基于“塔形”BOM架構的個性化價值鏈統一數據模型構建

劉根娣，閻 森，貴 麗，張 延，孫新宇

（西安交通大學管理學院，陜西 西安 710049）

1 引言

在產品競爭日趨激烈和數字化技術日益成熟的雙重背景下，以定制化產品為核心的個性化價值鏈協同制造模式逐步涌現。在此過程中，“設計圖紙”“物料清單”“生產工藝”“采購信息”“庫存狀態”等產品生命周期中的關鍵數據因其多源異構的特性，往往缺乏企業內部平臺間和企業外部系統間的統一表達模型和協同共享機制，造成了信息孤島并導致個性化價值鏈演化困難[1-2]。

針對價值鏈數據集成和統一問題，理論界已有討論。李西興[3]等提出基于網絡的模塊化組件與數據庫多源異構數據集成方法的配合使用，可以實現平臺間的數據集成與共享。田仁勇[4]等基于企業服務總線將PLM、MES、QMS等各獨立系統進行集成，解決了上下游系統的數據聯通和共享問題。姜楠[5]等和卞德志[6]等采用了元模型思想，實現了對異構數據的統一描述、抽取、治理與共享。然而，以上面向服務架構的數據集成技術缺乏了對數據實時性和一致性的考慮，且依賴于既有系統。此外，元模型理論亦存在建模數據粒度大于真實資源粒度的風險。

因此，亟需構建一種貫穿價值鏈閉環，且滿足數據實時性、一致性和良好建模粒度的統一數據模型來實現個性化價值鏈數據的協同與共享。利用產品物料清單在產品生命周期過程的業務串聯性，本文通過提出基于“塔形”BOM架構的統一數據模型，回答個性化價值鏈數據協同的內容邊界、格式定義、映射方式、功能優勢和實現載體等問題，從頂層設計視角解決個性化價值鏈中數據統一表達與協同共享的需求，并填補該理論空白。

2 個性化價值鏈內涵

參考邁克爾·波特的價值鏈概念[7]，本文定義的“個性化價值鏈”是指以定制化產品為核心，諸多參與企業在產品生命周期過程中進行一切生產經營活動所創造價值的過程。其目的是通過將單一企業生產經營決策上升為多企業協同運作來實現信息價值的溢出效應，最終提高生產與服務效率。由于個性化價值鏈存在數據協同主體眾多、數據生成多源異構、數據變更響應迫切和數據融合增值不足等行業特性，解決數據層的統一表達和協同共享是實現個性化價值鏈協同的基礎和前提。

3 “塔形”BOM統一數據模型

3.1 概念模型

“塔形”BOM架構，本質是一種四級五維的BOM數據組織體系?！八募墶北硎綛OM數據的層級關系，包括產品級、模塊級、部件級和零件級。將物料關系以產品結構進行層級劃分可以提升產品生命周期流通中的唯一標識性，建立產品構件間的關聯性，實現設計變動、制造外包和備件管理的快速協同，為全價值鏈的個性化產品準時交付提供保障?！拔寰S”表示個性化價值鏈中關鍵業務環節的抽象，包括設計維、工藝維、采購維、制造維和售后維。圍繞關鍵業務環節將價值鏈中關鍵信息有效集成，實現定制化產品相關數據的統一治理、應用和共享。因其概念模型形似寶塔，故稱“塔形”BOM架構，如圖1所示。

圖1 “塔形”BOM模型

（1）四級 現有研究將一般機械產品的基本結構分為“產品-部件-零件”三個層級[8-10]，對應三級BOM結構，表示零部件的隸屬關系和數量關系。然而，在個性化產品的生產實踐中，傳統三級BOM結構難以滿足對產品個性化配置的表征需求。因此，參考產品設計理論中模塊化的思想[11-12]，本文在BOM統一數據模型的層級維度上提出“產品-模塊-部件-零件”的四級層次關系，如圖2所示。

