燕 昊，何淳真，康 莹，王 瑶，李 超

(西安应用光学研究所，陕西 西安 710065)

0 引 言

着眼制造业面临的巨大挑战和战略机遇，中国制造业正逐步从“中国制造”向“中国创造”转变。产品研发的模式正由低集成度产品向高度复杂、多学科、多专业紧密协同，由个人能力和经验为主向以模型和流程驱动、数据和仿真支持研发转变。新的时代背景下，在产品全生命周期管理过程中，以产品数据与知识为基础的产品需求管理、精益研发、智能制造以及销售与服务，已成为当今企业获取可持续利润的新增长点。因此，如何在PLM过程中获取各种产品数据与知识并向企业提供有效的产品数据与知识服务，引起了众多制造企业的极大关注[1-2]。文中从产品全生命周期的数据对象分析入手，结合知识管理探讨如何使大数据为产品全生命周期管理进行决策。

1 PLM及其系统架构

1.1 面向服务的产品全生命周期管理

产品全生命周期管理(product lifecycle management，PLM)，是指在设计、制造、使用和回收等生命周期中与产品相关的数据管理[3-4]。其中包括产品需求策划、立项与计划、详细开发与设计、仿真与验证、工艺与试制、生产与销售、使用与维修以及报废与回收等主要阶段,如图1所示。

图1 面向服务的产品全生命周期管理

PLM是一项对所有产品相关数据进行管理的技术，也是一种面向产品创新的知识管理和流程优化的理念。如图2所示，先进的制造业早已转变为以服务为导向的产品全生命周期管理。

图2 产品全生命周期的转变