订单管理，详细的调度和流程控制几乎是无法想象的。 MES的订单管理不应该与ERP系统的订单管理相混淆。为此，在本讲座中使用“工单”表示MES中的生产订单。 ◉ 在ERP系统中，订单的处理有一个中期或长期的范围，以及随后的账单。 ◉ 在MES系统中，确定生产过程中工序或基本子步骤的处理时间、资源分配和订单处理的顺序（生产过程规划），并负责执行。所有可能与订单相关的行动通常都被记录下来（登录/注销、中断、操作层面的数量、拒绝的原因、过程数据等等）。 以工单为核心的MES系统设计 图1：MES中工单管理功能模型 工单管理是以工单作为虚拟载体对生产力的三要素（劳动对象、劳动工具和劳动者）进行生产建模，形成以工单为核心的制造管理体系。 MES“工单管理”从不同的外部来源和MES其他任务接收工单列表，并将这些数据提供给其他MES功能，如“详细排产”。随着工单的处理，通过MES “数据采集”和其他MES任务产生了一定数量的新信息，然后“工单管理”将数据分配给工单，以便各部门能够快速有效地使用，例如，帮助他们对生产中断或变化作出适当和及时的反应。通过这种方式，可以大大地提高生产中的透明度和大大减少时间损失。 图1描述了MES“工单管理”的功能模型。 输入是不同类型的工单和工单相关的状态。原则上生产工单来自ERP，包括关键的日期、生产批量和工序详细等信息。MES中其他任务也会产生工单，如生产工单登录时触发检验工单，出现次品时创建返工工单，根据维护日历创建的设备维护工单，触发物料移动的运输工单、按库存生产的看板工单，以及记录间接成本的管理费用工单。 工艺建模：来自ERP的生产工单往往需要在MES中分解到工序层级，定义工序的资源、物料、时间和数量等细节。 处理工单采集数据：处理来自MES“数据采集”中的原始数据，如以脉冲值形式，在各个层级上进行汇总。 工序条件：确定工单中各个工序的关系。如前工序完成20件，后工序才可以开始。 反馈工单信息：当前生产整体情况是从订单的目标与生产方面的当前信息之间的持续比较过程中获得的。提供可视化功能实时地表示生产进展，如延迟、达成率等。工单管理在生产控制流程中创造了必要的透明度。 MES的任务 “工单管理 “管理着生产区域内各种类型的订单，持久更新工单的状态使管理人员有可能对变化作出反应。工单信息为其他MES任务中的进一步处理提供了信息，如生产计划与工单处理形成真正的控制循环。 通过对工单数据的长期评估，可以得出关于组织缺陷的结论，从而为制造企业的持续改善过程提供支持。 03 MES系统功能模型 MES的“工单管理”功能之一工艺建模定义了工单执行所有的规范。这些规范成为MES其他任务的模型基础。 如图2所示，工序需要一定数量和资质的工人来执行，在人员管理中需要建立工人的资质矩阵以匹配工序要求和人员排产时的工位安排，在工人日历中建立班次模型可以结合人员出勤来获得某一时间段可用的工人数量。记录工人在生产工单上的工时和生产数量，可以评估员工的绩效。记录工人在间接成本工单上的活动和活动时间，可以优化人员安排。 以工单为核心的MES系统设计 图2：工单是MES系统的核心 工序定义了所需的设备及设备工时。所有非计划停机将延长工序时间，导致流程效率下降。为提高设备可用性，需要定义设备的资源绩效账户RPA，然后采集实际的设备状态并记录到对应的RPA中。一方面管理层可以及时获得设备异常状态而做出快速调整，另一方面可以分析主要停机原因来指定有效措施消除非计划停机。正确的设备工作时间采集是制定预防性维护计划的依据。 在设计MES系统时，我们把生产资源定义为除设备以外在生产过程中需要的辅助资源，如工装、模具、刀具、量具、设置程序、作业文件等。工序细节中需要定义生产做需要的资源数量。产品、设备和资源的组合是排产时考虑的一个约束条件。在生产过程中，需要记录资源的使用时间，以便及时维护，比如修模。在管理层面上，需要评估使用不同资源的绩效。 工艺模板中定义的工序日期、工序作业时间、生产顺序是工序排产的起始点。设备、人员和资源状态是排产的约束。工序物料产出和工序设置时间是排产优化策略的选择。 过程质量顾名思义是伴随生产过程。因此，生产工序集成检验工序确保当生产工单开始时，根据不同事件，如换班、工单生产一段时间或一定数量、设备停机后恢复生产等事件，产生对应的检验任务。检验任务的执行结果决定了工序的流转。 工单模块之于MES系统，相当于一幢大楼的地基。工单模块设计需要充分考虑MES其他模块的需要。只有地基做得够好，即使将来从2层楼加盖的4层楼，承重不会有问题；即使将来加装电梯，消防通道不会有问题；即使挖地下室，也不会有漏水问题。

PLM与PDM的概念联系与区别 PDM是产品数据管理(Product Data Man&gement)的简称，“PDM是一种帮助工程师和其他人员管理产品数据和产品开发过程的工具。”从PDM的定义中，可以从静态和动态两方面理解：静态的PDM系统帮助组织产品设计，完善产品结构，确保设计、制造所需的大量数据和信息能够清楚明了，从而构筑一个信息平台对产品进行支持和维护，保证有竞争力产品的及时交付；动态的PDM系统管理产品生命周期的整个过程，组织协调诸如开发过程中设计评审、批准、变更及产品发布等事件，并最终落实到工作流和流程管理。一句话，任何在产品生命周期中需要的信息都可以用PDM系统来管理，保证所有人和系统在需要的时候能得到最新的、正确的数据。 如何定义PLM是一个十分重要的问题，但由于PLM是一个发展很快、比较新的信息化领域，关于这一方面的研究成果还不多，而且正在从事这方面研究的一些的咨询公司、厂商彼此之间还有一些不同的见解，因此并没有一个公认的对PLM的定义和诠释。 概括来说，PLM是一种企业信息化的商业战略。它实施一整套的业务解决方案，把人、过程和信息有效地集成在一起，作用于整个企业，遍历产品从概念到报废的全生命周期，支持与产品相关的协作研发、管理、分发和使用产品定义信息。如图1所示。 PLM系统的组成结构分析 图1 PLM系统的组成结构分析 从系统构成的角度看，PLM主要由四部分组成： (1)产品数据管理(PDM)：起着中心数据仓库的作用，它保存了产品定义的所有信息。从这些中心仓库，企业管理各类的与研发和生产相关联的材料清单(BOM)。 (2)协同产品设计(CPD)：让工程师和设计者使用CAD/CAM/CAE软件以及所有与这些系统配合使用的补充性软件，以协同的方式在一起研发产品。 (3)产品组合管理(PPM)：是一套工具集，它为管理产品组合提供决策支持，包括新产品和现有产品。PPM工具集有三个部分：用于日常工作任务协调的项目管理；用于一次处理多个项目的纲要管理；用于理解产品如何共存于市场的组合管理。 (4)客户需求管理(CNM)：是一种**销售数据和市场反馈意见，并且把它们集成到产品设计和研发过程之中的软件。正如在名称上所体现的，它是一个分析工具，可以帮助制造商开发基于客户需求、适销对路的产品。 当然，只由这四个部分还不足以组成PLM，这只是PLM四个主要的应用部分。

