“工業4.0”從產品數據管理變革開始

謝楊 陳秉川

【摘 要】德國政府的一項高科技戰略舉措“工業4.0”一經提出，立刻引起了全球的關注。汽車制造行業作為制造業創匯最高的產業之一，面對需求更加豐富的客戶，全面推動從大規模生產向個性化定制的轉型刻不容緩。文章通過對S公司現有產品數據進行梳理、集成、分析、運用，逐步實現從手工BOM（Bill of Materials）庫存式生產到智能化BOM訂單生產轉換的心路歷程，提出“工業4.0”建設不僅需要引進先進的技術和設備，更需要做好數據管理的基礎工作。

【關鍵詞】“工業4.0”；PDM；配置BOM；個性定制

【中圖分類號】F273 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688（2018）06-0199-02

1 產品數據管理

產品數據管理PDM（Product Data Management）包括產品主數據管理和產品零件清單（BOM）2個部分。主數據是企業業務中相對靜態不變的實體信息的描述，在多個業務事物市里中反復使用，是業務運行中所必須的關鍵信息及元數據。主數據管理是為了創造和維護能夠支撐其他業務活動的權威的、可靠性的、準確的、安全的核心業務實體試圖采用的過程和技術的框架。該業務實體試圖反映企業內數據的一個一致且可靠的版本[1]。

BOM，即物料清單，它是定義產品結構的技術文件，也成為產品結構表或結構樹。可以毫不夸張地說，BOM是一個企業的基因。

2 S公司產品數據管理現狀及挑戰

隨著消費者的個性化需求逐步多元化，汽車的種類越來越豐富，配置更多樣，這必然造成需求的復雜程度成倍數增加，現代汽車產品數據管理正在面臨一場革命。過去大批量庫存生產MTS（Make To Stock）的生產模式已經不適應消費者的需求。S公司順應消費者需求變化，逐步將MTS的生產模式向MTO（Make To Order）的訂單式生產模式轉換，由汽車產品數據管理復雜趨勢圖（如圖1所示）體現出了幾種模式下的不同，MTO模式下單一產品產量降低，產品品種和數據種類增多。

目前，該公司陸續引進了“西門子”“SAP”等公司的產品，并自主開發完成了若干數據管理工具，但是存在以下問題：這些應用系統和數據庫系統開發很少使用統一的設計規范，常出現數據不一致的情況；系統開發數據接口編寫不一致，針對數據庫或其他種類數據源調用并不相同；主數據不能共享，存在大量的冗余和不一致。不同業務需求下，往往需要人工轉換匹配BOM等數據，人工成本增大，數據質量降低，同步性差。面對越來越豐富的車型需求，目前的管理模式難以適用。

3 S公司產品數據管理改進措施

3.1 通過主數據管理實現數據高度集成共享

構建完整、可控、準確的數據信息是數據管理的首要任務。只有高度集成的數據，才可能使智能單元做出正確的決策。

數據集成就是將不同的數據源中的數據在邏輯上或者物理上有機地集中，并進行統一的儲存、表示和管理的過程。而主數據是整個企業范圍內所有系統間共享的數據，所以企業主數據系統的建立尤為重要。

目前，S公司各車型產品主數據在EPLM（Engineering parts list management）系統、SAP系統、TCAE等系統中，分別管理產品數據、生產數據、數模、圖紙等。由于這些系統建立之初分別為不同的部門服務，而且建設時間也不相同，因此造成這些數據物理上相互獨立而內容上有高度相關。這樣不僅形成了數據孤島，還存在大量數據冗余。此外，系統相互獨立，數據流進流出自然需要人工搬運，考慮到人工成本逐漸增加、人工操作容易產生錯誤等情況，建立統一的主數據庫刻不容緩。

具體數據種類參考分布圖如圖2所示。

將零件號、圖紙號、數模號、供應商代碼、倉庫等主鍵作為主數據提取進行統一管理。通過主數據將各系統的數據連接、交流。目前，這些系統主數據源可搭建在EPLM系統的數據庫中，該系統作為唯一的產品主數據維護界面。