圖2 BOM層級結構示意圖

產品模塊劃分為通用模塊（必選模塊）和差異化模塊（可選模塊），可以根據客戶個性化需求選擇合適的模塊進行組合快速完成產品的設計，增加了BOM的復用性。當需求或參數發生變更時，只需要對某（幾）個模塊進行調整，便可以完成所有包含此模塊BOM數據的調整，確保產品BOM數據的同步性，縮短對客戶需求的響應時間[13]，為生產制造的完工準時性提供保障。模塊由部件集成得到，集成的方式有兩種：①將為實現同一功能的部件集成為模塊；②將在幾何空間上存在物理連接和位置約束的部件集成為模塊。這兩種集成方式不僅提高了模塊的功能獨立性，同時保證了部件的齊套性。部件由零件組合而成，通過組合可以提升產品標準化和系列化水平，避免零件種類和數量過多導致的錯用、混用風險。零件是產品中不可再分的最小單元，這些零件分為國標零件和特殊零件，國標零件可直接通過采購得到，特殊零件則需要企業自制。

（2）五維 “塔形”BOM的五維回答了統一數據模型的邊界問題。以定制化產品為核心，對個性化價值鏈全域信息池進行五個維度的抽取，包含設計維、工藝維、采購維、制造維和售后維五大場景，涵蓋了主體協同多、數據交互強和變更響應急的業務特征。基于BOM數據的生命周期性，提取以BOM數據為核心的關鍵數據。通過統一物料編碼，使“塔形”BOM中的物料信息在五個場景維度下同步變更和互通互用，為個性化價值鏈提供決策支持，如圖3所示。

圖3 個性化價值鏈全域信息的五維抽取

3.2 表示形式

本文采用二維表形式對“塔形”BOM的概念模型進行物理表示，主要分為主BOM表和五維BOM表。主BOM表和五維BOM表通過外鍵建立連接，如圖4所示。對各BOM表的字段進行定義：

圖4 基于塔形BOM的數據協同共享機制原理

1）主BOM：用于存儲產品與零部件之間的父子級和數量關系，并通過外鍵與其他五個維度的表進行連接。主要字段包括物料編碼ID、物料位置ID、BOM層級、物料名稱、父級物料編碼、數量、設計ID、工藝ID、采購ID、制造ID和售后ID。

2）設計BOM：EBOM（Engineering BOM）是指設計工程師根據客戶訂單需求進行產品設計，生成產品零部件名稱、結構關系、圖紙對應關系等信息的BOM表單。主要字段包括設計ID、物料編碼ID、圖號、物料規格、設計人員、設計軟件和版本更新日期等。

3）工藝BOM：PBOM（Process BOM）是指基于設計BOM解算出的自制零部件物料清單及其工藝信息。主要字段包括工藝ID、物料編碼ID、工藝類型、工藝要求、工藝流程、關鍵設備、關鍵環節和版本更新日期等。

4）采購BOM：BBOM（Buying BOM）是指基于設計BOM解算出的采購零部件物料清單及外購和外協的相關信息。主要字段包括采購ID、物料編碼ID、供應商信息（編號、名稱、地址和聯系方式）、訂貨量、交貨期、庫存信息、采購狀態和版本更新日期等。

5）制造BOM：MBOM（Manufacturing BOM）是指基于設計BOM解算出的自制零部件物料清單及其制造和裝配信息。主要字段包括制造ID、物料編碼ID、裝配順序、裝配數量、制造工時、特殊配套工具及設備、技術人員、生產效能和版本更新日期等。

6）售后BOM：SBOM（Service BOM）是指在產品交付給客戶后，對產品進行售后服務產生的物料清單，用于記錄產品在使用過程和維修階段的信息。主要字段包括售后ID、物料編碼ID、運行狀態、故障信息、維修/替換記錄、檢修日期、零部件備貨信息和版本更新日期等。

3.3 協同共享機制

盡管個性化價值鏈中各業務環節相互關聯，但承擔各環節功能的價值鏈主體可能彼此獨立，體現在他們應用不同的數據平臺或載體對產品數據進行存儲與交互。在“塔形”BOM體系架構下，這可能造成同一類型BOM表單在向主BOM集成時因格式或內容不統一而難以融合。因此，本文進一步提出多源異構表單向“塔形”BOM統一數據模型集成所需的數據映射轉換規則及規則管理方法，旨在為不同價值鏈主體產出的多源異構數據提供一個統一化和標準化的協同共享機制。將數據映射轉換規則進行標準化封裝，通過統一的數據描述規范屏蔽了不同類型數據源的差異，通過定義標準的適配器接口為上層數據交換提供統一的底層接口，也使新數據源的接入僅需增加適配器即可實現。其原理如圖4所示。