引言：关于企业级BOM价值的疑问 近年来，企业级BOM在国内车企成为一个热门的话题，且很多车企进入了采取实质性行动进行实施的阶段。尤为值得注意的是，这一热门话题正从汽车行业蔓延开来，延伸到了其它行业，如家电行业等。 应该说，这一趋势是有其深刻的背景的。分析起来，主要有两个方面的原因推动了企业对于BOM的重视。一个方面的原因是，企业对于产品研发越来越重视，产品正向开发与过去以逆向为主的开发从研发管理上有很大不同。比如逆向开发，对前期的管理需求很少，基本从详细设计图纸开始就可以了。但正向开发不行，前期多部门参与的产品企划、概念设计阶段需要精细化管理才能使得产品从质量、成本等方面有竞争优势。另一个方面的原因是，互联网+的思潮方兴未艾，销售模式的多样化以及对产品的个性化定制要求，都使得产品设计融入模块化设计的思想才能够很好地适应这一趋势。而这两个方面的动因，都需要以BOM为载体才能够落地。 企业在构建企业级BOM系统的时候，往往会问：一个企业花费很多人力物力构建一个企业级BOM的价值到底在哪里？这确实是一个不容易回答的问题，但不幸又经常是企业领导所关心的问题，因为企业级BOM项目是真正的“一把手工程”，项目投资大、决策层级高，在惯于采用投资回报率来评价项目的企业高管眼里，用一些简单的数字来评估其直接价值当然是再好不过的。因此在一些BOM立项报告或者总结报告中，我们经常会看到类似于“减少数据冗余度达XX%”、“提高设计重用率XX%”、“提高数据共享及时性而带来的工作效率的提高达XX%”等等。但这些的说服力都似乎不够，其直接关联性似乎都打了个问号。 企业级BOM到底有何价值？它给企业带来了哪些可量化的收益？对于这个问题，我曾经从我的客户那里获得过两个说法。一个说法是：我们从来没有考虑过BOM为我们带来了哪些收益，因此在公司最开始的时候我们就理所当然地认为应该有BOM系统，也就构建了BOM系统来支持所有的车型开发。如果非要说BOM系统的价值，我只能说它像地基，没有地基怎么能够盖房子呢？ 同样是这个问题，另外一个人给我的答复是：BOM是一个企业的索引，企业相关业务领域的业务报表都可以基于这一唯一索引产生。BOM管理就是要保证这一企业唯一索引的准确性。 以上两种说法都很好、很形象。但这并不足以解答企业级BOM的投资回报问题。因为都没有对其价值进行可量化的评估，甚至连诸如“提高设计重用率”这样的指标都没有。 可是，企业级BOM管理的一些特性也使人思考也许把BOM管理的价值进行具体化、量化是不合适的。毕竟世界上不是每件事情都是可量化的，也不是只有可量化的东西才有价值。一座大厦的地基能给大厦带来多少经济收益呢？作为一个企业的索引，它应用的面可能很多，但究竟在哪些层面，有这个索引和没有这个所有到底带来多少工作效率的提高、从而带来多少钱的价值呢？这些都很难量化，或者说量化本身的假设条件太多，使得量化之后的结果可参考性不大。但有地基才可盖房子、有索引才可能构筑一个好的管理体系，这个却是比较容易理解的。 这些思考使我觉得BOM的真正价值在于对企业管理细节的提升，而这些管理细节的提升是构筑在BOM管理体系之上的。没有很好的BOM管理体系，这些管理细节便很难落地，而这又会影响到一系列的业务工作的展开。在这里试举几个典型的例子。 企业管理的细节之一：产品开发早期能把BOM搭到什么层级？ 在产品开发早期是不是能够搭建一个BOM、能把BOM搭建到哪个层级实际上反映了一个企业多方面的管理水平。为什么这么说呢？让我们先从成本分析的角度稍作说明。 对于新产品开发，在前期如何科学地设定其目标成本，并在研发的过程中如何适时进行成本评估，确保项目的经济效益是车型正向开发一个非常重要的命题。项目是否继续，成本是一个重要指标。而对于中途放弃的项目，则越早放弃越好，很多项目往往到快量产时才放弃，这对于企业都是巨大的浪费。问题是如何才能够使得项目组在项目早期能够进行有参考价值的成本评估呢？ 这个问题比较复杂，涉及面比较广，这里只就进行成本分析的基础——BOM——稍作展开。 从目标成本管理而言，是一个自上而下的分解过程，即首先确定整车产品未来投放市场的具有竞争力的价格，在考虑利润等因素之后，剩下的就是成本。如果整车的成本能够控制在这一范围之内就能够取得预期的盈利，反之则有可能亏损。目标成本的分解就是将整车成本向以下各系统、子系统、模块、甚至包括零部件一层一层分解；而设计阶段的成本的评估则是自底向上，评估零部件、模块、子系统、系统乃至整车的成本。从这一过程可以看出，目标成本是否能够落地、整车估计的成本是否可信，起到关键作用的就是构成整车的零部件清单到底是什么样的。如果零部件层级分解不下去，比如都是一些大的总成级别、或者模块甚至子系统级别，那么无论是目标成本的向下分解还是估计成本的向上卷积都不具备太多的管理价值。 那么，将零部件管理到何种层级才是合适的呢？一个大体的原则是管理到与企业经营相匹配的水平，即供货级别。 读者也许会问：哪家企业的BOM不会管供货级别的零部件呢？不错，每家企业的BOM都会管到这个层级。问题是在产品开发的什么阶段管到这个级别？详细设计阶段、产品与工艺验证阶段管到这个级别当然没问题，但能够在概念阶段甚至更早就能搭建出一个这一层级的BOM就具有非常大的挑战。为什么非常难呢？因为确定供货级别零部件不仅仅是一个设计问题，还要考虑工艺、采购等方面的因素，特别是同步工程工作做得不到位的时候，早期BOM所定义的零部件层级就很可能达不到这个层级。