以零件號為例，只需要在EPLM系統中導入零件號及其屬性，便可自動與相關圖紙和數模關聯。一旦某車型使用該零件，SAP自動捕捉主數據流入下游匹配相關物流采購屬性參與生產。因此，數據集成是智能化生產的重要基礎。

可從以下幾點完成數據整理集成。{1}根據數據類型對其進行分類；{2}將冗余和錯誤的數據做清洗和校對；{3}根據業務邏輯搭建數據結構；{4}最后做數據驗證、質量控制。

3.2 智能化BOM解決上下游溝通問題（數據分析）

BOM是制造業的真正基因。它反映了與該種產品相關的工廠的供應鏈本身。進一步講，BOM由多個部門聯手共同制作，與多個部門業務都存在緊密聯系，所以BOM承擔了溝通作用。只有采用更先進的產品數據分析方法，才能使得各個部門快速地獲取、傳達信息。

BOM的分類有很多，比較流行的一種分類為EBOM（Engineering BOM）、MBOM（Manufacturingapp：ds：manufactureBOM）、PBOM（Processing BOM）、CBOM（Cost BOM）、SBOM（Service BOM）等。一旦數據集成工作完成，我們可以很方便地提取各個部門需要的數據組合。數據管理圖全周期循環圖如圖3所示。

3.2.1 BOM的生成及汽車生產

通常由產品數據通過人工分析形成各個部門需要的BOM，如何快速、智能產生不同需求的BOM一直困擾著很多制造企業。

BOM，即零件清單。BOM的概念不僅是物料表，更是“與以物料主要數據為中心的產品結構和生產工序相關的標準信息，以及由此派生的歷史信息”，它是控制物料供應鏈必不可少的信息[2]。

在信息收集完成的基礎上，將零件用法與配置表做代碼連接就可以實現單一產品BOM的生成。規劃部門根據市場需求擬出該車型的具體的配置情況，我們對這些配置用相應的代碼進行表示，然后使用這些代碼對相應的零件進行編譯，并根據配置的互斥關系進行邏輯分析，最后通過配置的需求找出整車零件清單。

這個整車零件清單適用于技術設計者而非生產者，如需要用于生產，還需要將采購、物流、工藝等相關信息匯總匹配。

3.2.2 BOM運用在E車的個性化定制

雖然汽車行業的大量生產模式在提高生產效率、緩解社會供需矛盾方面曾取得了巨大成就，但是這種模式在供應鏈競爭環境下暴露出越來越多的劣勢，不但給汽車制造商和經銷商帶來巨大的庫存、成本負擔，而且不能對顧客個性化需求做出快速的響應。要實現個性化定制，公司經面臨最復雜的產品配置組合。如何能快速、準確地完成物料生產拉動結算成為最大的問題。

E車是S公司最新產品，主打個性化定制。如圖4所示，客戶挑選車型然后下單的過程，該過程可單獨甚至在家里完成，然后廠家通過已有的BOM或者BOM增減配置得到訂單。

該客戶端所訪問的數據庫需包含公司完整的配置，在客戶選擇的過程中將各配置進行組合，同時訪問公司產品庫存和零件庫存，可自動卷積成本，即產品在生產線上就與客戶信息綁定，實現按需生產。

4 結語

通過對產品數據進行集成化、標準化管理，實現各業務的基礎數據共享統一，有效避免了對數據人工搬運，減少數據冗余，大大提高了數據質量和價值。S公司目前已經完成了對產品數據的收集和初步的分析，未來通過對數據高度集成、深度分析、互聯就能離“工業4.0”更近一步。此外，產品數據是企業的重要資源，隨著智能化工廠的不斷建設，數據的集成和系統的互通的程度越來越高，如何防止網絡黑客的侵害是一個難以逃避話題，網絡的某一處出現漏洞，后果都將不堪設想。所以，網絡信息安全必須隨著智能化工廠建設不斷提升[3]。

參 考 文 獻

[1]佐藤知一，山崎誠.BOM物料管理[M].北京：東方出版社，2013.

[2]佐藤知一，山崎誠.BOM物料管理[M].北京：東方出版社，2013.

[3]李佳師.工業4.0時代信息安全挑戰[N].中國電子報，2015-12-08（3）.

[責任編輯：高海明]