3.4 轉換映射規則

（1）轉換映射規則構建 為實現數據轉換映射，本文構建了多源BOM到統一“塔形”BOM架構的轉換映射規則，來解決BOM表字段之間的結構、數據類型、語義及值域不一致等問題。轉換映射規則函數和映射規則是一一對應的關系。假設Ts是源數據庫中的數據表，Tt是目標數據庫中的數據表，X和Y分別是來自源表Ts和目標表Tt的兩個字段集合，集合X中的字段Xi經過一系列的轉換或運算，映射到集合Y的字段yi，其映射規則函數記作F(xi,yi)。

在數據映射過程中，可按字段映射、數據類型映射、語義映射、值域映射的順序依次進行，其中語義映射和值域映射順序可以互換。

1）字段映射。建立表中字段在結構上的對應關系，形成Ts源表字段xi到Tt目標表字段yi的對應。字段映射包括1∶1、1∶n和n∶1三種情況。理想狀態是源表的字段和目標表的字段可以一一映射，如源表的“物料id”和目標表的“物料編碼ID”是1∶1的關系。但是，由于不同系統對結構化數據的解析程度的不同，會出現不能一一對應的情況。如，在源表中只用“聯系方式”一個字段來描述與供應商的聯系方式，而在目標表中卻用了“電話”“地址”“郵政編碼”三個字段來描述，所以需要建立1∶n的映射；同理，也可能需要建立n∶1的映射。其映射規則函數如下：

2）數據類型映射。將Ts源表字段xi的數據類型轉換成Tt目標表字段yi的數據類型。數據庫表中字段有多種數據類型，如數值型、字符型和日期型等，而數值型又可分為整型、單精度浮點型和雙精度浮點型等，字符型又可分為固定長度的字符和可變長度的字符。字段對應表建立之后，Ts源表內字段xi的數據類型可能與Tt目標表字段yi的數據類型不一致，故需要對其進行轉換，使整體數據庫同種含義字段的數據類型保持統一。映射規則函數如下：

3）語義映射。將Ts源表字段xi的內容轉換成Tt目標表字段yi的內容，解決數據語義異構問題。數據集成過程中的語義異構主要體現在字段內容命名的差異。例如價值鏈上各個協同主體對于同一零件、同一種設備的名稱表述不同，都可能造成不同主體理解上的偏差，降低協同效率。因此，需要對“塔形”BOM模型的數據語義建立一個統一的規范，企業內外各應用系統都按照該規范對數據內容進行映射轉換，確保數據語義的一致性。

4）值域映射。建立Ts源表字段xi和Tt目標表字段yi在取值上的對應關系。比較Ts源表中字段xi和對應的Tt目標表字段yi的值域定義，確保每一組字段值域定義的一致性，如果不一致，就需要構建相應的值域轉換函數進行統一。對于枚舉型值域，以不同值域表達和同一值域概念之間的映射表形式定義值域轉換函數；對于非枚舉型值域，通過構建匹配算法等形式定義值域轉換函數。

（2）映射規則管理 元模型是對數據和相關信息的抽象，它對數據的結構、格式和語法等各方面的內容進行了標準的定義。運用元模型技術，可以降低數據轉換過程對軟件開發的依賴性，解決開發軟件受底層數據模型約束的問題，以實現數據的靈活映射和轉換。

本文構建了映射規則庫，并以元數據的形式存儲映射規則。映射規則通過映射規則模板描述，模板內容包括源表字段、目標表字段、映射模式和映射規則函數等。元模型一般分為三層，最上層是元模型層，其主要作用是對模型層進行抽象處理，確定模型的標準語言，對類、屬性、關系等進行描述；中層是對實例進行抽象操作的模型層；最底層是實例層，主要描述實際數據的基本信息。映射規則元模型如圖5所示。

圖5 映射規則元模型

映射規則的存儲和管理過程為：先手動判斷各字段轉換的異構類型，與映射規則庫中已有的映射模板進行匹配，若一致，則生成相應的映射規則實例；若不一致，則對其進行解析，創建新的映射模板并存儲于映射規則庫中，然后生成映射規則實例。運用元數據方式對映射規則進行存儲，便于映射規則的維護和重定義。

在進行映射時，面對眾多的映射規則，必須先識別映射模式，與已定義的映射模式匹配，匹配成功后調用對應的映射規則函數，實現映射識別與映射轉換的自動處理。

3.5 功能優勢

1）實現異構數據標準化。將來自不同企業主體、不同生產業務系統的多源異構BOM數據集成為統一的“塔形”BOM架構，并將該BOM架構作為企業內外部各應用系統和平臺協同的唯一數據源，確保產品全生命周期數據的標準性和一致性，實現了全價值域數據的集成管理。