很多企业一方面在早期要进行成本分析，另一方面，这个时候还没有BOM、或者BOM层级太粗，不足以支撑成本分析，因此成本分析就会流于形式。 重量管理与成本管理非常类似，也存在自顶向下分解目标重量、自底向上卷积计算重量、估计重量、实际重量的问题。其对BOM的依赖与以上成本分析与管理的模式非常相似。 在整车开发过程中成本管理、重量管理的重要性是毋庸置疑的，但能够管到什么程度、是否能够落地取决于在相应的整车开发阶段能够将BOM构建到供货级别的零部件。看似一个细节问题，影响面很大，要做到也需要多个业务部门的密切配合，是一个企业综合管理水平的体现。 企业管理的细节之二：如何按照整车项目管理的要求落实BOM信息的及时、准确输出？ 企业级BOM协调跨部门的业务，因此往往承载多个业务部门所需要的信息。比如某家车企，工程BOM管理的属性多达100多个。这些属性信息都是为采购、财务、认证、工艺、制造等业务部门服务的，对各个业务部门非常重要。那么，如何才能保证这些信息能够在恰当的时候产生、并传递到相应的部门呢？ 在整车开发流程中，一般会定义在整车开发什么节点必须输出哪些信息，包括BOM信息在内。那么，是否大家按照整车开发流程中的定义输出这些BOM信息就行了呢？事实是很难达到。这是因为： 整车开发流程中定义了，但只是一个规范而已。在某个具体车型开发时，BOM信息的具体输出时间则需要针对具体情况制定具体计划。 一个车型下零部件一般在1500-2500个左右，每个零部件都有相应负责人，因此涉及到上千甚至2000多人的工作，如何保证这么多人能够按照统一指定的日期交付满足质量要求的内容呢？ 信息提供者往往并不了解信息需求者的业务，因此对自己所提供的信息应该在什么时候提供、要达到怎样的质量要求往往缺乏理解。比如上面提到的例子，工程BOM上承载100多个管理属性，这些属性信息的提供者往往是设计人员，而需求方（信息使用者）往往是采购、物流等工程师。设计人员关注的是自己的设计工作，对这些属性的影响关注度往往严重不足。 正是由于以上原因，很多企业BOM形同虚设，起到的管理作用很小。那么如何解决以上问题呢？ 回答这个问题，我们首先要探讨BOM工程师这个概念。 所谓BOM工程师，顾名思义，就是专门管理BOM的工程师。这本身不需要过多解释。但这里要强调的是，BOM工程师并不等同于BOM数据的维护人员。BOM管理是一个专业的工作，需要有专业背景和技能的人来做，而不是像很多企业的数据维护人员一样，只是简单机械地将数据维护进系统。BOM工程师作为一个专业的岗位，主要负责以下方面的工作： 负责BOM相关的规范的制定、推进。如BOM要管理哪些属性、每个属性是哪个业务部门需要以及属性的重要程度、对业务的影响等。 协助进行车型开发项目主计划制定，同时根据整车开发流程的要求以及车型开发项目主计划制定相应的BOM计划。 执行BOM计划：包括选定参考车型BOM、协助进行BOM搭建、按照BOM计划的要求提前与相关信息提供者进行沟通、定期对信息进行评审等，以确保信息能够如期、按质量提供。 校验整车BOM的完整性。 协助设计人员进行零部件申请、零部件描述标准化工作。 由以上工作职责可见，BOM工程师相当于车型开发中专门负责BOM管理的项目经理角色。这一角色即充当了BOM规范的制定者，同时又扮演着信息提供者和信息使用者之间的协调者、管理者，使得本来分散的（1500-2500多个零部件、上千设计员）、多方面的（100多个属性）信息能够进行相对集中式的规划、监管，从而保证BOM信息能够在恰当的时候传递给相应的需求方，以驱动这些业务工作的开展。 企业对BOM工程师这些看似很平常、非常琐碎的工作往往缺乏认识，因而往往缺乏针对具体新产品开发过程中BOM相关工作的规划、实际有效地执行，而是设计人员附带输出的一个结果。这种状况下，BOM的管理价值就极其有限。 管理体系的形成取决于细节遵守到位 企业越来越重视产品研发，重视产品的正向开发模式，也非常渴望学习到国外先进的管理经验。但这种学习、这种对管理思路的渴望往往充满了“叶公好龙”的色彩，真正沉淀成为企业管理实践的内容不多。企业往往把国外的经验神秘化，而真正拿到这些管理经验的时候，往往又觉得很平常，不具体去操作，因此有很多团队一直停留在学习、研讨、再学习、在研讨……这样一个循环中。这一现象在企业级BOM领域尤为突出。有些自主品牌车厂企业级BOM在正式立项之前好几年，就已经组建专门的团队利用各种外部资源进行研讨，但几年过去，不要说借鉴外部的经验形成企业自身的管理规范这样的目标的实现，就连真正消化外部经验、形成了对BOM的实质性的认识都很难达到。 企业级BOM管理体系包括配置管理体系、BOM体系以及企业级变更管理体系三个部分。配置管理体系决定了产品从规划到工程、制造、销售过程中BOM的组织方式；BOM体系决定了企业级BOM管理内容；企业级变更体系是管理企业级BOM中各种形态BOM的手段。这三个层面的体系相辅相成，涉及到整车开发流程中方方面面的规范。国外的车企在这些管理规范上确实有值得我们学习、借鉴的地方，但都会体现在一些管理细节上。正如上面举的早期BOM所能达到的零部件层级以及为了保证各部门业务需求而设置的BOM管理工程师的相关职责，这些都看似很平常，只是一些“不应该由领导来关注的细节”，但这些细节做不到，则一切都只是纸上谈兵，企业级BOM管理体系很难建立。 总之，在企业级BOM这一课题上，我们不要期求一些神秘化的、立竿见影能够解决我们日积月累形成的顽疾的药方。企业级BOM系统的构建只是为企业更好地实现产品管理打下基础。有这个基础，好的管理方式才能给赖此而衍生；没有这个基础，则只能头痛医头、脚痛医脚，从而日积月累巩固旧的顽疾、形成新的顽疾。