2）增加經驗知識重用性。運用模塊化思想，當新的客戶需求產生時，通用的模塊級BOM數據可以直接利用已有的知識積累，只對個性化的部分進行重設計，這樣不僅可以快速生成產品BOM，而且能直接獲取產品通用部分的設計、工藝等信息，減少從零開始的重復工作，增加了BOM的復用性。

3）保障產品物料齊套性。離散制造企業產品個性化強，零件種類繁多，容易出現零件錯用、混用和零件不匹配等問題，層級劃分可以清楚表達零部件之間的上下級關系，確保產品各層級零件的唯一標識性，為物料的準時完工生產和齊套供應提供保障，縮短交貨期。

4）強化產品可追溯性。采用物料編碼ID進行唯一標識，可以追蹤產品的設計、采購和制造等過程，包含所采用的原料及外購件的名稱、品質和生產日期等物料來源信息，生產制造環節的加工流程、加工設備、工藝參數、生產環境、操作人員和質檢結果等產品形成的過程信息。當產品出現問題時，可以追溯其生命周期，找出問題出現的環節，以便采取針對性的糾正措施，提高產品質量。

5）提高BOM數據變更響應速度。當任意環節發生變更時，可以將變更信息實時同步到“塔形”BOM中，與之有信息交互的環節便能及時獲取變更信息，對各自的BOM進行更新并上傳到統一BOM中，解決BOM數據全生命周期的變更同步問題。

4 以“塔形”BOM為核心的數據中臺構建

“塔形”BOM統一數據模型從理論層解決了個性化價值鏈數據協同的標準和范式問題，本文進一步提出了一種基于“塔形”BOM為主數據的中臺構建框架，以進一步挖掘其數據融合的增益價值。本文將數據中臺的架構劃分為三個層次，分別是數據源層、中臺集成層和協同應用層，如圖6所示。

4.1 數據源層

數據源是指產品BOM數據的來源，來自企業內部和外部。企業內部數據主要分為兩種，一是指企業內部各系統如PDM、ERP、MES、SCM和CRM等產生的數據，二是來自企業內硬件設備所采集的數據，如機器人、檢測設備、傳感器和條碼槍等。企業外部數據是指與該企業有著協同合作關系的主體所產生的數據，包括設計公司、外包生產公司、供應商、客戶和運維服務公司等。數據源層為中臺集成層提供了豐富的多源異構數據。

4.2 中臺集成層

基于BOM數據中臺，其內部通過建立標準的、智能的和全域化的數據處理體系，提供數據存儲、數據分析和數據共享等一體化服務。

1）數據獲取和存儲。中臺集成層需要將各類多源異構數據從數據源層抽取、轉換和并同步到數據倉庫。數據獲取的主要方式有ETL、實時采集、離線采集、日志采集和數據復制等。其中ETL技術可以實現數據的提取、清洗和轉換。數據轉換的過程通過適配器完成。適配器等價于一種通道銜接器，實際上是一種映射關系，用于連接企業內外部應用系統和數據中臺。通過建立統一的“塔形”BOM數據標準和數據轉換映射規則，并將其封裝成適配器，提供標準化的調用接口，以解決多源異構數據格式不一致的問題。最后將標準化的數據存儲到數據中臺的BOM主數據倉庫。

中臺集成層需要同時存儲結構化數據和非結構化數據。結構化數據是指標準化的“塔形”BOM數據，通過關系型數據庫以二維表的形式進行存儲。非結構化數據是指產品設計的2D、3D圖紙，可存儲于非結構化圖紙數據庫如Neo4J中。結構化數據庫和非結構化數據庫之間通過一個ID進行鏈接，當企業有關部門在設計、制造等過程需要查看圖紙時，可以通過ID快速定位圖紙位置。

2）數據分析。在“塔形”BOM數據的基礎上，對集成數據的描述性統計進行可視化分析，為設計、生產和采購等各環節提供BOM主數據的分析視圖。以知識發現算法對集成數據挖掘對象與對象之間的關聯規則和內在聯系[14]，輔助企業決策。