APS是高级计划与排程(Advanced Planning and Scheduling)的简称，主要用于均衡供应链与生产过程中各种资源；在不同的供应链与生产瓶颈阶段给出最优的生产计划与排程；实现快速计划排程并对需求变化做出快速反应。 面对当下的众多挑战，越来越多的企业开始关注和推进APS实施应用，以实现对企业内外资源与能力进行优化和调整，对变化快速评估和响应。有观点认为由于APS基于供应链管理和约束理论，涉及到大量的数学模型、优化和模拟技术，对基础数据要求较高，APS目前覆盖率较低，实施成功率不高，应用效果参差不齐，真正可以落地在企业中实施的案列并不多。 因此，e-works策划采访了多位APS实战专家，形成系列文章，以探寻企业APS成功实施应用的秘诀。本文是系列文章的第二篇，将从APS实施与应用的角度，浅析企业APS成功实施应用的关键因素以及APS选型注意事项，并对国内APS应用现状和未来发展趋势进行分析。 在本文的撰写过程中，得到了APSS高级计划与排程协会会长蔡颖、APS实战专家微优微科技秦峰、供应链专家李忠华、北京理工大学数字化制造研究所所长王爱民以及西门子、谷斗科技、Asprova、悠桦林、不工软件、杉数科技、网蓝通用、云筹优化等厂商的大力支持，在此一并感谢。 一、我国企业APS应用现状 作为企业智能制造建设中不可或缺的一环，我国制造企业在APS的应用上，正呈现出以下特点： 应用仍处于初级阶段 虽然我国引进APS概念及系统已二十多年，但以往企业对APS的需求却呈现出被压抑的状态，对APS认知不足、缺少可参考的最佳实践、试用过多个APS软件却觉得其不能达到想要的效果，种种原因制约着我国制造企业APS应用的脚步。因此，目前我国制造企业APS应用比例整体偏低，仍处于初级阶段，在已经应用的企业之中，应用的成熟度也比较有限。 APSS高级计划与排程协会会长蔡颖表示，从企业规模来看，领先的头部企业及大中型集团企业已经开展了很多APS方面的落地工作，应用比例相对较高，进程较快，成长型及中小型企业大多处于探索阶段；从行业应用来看，汽车、电子、家电、化工、食品等自动化程度较高的行业企业应用率相对较高；从应用类型来看，目前企业应用较多集中在产线及车间作业级APS方面，供应链级APS、多工厂或者多生产基地协同的APS则应用相对较少。 APS实战专家微优微科技秦峰认为，早年APS主要是行业头部客户和一些全球化企业在尝试，其他企业由于数字化程度偏低，管理相对粗放，排产基本都是采用人海战术，对APS的态度以暂时不考虑或者观望为主。近年来，随着国家智能制造的深入发展，企业数字化程度不断提升，APS已经成为大中型企业必须要实施并突破的关键系统之一，企业的态度开始从观望转向冒着失败风险也要全力突破应用APS。 大中型企业采用自研APS 当下，考虑到企业自身工艺特点，以及APS软件的适用性，或是受到工业软件国产化的影响，不少大中型企业选择了自研APS系统。例如某装备制造企业为了应对市场波动，解决生产现场生产组织和交货期管理的问题，在结合产品生产特点及生产实际状况梳理分析后，判断市面上的APS软件不能很好地满足公司需求，并且随着各个生产单元的需求不断变更，软件维护和变更的成本较高，选择了自行开发有针对性的APS系统。 对于企业自研APS，通常是因为这些企业的工艺特点具有特殊性而APS系统的实施十分复杂，这些企业不愿意将标准的套件套用在自身的业务上，让业务去适应系统功能，反而限制业务的发展。 但从另一方面来看，企业自研APS仍面临不少问题。大部分自研APS只能满足企业当下的需求，有一定局限性，当企业业务发生变化时，一旦APS的技术架构不灵活，就很难适应企业业务拓展的需要。其次，企业自研APS的业务需求通常来自内部业务部门，很难结合其他优秀企业的经验和理念，这样也就错过跟同行业先进企业学习的机会。此外，APS软件的基础是生产管理的理论，其引擎是数学模型算法，两者缺一不可，企业自研从产品研发到落地都会面临不小的挑战。 APS实施成功率不高 我国制造企业对APS虽然有了必要性的认知，但不少企业在APS规划之初愿景是美好的，在实施之后却产生了很大落差，真正可以在企业中落地的案例并不多。供应链专家李忠华就指出，APS目前在我国企业中覆盖率较低，大概只有1000多家企业尝试过，但效果参差不齐，优秀案例更是凤毛麟角，APS项目的验收率不到3成。 究其原因，相较ERP、WMS等软件，APS对应的计划业务一般都有非常复杂的逻辑，不仅对软件要求高，对甲方、乙方的业务能力要求高，对数据要求也更高。此外，APS计划排产优化问题是世界性难题，目前的技术还很难做到全场景的智能优化，而不同行业不同场景的APS差异非常大，无论是产品、顾问，还是使用方都需要对于行业和场景有足够的理解，套用标准产品或简单复制，会很容易失败。同时，APS属于辅助决策系统，它的成功率是看辅助人的正确决策到什么程度，以及人的计划决策依赖APS系统的程度，这就很容易导致与管理者的期望值有一定的落差。使用方过于理想化，设定太高目标也是导致项目最终交付失败的原因之一。 北京理工大学数字化制造研究所所长王爱民教授也指出，企业根深蒂固的手工计划模式习惯也是导致APS失败的重要原因之一。APS是一种作业级的精细化计划，而手工模式下的计划其实更多的体现为一种能力分配，与MRP当中的粗能力平衡非常类似。手工计划模式下的习惯方式与APS的排产方式具有很大对立性，如果企业过于坚持自己的这种方式，将导致APS走向绝路。 二、如何实现APS成功应用 对于企业而言，形成的计划越精细，对生产能力的预判越准确；为市场销售人员提供的产能与资源信息越准确，就可推算出更准确可行的交期承诺，更快速响应市场变化，提升企业竞争力。那么，如何才能成功实施应用APS软件并令其发挥预期的效用呢？ 1、APS成功实施的关键因素 在实施APS前，首先企业需要认清What？How？Why？不仅知道APS是什么，怎么做，与其他系统之间的关系与边界，关键是知道为什么要实施APS，知道如何能带来价值，才能做难而正确的事，坚持持续改善。 ◉ 首先，要明确APS系统的实施边界，处理好APS与其他业务系统之间的关系。ERP与MES系统中或多或少都有排产的功能，但APS的计划排产方式与这些系统有着本质上的区别。如下图所示，MES、ERP是事后系统，仅记录和刻画已经发生或者并不准确地计划（粗能力计划）未来的事情，是一种辅助决策系统，而APS是事前系统，基于现有的数据，通过智能化的算法，来针对各种复杂的场景做出最优化的预测性决策。 APS通关“秘诀”之——APS实施应用 APS与ERP、MES排产的对比 在应用中，APS要与ERP、MES系统紧密集成。在与ERP系统的集成中，ERP系统向APS提供库存信息、采购信息、BOM数据等，APS对订单进行产能的评估，为企业生产计划管理提供更精确的指导。对于满足生产条件的订单，可经过模拟排产和优化，形成最终的排产结果，在执行过程中如有较大变故或紧急插单发生时，可滚动重排订单。在与MES系统的集成中，MES系统向APS提供车间的生产任务信息、加工工艺、设备信息、人员信息等，APS进行排产后，向MES输出排产仿真及结果对比分析，以及准备下达给车间的排产方案，可细化到某时某工人在某设备上加工某工序，同时需要配备何种工装工具及刀具，准备哪些物资辅料等。只有对APS有了清晰的认知，才能开启APS成功实施应用的第一步。 ◉ 第二，在启动APS项目时，企业需要梳理出自身的计划业务应用场景和逻辑规则，要能够区分具体业务问题是系统性依赖还是非系统依赖。APS是业务逻辑提炼，企业要能够梳理清楚哪些需求是交由APS系统处理，哪些可以通过流程优化来实现。 ◉ 第三，准确的基础数据是实施APS的前提，例如物料BOM、工艺路线、标准产能、换产时间、订单交期等数据，但企业除了审视基础数据是否完整，还要看数据是否被其他信息化系统有效地承载，否则会让APS项目陷入大量的数据整理工作中。当企业有了一定的信息化和数字化的基础，比如拥有ERP、MES、PLM、WMS等软件应用基础，有了较好的主数据、产能数据、物料数据等，会增加APS项目成功实施的可能性。 ◉ 第四，企业在选择应用APS软件时，需要基于企业现状制定可行阶段目标，不可过于理想化。企业需要明晰APS上线后是需要持续迭代和优化的，这也是企业供应链计划排程改善的过程，需要不断坚持改善。在实施过程中，企业要遵循80/20原则，学会一定的妥协，如实现指标与自身能力的妥协、优化程度与收敛速度妥协、局部优化与整个优化的妥协、实施时间与二次开发时间的妥协等。 ◉ 最后，企业管理层的组织能力与计划员的意愿也是APS成功实施的关键因素之一。如，计划员应不仅认识到APS对企业的价值，还要认识到对自身的职业生涯的价值。李忠华表示，企业实施APS不意味着万事俱备才能启动项目，而是要了解差距，且有很好的对策思路去弥补不足（可能是在项目中弥补，也可能是在项目前弥补），同时做好思想准备、资源准备和组织动员工作。 2、APS软件选型注意事项 与其他工业软件选型相同的是，每个企业选择APS软件时都会重点考察适合自身产品的能力、供应商的整体能力、实施顾问的能力，以及现场考察成功应用的客户。但APS软件的特殊性在于，APS是计算型系统，比较抽象，软件的核心算法效率、建模能力、系统架构、功能完整性、产品化模块化能力和后期的扩展能力都决定着APS是否能成功实施应用，因此，企业在APS选型时应重点考虑以下几个方面。 核心算法：APS的核心是算法和建模能力，企业最直观的选型标准就是APS的核心算法和模型是否可以容纳企业的关键场景和关键约束，以及技术是否是软件厂商自研自有，是否可以针对企业特定需求定制开发，算法的计算速度和建模数量级在行业内是否处于领先水平等。企业可以针对核心应用场景进行POC（Proof of Concept，概念验证），验证产品柔性和匹配度，以及性能算力。 系统架构：查看产品架构能否满足企业需要，是否能很好的融入企业的整体系统中，实现一体化的数字化管理。APS的集成性非常重要，至少需要支持关系数据库，开放数据字典，方便与现有的ERP、MES系统集成与后期进行扩展与定制开发。 功能匹配：APS包含高级计划AP和高级排程AS。在企业实际应用中，APS的计划能力往往被忽略，而交给ERP的MPS来实现，可以想象这样的组合很难带来很好的效果。企业在选择时应该结合应用场景，判断自身的需求集中在供应链计划还是排产方面，再来选择合适的APS产品。 模块化：APS软件部署是一个与企业自身一同成长的过程，任何的数字化系统都不是一蹴而就的，企业的数字化能力也会在一个个系统的落地中得到互补发展。企业在寻找和自己业务需求匹配的APS软件时，需要将现在的业务需求、未来的业务需求一同考虑进去，先解决最重要的问题，上线核心模块，再逐步扩展、完善，减轻上线初期企业接受新事物的负担，增加上线成功率。选择一个模块化、可配置建模的产品将可以根据企业的发展和变化进行快速柔性的迭代配置，更好地满足企业个性化场景需求，适应未来发展需要。企业除了审视选定的APS软件是否匹配本行业的业务特点与个性化应用场景， 实施能力：制造业各个行业之间的差异非常大，不同行业、不同供应链计划模式、不同工艺路线、不同数字化应用场景差异很大。APS供应商与实施顾问对于行业的熟悉程度，对企业业务流程的了解程度，对于场景的认识程度，都决定着项目能否顺利落地。企业除了真实落地考察厂商行业应用案例，还需要重点评估实施顾问的行业经验和业务理解能力，顾问最好具备一定的甲方行业供应链咨询能力，因为APS不仅仅是一个系统引入，也伴随着供应链的改善优化。 最后，企业在选型时还需要注意从决策层需求、管理层需求、执行层需求三个需求方面来考虑，综合考虑多层级需求，同时明确需求的优先级。最值得一提的是，企业应对APS产品有着清晰的认知，APS只能在需求范围内给出较优解，并不能完全实现所有需求。 三、企业APS应用趋势 从APS的发展来看，APS产品的功能特征的演变可分为四个阶段：首先是人机交互可视化排程，基于简单的有限资源计算；其次发展到基于各种资源约束优化计算；第三阶段可实现基于多重资源约束的优化和建模；如今，APS已可基于多重资源约束、物料的动态约束、需求计划、分销网络配置计划、运输计划、全局CTP(Capacity to Promise, 可用生产能力承诺)与ATP（Available To Promise,…