3）數據共享。制定規范的各信息管理系統管理權限，根據業務需求管理設計開發對應的服務接口，支持各業務系統向數據中臺上傳、導出數據，并且及時獲取數據變更信息，確保企業決策的一致性，最終實現企業內外系統之間的業務協同。

4.3 協同應用層

數據服務是數據價值的窗口，也是連接數據中臺和上層應用的橋梁。在協同應用層，離散制造企業內外部系統通過數據中臺提供的數據服務，實現各類業務協同。經過數據的計算邏輯封裝后，數據中臺對外可以讓客戶跟蹤訂單，了解訂單完成情況，對接外包企業生產信息，保證物料的齊套供應等；對內可以使不同企業系統進行BOM數據的統一查詢，實現BOM數據的知識重用，支持非結構化圖紙數據的線上瀏覽，實時監控生產設備狀態以及生產進度狀態等。

5 基于“塔形”BOM的數據中臺在M企業的應用

結合某汽車制造商M企業的真實數據環境與業務協同場景，對以“塔形”BOM為主數據的數據中臺（簡稱塔形BOM數據中臺）進行設計與驗證，下面對塔形BOM數據中臺如何在個性化價值鏈中發揮數據集成與協同共享的優勢進行案例說明。

M企業作為一家汽車集成制造商，在設計、采購、制造和運維等環節涉及大量信息化平臺和軟件系統之間的數據流轉問題。這些軟件平臺分布企業內外，且采用不同數據標準，導致交互困難。以M企業主機廠為塔形BOM數據中臺的應用對象，通過對定制化汽車部件的BOM體系統一建模，打通個性化產品全生命周期關鍵BOM數據的流動阻礙。該中臺主要包括數據采集、數據治理、數據分析和數據應用等功能模塊。

在數據采集過程，以采購業務為例，當外部供應商S企業向M企業發送報價單后，可能面臨外源數據表與企業常用數據表在字段描述、格式類別和語義表達等方面的不一致問題。BOM數據中臺通過“數據映射轉換”功能，可以將多源異構表單向中臺中的統一標準模板進行集成，以便進行整體業務分析，如圖7所示。其流程簡述：將外源表導入中臺，識別外源表字段，選擇想匹配的中臺內部標準表單進行字段匹配，根據本文提出的映射規則進行字段匹配和映射規則構建，過程中可以人工調整映射規則，并最終存儲進映射規則庫以形成對客戶/供應商交互習慣的知識復用。

M企業訂單競標后的工程設計BOM與最后交付物的實際BOM往往不完全一致，其原因可能是客戶需求變化或供應鏈運營中突發因素導致的零部件調整，統稱“設計變更”。塔形BOM中臺通過訂單號索引和物料編碼唯一標識實現設計環節、采購環節、生產環節和運維環節的物料信息同步變化。具體地，某訂單中某發動機產品工程設計BOM的結構樹如圖8所示，通過圖紙導入和圖紙預覽可以實現零部件和設計圖紙的追溯與綁定。當某自制非標件“飛輪”需要重新設計時，基于對應圖紙在設計軟件中修改并重新上傳回中臺可以實現圖紙的更新與動態維護。此外，對于標準件或采購件的“設計變更”，在中臺BOM管理功能模塊中對主BOM表中物料編碼ID直接修改，并同步至其他所有BOM視圖可以降低業務協同的時間和會計成本。

圖8 產品BOM結構和圖紙查詢功能演示

為挖掘塔形BOM數據的薈萃價值，為M企業提供決策支持，塔形BOM數據中臺通過“數據分析”功能，對數據池進行統計性分析（如銷售、運營情況）、智能算法類分析（如供應商風險識別）和戰略分析（如產品族演化態勢識別），統計性分析的各類視圖如圖9所示。

圖9 基于“塔形”BOM主數據的統計性分析功能演示

6 結束語

本文針對定制化產品在價值鏈中數據統一表達和協同共享問題，首先提出基于“塔形”BOM的統一數據模型，并提供離散BOM數據到“塔形”BOM統一模型的映射規則，完成了多源異構數據的標準化轉換規則構建；其次搭建以“塔形”BOM為主數據的數據中臺，形成以BOM數據總線為核心，企業內外部各應用與總線交互的信息協同模式；最后通過基于“塔形”BOM的數據中臺在M企業的應用演示案例，驗證了本文“塔形”BOM統一數據模型的應用價值。本研究提供了個性化制造業走向價值鏈協同過程中數據協同共享的科學模型和關鍵方法論。