老张的下一个项目是EPC项目，对于老张自己来说也算是一个新领域。为了不打无准备之仗，老张申请了EPC培训，对整个EPC项目做了一个全面的了解。老张发现，EPC本质上还是需要通过分包商去完成的，因此，做好分包商的管理是重中之重。 EPC项目是指工程总承包（Engineering设计、Procurement采购、Construction施工）的一种建设模式，其中有几个关键角色： 业主方Owner：即工程需求方，整个项目的发包方，负责根据自身项目的使用需求，对整个项目所有细节提出具体技术要求； 总包商Constractor：通过竞标，得到业主授标的主题公司，负责该项目的建设； 分包商Sub-Constructor：分包商时相对于总包商而言的，总包商根据自身实力，将部分工程的实施交给其他公司，通过另一个分包合同管理其完成项目实施。 首先因为EPC项目一般规模庞大，涉及到多个专业、系统。例如油气管线项目涉及到管线敷设、站场土建、专业设备（如压缩机等）、辅助设备（发电机、锅炉、空调等）、自动化控制以及通信等，这些工程师无法由一个公司完成的。 总包商大多数具有某方面的专业资质和经验，最重要的是具有庞大的平台管理资源，足以支撑项目交付中对各个分包商的协同管理能力，尤其是在国外，平台资源显得尤为重要，这里的平台资源一般是指：公司的经营资质、人力资源、设备购买清关能力、设备运输能力、仓储能力以及项目人员的衣食住行能力。 业主可以将一个项目分为多个EPC合同，比如油气管线项目，业主可以将一条管线分为多个合同包：管线包、站场包、通信包等，每个包都是一个单独的EPC合同，都有一个单独的总包商，可以这样理解，一个业主可以对应多个总包商，但一个总包商只有一个业主。 分包商有两种方式：指定分包和专业分包，指定分包是指在业主的招标条件中，业主指定某一部分的工程由指定的分包商来建设，虽然业主指定了分包商，但是分包合同还是在分包商和总包商之间签订。 专业分包是指总包商将其工程中的某个专业工程，发包给具有相应资质能力的企业来完成。实际上指定分包商属于“强势分包商”，而专业分包商属于“弱势分包商”，在一个EPC项目中，很多时候，总包商需要面对上述两种分包商，而管理办法也不尽相同。 总包商对于指定分包商在合同谈判中，没有压价的筹码，实际上只是给指定分包商提供一些平台资源，收取一定的管理费而已。 凡事都有两面性，好的一个方面是业主指定的分包商在该专业领域大都具有足够的技能和经验，从设计到采购到施工，都有一套完整的管理办法，总包商可以赋予指定分包商更灵活的施工空间，总包商则更应关注整体工程的进度协调等项目管理性工作，甚至总包商可以在设计、施工阶段让指定分包商直接和业主相关部门沟通，提高工作效率。 对于专业的分包商，总包商就具有绝对的话语权。 根据业主的标书要求，总包商把某一部分专业建设发包，经过多个分包商竞标，总包商可以选择“物美价廉”的分包商，但是这些分包商不一定有足够的EPC项目交付经验。那么在设计阶段，总包商需要投入更多的资源和人力在分包商和业主及其它总包商之间进行技术澄清、协调等工作，下面是对专业分包商的几个管理要点： 1）注重业主标书需求，把技术需求首先传递给分包商 在大型EPC项目中，往往涉及多个专业领域建设，某些领域对于总包商也是比较陌生的，除了在竞标之前仔细评估盈利和交付可行性外，还需要有相对专业的工程师负责该系统的分包招标，尽量把多的技术责任转移到分包商那里。 2）设计阶段严格把关，消除交付风险 在项目的设计阶段，专业分包商不一定了解整个设计的规则和流程，比如一个子系统需要提供多少份设计图纸、多少份流程文档，每份图纸、文档的具体需求是什么等等。总包商在这个过程中就起到一个纽带作用，首先根据业主需求，把涉及到的需求转化为专业分包商所能理解的技术需求，得到分包商反馈后，再转化为满足业主需要的设计文档。 3）澄清交付界面 经常会遇到这种情况，一个工程由多个总包商共同完成，比如一个总包商负责站场的建设，另一个总包商负责通信系统的建设，通信设备的安装都是依赖于站场的。只有在站场机房、电力等条件具备后，通信设备才能安装，但是在站场土建前，就需要考虑所有的通信设备安装的交付条件，提前在业主协调下和站场包的项目团队进行工作界面澄清。 如果某个问题没有澄清，比如没有预敷设电源线，等站场竣工后，所有地面都已浇筑水泥，几乎不可能再重新破路面布放电源线，或者预埋螺栓尺寸有误，无法安装信号接收天线，需要重新拆除基础重做，将会造成巨大的损失，更严重的是延误工期。 由此可见，界面澄清非常重要，需要事无巨细的考虑交付过程中的每一个环节。 4）精确管理交付计划 对于采用了分包的总包商，在交付中都几乎需要分包商或者厂家提供工程督导、软件调测工程师等，如果是国外的项目，交付项目本身也是一个很大的开销，在项目交付前需要动迁国内的工程师到站，需要安排硬件设备工程队、监理甚至业主到现场，每个角色每天都是项目开销，所以如何快速高效的组织相关人员到位完成交付很大程度上决定了项目的利润情况。 在交付前，必须保证所有交付需求件到位，包括图纸、流程文档、设备、工具、硬件安装合同、督导合同、建立、业主服务、分包商工程师签证、机票等其他制约条件。 总之，在EPC项目中，总包商需要精细化管理各个分包商，同时与其他总包商、业主之间建立长效沟通机制，及时发现问题、解决问题，最大程度整合各类资源，才能达到缩短工期、降低投资、节约成本、保证质量的目的。

什么是敏捷项目管理，它是如何工作的？ 它真的可以帮助你的团队更快地完成更多工作吗？ 以下是你如何将敏捷项目管理方法应用于下一个项目的方法。 在管理你的项目工作时，有几十种项目管理方法可供选择。 但是当你开始研究哪种方法适合你时， 可能会看到一个特定的词一遍又一遍地出现：敏捷。 它似乎在你的余光中闪烁，就像某种项目管理海市蜃楼。 这是真的吗？敏捷项目管理所宣称的所有好处真的是真的吗？ 或者它只是一个承诺比它提供的更多的时尚流行语？ 可以肯定地说，关于敏捷项目管理的好处有很多噪音。 但它到底是什么？你怎么知道它是否适合你的团队管理？ 什么是敏捷项目管理？ 敏捷项目管理是软件开发项目的一种迭代方法，可确保可以快速对反馈采取行动，并且可以在产品周期的每个阶段做出响应更改。 这使项目团队能够采用敏捷的项目管理方法，在项目的时间框架和预算内快速协作地工作。 敏捷项目管理涵盖了许多不同的敏捷项目管理方法，所有这些方法都借鉴了一些共享的敏捷原则和核心价值观。 但是，没有单一的通用“敏捷方法”。 它们都是从哪里来的呢？ 当前大多数敏捷项目管理方法都源于软件开发。早在 1990 年代，软件团队就发现高度结构化的“重量级”传统项目管理方法（例如 Waterfall瀑布开发项目管理），在他们需要的工作方式方面并没有提升效率。 他们发现，这些重量级方法的缺陷——例如缺乏灵活性、适应性甚至自主性——使他们更难以应对变化或在工作时融入他们的学习成果。 由于项目计划在一开始就已被概述，因此没有任何意外的余地，而且出现偏差可能会付出高昂的代价。 但与流程固定且结果可靠且稳定的行业相反（想想：在装配线上创建相同产品的制造流程），变更是软件项目的基本组成部分。 也许利益相关者的需求会发生变化，或者测试表明，一旦最终用户接触到某些东西，它就没有按照应有的方式工作。 敏捷项目管理方法不是被他们一开始概述的项目管理计划所束缚，而是意味着团队可以将这些变化考虑在内，以制造出最好的产品。 为此，他们需要更短的开发周期（称为冲刺）、更迭代的过程以及持续的反馈和测试。 然后在 2001年，一群软件开发人员聚在一起讨论敏捷的核心原则，并真正深入研究其背后的哲学。他们提出了敏捷软件开发宣言，这是一套价值观和原则的集合，对于想知道如何变得敏捷的团队来说，这将是风向标。 许多敏捷项目管理方法论是在考虑软件的情况下开发的，但核心敏捷价值观和敏捷项目管理原则对许多不同类型的团队有用，不管是产品团队还是营销团队。 这里有一个有用的敏捷项目管理定义。 敏捷项目管理是一种协作、迭代的项目管理方法，它结合了持续测试和对变化的响应能力。 听起来不错？让我们回到敏捷宣言，详细了解可用于指导任何敏捷项目的核心价值观和原则。 最早的敏捷项目管理方法侧重于软件，而敏捷宣言是由软件开发人员创建的。因此，你会在整个过程中看到该词以及其他相关术语，例如“开发人员”和“客户”。 但不要觉得受此限制。 无论你是在创建软件还是完全不同的东西（例如营销活动），无论你在哪个行业工作，都可以应用很多要点。 最初的敏捷宣言宣称敏捷有 4 个核心价值： 个人和交互超过流程和工具。 工作软件优于综合文档。 客户合作超过合同谈判。 响应变化而不是遵循计划。 这些核心价值观是所有敏捷项目管理方法的核心，从标准工作方式到 12条敏捷项目管理原则，无所不包。 从核心价值观中可以清楚地看出，敏捷方法首先是协作和以人为本的。 这不仅适用于工作流程（通过“个人和互动”和“客户协作”取得进展，将人的因素放在首位），也适用于成品。 也就是说，目标是创造一些功能性的东西，为最终用户带来最大的价值。 根据敏捷宣言，敏捷项目管理有 12 条关键原则 。用宣言自己的话来说，它们是： 第一要务是通过早期和持续交付有价值的软件来满足客户的需求。 欢迎不断变化的发展，即使是在发展的后期。敏捷流程利用变化来获得客户的竞争优势。 频繁地交付工作软件，从几周到几个月不等，优先考虑更短的时间范围。…

一、CAD：工业软件基石产品 1 什么是CAD？ CAD，即计算机辅助设计，是一种可以在工程设计和产品设计中，进行计算、信息存储和制图等项工 作的交互式制图系统，其处于产业链的上游位置，主要应用于建筑业和汽车制造、通用机械等制造业。 2D CAD：2D CAD软件提供了一个二维设计平台。由于2D CAD不允许创建透视图或比例，因此通常用于绘图 、草图和草图概念设计，这为用户提供了尺寸和比 例的基本概览，然后再进行 3D 设计。 3D CAD：3D CAD提供了一个设计三维对象的平台。这类 CAD软件的主要特点是3D实体建模。这让设计师可 以创建具有长度、宽度和高度的对象，从而实现更 准确的缩放和可视化。 1.2 CAD技术发展历程：四大重大技术革命 第一次技术革命：曲面造型 60年代出现的三维CAD系统只是极为简单的线框式系统，只 能表达基本的几何信息，经常发生设计完成后，制作出来的样 品与设计者所想象的有很大差距甚至完全不同的情况。这时候法国人提出贝塞尔算法，使得人们在用计算机处理曲线 及曲面问题时变得可以操作，标志着计算机辅助设计技术从单 纯模仿工程图纸的三视图模式中解放出来，曲面造型系统 CATIA为人类带来了第一次CAD技术革命。 第二次技术革命：实体造型 CAD的表面模型技术只能表达形体的表面信息，难以准确表达 零件的其它特性，而实体造型技术能够精确表达零件的全部属 性，在理论上有助于CAD模型的表达。SDRC公司于1979年发布了世界上第一个完全基于实体造型技 术的大型CAD软件I-DEAS.实体造型技术的普及标志着CAD发 展史上的第二次技术革命。 第三次技术革命：参数化技术 进入20世纪80年代中期，CV公司内部以高级副总裁为首的一批 人提出了参数化实体造型方法。这是一个很好的想法，但是碍 于当时参数化技术还有很多技术难点有待攻克，CV公司内部否 决了参数化方案。就是这一批被CV公司拒绝的人，离开CV成立了一家新的参数化 技术公司，开始研制名为Pro/ENGINEER的参数化软件。而这 家公司就是历史上CAD领域最具代表性的软件公司之一PTC公 司，于1989年上市并引起机械CAD界的巨大轰动。 第四次技术革命：变量化技术 参数化技术的成功应用，使它几乎成为CAD业界的标准。但是 重新开始一套完全参数化的造型系统将花费很大的人力和财力 。因此许多应用软件采用的参数化模型都是在原有模型上进行 局部、小块的修补。SDRC公司的开发人员大胆地提出了一种更为先进的实体造型技 术——变量化技术。SDRC公司于1993年推出了全新体系结构 的I-DEAS Master Series软件。在早期的大型CAD软件中，这 是唯一一家在90年代将软件彻底重写的公司。 1.4 CAD基本技术 人机交互技术…

  数据治理是什么？它和数字化转型又有何关系？ （一）数据治理是什么？ 事实上，这类情况在供应链各业务环节十分常见。例如，在许多管理不甚严谨的制造业工厂中，物料编码做得不完善，就会出现“一物多码”或者“多物一码”的情况。实物品类和信息系统中的编码不能一一对应，会导致采购、库存管理等环节许多混乱现象。又如：一些全国性的分销流通组织，其内部层级机构可能会有好几种不同的叫法，如“省级-市级-县级”或“一级机构-二级机构-三级机构-四级机构”等，每种叫法可能都有其历史原因，但同时存在于一个组织中，就可能会给管理带来麻烦。至于管理原因造成系统中数据缺失、数据错误，更是普遍现象。 现代供应链组织对于数据治理日益重视，还有一个原因：随着降本增效的压力日益增大，供应链各个环节之间进行整合的需求也更加迫切，只有将上下游的信息充分打通，才能挖掘出更大的效率/成本优化空间。然而，不同组织之间数据不互通、格式不统一等现象是非常普遍的。即使每一家企业内部都做得很好，如何避免跨企业沟通的“鸡同鸭讲”也是很大的难题。数据规范不统一，数据就无法顺畅流动，供应链的沟通交流就存在“堵点”。 “数据治理”对数字化供应链为何如此重要？ 图：数据治理面临的一些常见问题 （二）数据治理处于数字化转型的哪个阶段？ 根据笔者理解，数字化转型过程可以概括为“四个阶段，一条线索”: 第一阶段 – 业务标准化：在这个阶段要为数字化作好充分的准备，如运营操作体系的标准化，组织流程的清晰定义等。数字化运作的一大特征就是确定性、可重复，这必须以业务的标准化为前提。 第二阶段 – 局部在线化：让一部分场景先数字化起来。让发生在线下的“碳基”活动转变为线上的“硅基”活动。注意：实时在线非常重要。如果线上数据和线下活动有很大的“时差”，甚至需要靠人工“后补”数据，则效果大打折扣。 第三阶段 – 全局在线化：供应链各个环节的数据都实时在线。到这个地步可以算实现了“数字孪生”。注意：完整覆盖“各个环节”是非常重要的，因为供应链运作就是具有环环相扣的特点，一个环节出问题就可能导致整个供应链出问题。一个环节没有数字化，数字化就还需努力。 第四阶段 – 从“数”到“智”：到这个阶段，AI等智能技术可以发挥最大化的作用。不仅可以看到问题表象，而且可以基于大数据来分析问题背后的本质原因。不仅能够描绘现状，而且可以预测未来（如提前判断出物料缺失、或是机器停摆的情况）。 在最理想的情况下，数据治理应该处于数字化转型的第一阶段，即：在所有数字化建设开始之前，就已经把各种流程梳理得一清二楚，数据规范定义得明明白白，不同组织之间的数据交互也已经理清了。然而，现实往往很骨感：当我们意识到数据治理的重要性时，企业中往往已经存在许多（历史遗留下来的）信息系统，如一个个孤岛般散步在各处。“数据打通、格式统一”等理想状态还是遥不可及。 在非理想情况之下，数据治理如何推进？ （三）非数字原生企业的数据治理 在《华为数据之道》这本书中，笔者提到：华为是一家非数字原生企业（通常来源于实体制造业，有别于互联网公司等从创业之初就进入数字化领域的“数字原生企业”）。这类企业在数字化方面有着比较重的历史负担，但又不能完全另起炉灶、一次性推翻现有的信息系统（那样业务就没法开展下去了）。 华为提供的思路是：首先为各种途径的数据建立连接，采用一定技术手段将它们集成到同一个平台（华为的称呼是“数据底座”），然后以“统一、清洁、智能”的数据底座为基础，给华为公司遍布全球的机构提供各种数据服务。作者对此的理解是建立了一个“隔离层”：既然源头的数据比较混乱，存在“数据缺失”或是“质量太差”的情况，那么我们就不要直接使用这些数据，而是先用“隔离层”机制来把关一下：所有数据都要进入隔离层，在进入的时候就解决“数据找不到”、“数据无人负责”、“内容有缺陷”的问题，从而确保数据从隔离层出来的时候是完整、规范、易用的。 华为数据管理是一套完整而精巧的体系，具体包括数据综合治理体系、数据分类管理框架、信息架构建设、数据底座建设、数据服务建设等多个方面（详见《华为数据之道》），实施起来并没有那么简单，也并非任何公司都可模仿。但它至少给我们提供了一点信心：非数字原生企业的数据治理是可做的，并且是有一定章法可循的。近年来，许多其它领域的初创企业也在探索基于技术的数据治理路径，例如用IoT（物联网）技术把工厂车间或是物流运作场所的数据集成到一个平台上，从源头消除数据孤岛。在此基础上，各种智能装备、AI技术等会有更大的用武之地。 （四）数字化转型是越快越好吗？ 数据治理并不是一件简单的事情。即使是行业知名公司，在高度重视和确保投入的情况下，完成全公司“数据底座”/“数据中台”的所耗时间也往往以年计。并且，还需要注意到，数据规范只是数字化转型的一个维度而已： 在国标《数据管理能力成熟度评估模型》中，数据管理能力被分为八个方面，包括数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准、数据生存周期等。八个方面合起来才是完整的数据管理。在DAMA等体系中，也有类似的多维度定义。 这里需要注意的是人员培养和能级提升的问题：再好的体系和技术工具，如果交给思想认识落后的人员，也无用武之地。所以，许多公司在数字化推进过程中会对员工进行数据治理相关考核，或是专题组织学习行业先进经验等等。 在企业数据管理中，有一些“红线”必须引起高度警觉，例如数据安全问题。对于个人隐私等方面，国家的法律法规越来越完备，并且对一些管理疏失的企业已开出罚单。 综上：数字化转型的升级打怪并不是单纯的技术问题或经济问题，一定要注意“综合考虑企业组织文化、数据安全等因素”，不能让企业误入歧途。如果整个数字化体系还存在明显的风险隐患，那么转型太快或许并不是好事。 （五）小结 如果把数字化时代的企业比作一只鹰，那么，数据流就是它体内流动的血液。只有通过数据治理让血液更加顺畅的流动（不至于血管堵塞)，生命体才能健康地生存下去。 而要让企业在数字化基础上真正发展壮大，则还需要兼顾安全、组织流程变革等各个方面，并且尽快达到数字化转型的第三阶段 ：这只鹰在长大之前就需要先“五脏俱全”，成为一只没有明显缺陷的小鹰。然后，随着持续锻炼和吸收养分，可以不断成长，成为能够展翅高飞的成年雄鹰。

工业软件是科技强国的核心，其崛起是大势所趋，而PLM产品生命周期管理软件更是其中的典型代表。 随着全球化的不断推进、市场竞争的日趋激烈，PLM软件的发展方向在哪里？企业如何有效利用PLM系统，推动产品创新与设计协同，有效缩短从“中国制造”到“中国创造”的进程。 PLM系统主要应用于制造业企业，尤其是产品结构复杂、设计周期长、设计工作量大、按订单设计的企业。对于企业提高研发效率，实现研发过程的协同工作，缩短产品上市周期，降低产品成本起到了重要作用。 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。 PLM应该贯彻一体化的信息系统集成策略，通过“上承CAD，下接ERP”，企业可以在产品研发、设计、工艺、生产、采购和质量等各部门间，架设起一个协同的工作平台，建立从设计到生产运营的流程和数据的快速通道，实现真正意义上的“设计生产一体化”，提高企业整体运作效率。