產品生命周期管理（PLM）目錄1.背景2.PLM介紹3.分析工具4.PLM與智能制造的關系1背景—PLM的發展歷史20世紀60年代（起源階段）2000年以后（系統集成階段）現代（數字轉型階段）20世紀80年代（初期階段）1990年代初期（產品中心階段）1990年代末期（擴展功能階段）1.1智能制造背景下PLM得益于技術的不斷進步、企業對提高生產效率和降低成本的持續需求，以及各國政府對工業4.0發展的政策支持，目前，工業4.0正在穩步推進，并持續對全球工業發展產生深遠影響。

PLM系統作為連接產品設計、開發、生產、銷售和服務的全鏈條管理平臺，對智能制造轉型以及工業4.0發展能夠起到顯著的助力作用。1.2智能制造背景下PLM智能制造背景下，PLM發展成為了關鍵的戰略工具和技術平臺。PLM系統是一種集成的信息管理系統，旨在幫助企業在產品生命周期的每一個階段管理和控制產品的設計、制造、銷售和服務。數字化轉型推動智能化和自動化需求數據驅動決策跨平臺集成和云服務可持續發展和環境保護1.3產品跨生命周期管理面臨的挑戰2008年美國投資銀行LehmanBrothers因為其高風險的金融交易和過度杠桿的資產負債表而破產。2008年中國最大的乳品公司之一三鹿集團被曝光其生產的奶粉中含有有毒化學物質三聚氰胺，導致數千名嬰兒患上腎結石等健康問題。2011年Netflix宣布將取消DVD租賃服務，并將其分開成一個獨立的品牌稱為Qwikster,并且提高了Netflix的訂閱價格。這個突如其來的決定導致了用戶的抗議和流失，Netflix的股價暴跌，公司聲譽受損。2019年兩架波音737MAX客機在不到五個月的時間內相繼發生墜機事故，造成346人死亡。調查發現，其中一個主要問題是涉及MCAS（機動特性增強系統）的設計缺陷和認證過程中的管理失控，導致了這兩起致命事故，給波音公司帶來了巨大的財務和聲譽損失。

產品跨生命周期管理面臨著技術、組織、流程等方面諸多挑戰：數據管理方面跨部門和跨組織協作方面變更管理和市場投資方面技術和標準的整合方面數據安全和知識保護方面技術和人員培訓方面

如果公司產品失控，結果可能非常嚴重，以下是一些公司產品管理失控的案例:2PLM介紹產品生命周期各個階段在產品的4個階段中，每一個階段都有著獨特的狀態。引入期：企業需要投入大量的資金用于推廣和市場教育，以引起消費者的興趣和接受度。成長期：產品的市場接受度逐漸提高，銷售額迅速增長，企業需加強市場營銷和生產能力，以滿足需求。成熟期：產品已經被廣泛接受，市場增長速度放緩。衰退期：市場需求減少，價格持續下滑，企業面臨著是否進行產品改進或退出市場的決策。2.1PLM的概念

產品生命周期管理(PLM)是企業在產品從概念階段到退市處理的整個生命周期中，以最有效的方式管理公司產品的活動。這不僅涉及單個產品的管理，還包括產品組合甚至整個公司的有產品。PLM不僅是一種管理方法，更是一種戰略選擇，是企業贏得市場和客戶信任的重要手段。PLM主要包括以下內容：基礎技術和標準信息創建和分析工具核心功能應用功能面向業務/行業的解決方案和咨詢服務2.2PLM與PDM的區別PLM有效地包含了PDM的主要內容，我們可以將PDM視為它的一個子集。產品規劃產品開發量產準備進行生產產品維護采購物流物流營銷售后PDMPLMPLM的范圍更廣，涵蓋了產品的整個生命周期PDM主要關注產品的開發設計階段，側重于管理和控制產品數據

在實際應用中，企業往往會根據自身的需求和規模選擇適合的解決方案，或者將兩者結合起來以實現更好的管理效果。產品數據管理（PDM）是用于管理產品生命周期內產生的數據和文檔的系統。2.3PLM的重要性PLM項目的重要性在于其廣泛的范圍，涵蓋產品整個生命周期“從搖籃到墳墓”的所有事務，涉及產品、數據、應用系統、流程、組織、人員、工作方法和設備等方面。

PLM系統不僅優化了企業內部流程，也提升了市場響應速度和競爭力，顯著縮短了投資回收期。系統通過整合和自動化產品數據的管理，提高了設計和生產的效率與質量，并促進跨部門協作，縮短產品開發周期，減少錯誤和返工，降低成本，提高產品質量，加快產品上市時間。2.4PLM的發展趨勢

近年來，PLM系統在技術和應用上都有了顯著的發展和變化：

在市場規模和結構變化方面，全球PLM市場保持活躍狀態，市場規模持續增長。2021年數據顯示全球PLM市場規模達到595億美元，PLM系統在制造業、汽車行業、航空航天等領域得到廣泛應用。

在技術發展方面，PLM系統越來越多地向數字化轉型，采用云端架構和服務（CloudPLM），AI技術在PLM中的應用正在增加，包括機器學習、預測分析、自然語言處理等，用于優化設計過程、預測市場需求、改善供應鏈管理等。

目前，各主要PLM廠商重點關注產品生產制造的仿真研究，而管理過程的仿真研究相對發展不夠成熟，而這也是將來PLM發展應用的熱點。3分析工具

分析工具在產品生命周期管理中扮演著多個關鍵角色，從市場分析到產品設計、供應鏈管理、生產制造、銷售推廣、服務支持和環境管理，都能夠為企業提供深入的數據洞察和決策支持。下面列舉幾種常用的分析工具：產品開發流程（P0-P6）SWOT分析決策分析甘特圖失效模式及影響分析（FMEA）3.1產品開發流程（P0-P6）產品開發流程（P0-P6）是一個全面覆蓋產品從創意到退市的整個生命周期的綜合流程。這個流程通常分為七個主要階段，每個階段都有其特定的目標和任務。產品規劃階段產品開發與設計階段新品上市和老品退市階段P0P1-P3P4-P6P0階段:這是產品開發流程的起點，涉及市場研究、客戶需求分析、概念測試以及創意產生，包括確定產品的功能、性能指標、目標市場和價值主張。P1-P3階段:將產品概念具體化，通過創建原型來測試設計的可行性和市場接受度。P4-P6階段:新品上市和老品退市階段，經過測試驗證后，產品正式進入市場。并安市場需求、新產品替代等。產品開發流程P0-P6產品數據會員數據售后數據商城數據用戶數據官網數據市場調查業務設計客戶體驗了解和認知選擇和購買初次體驗學習使用回購P0概念與定義P1立項與計劃P2設計與開發P3實驗與測試P4上市與交付P5成熟運營P6產品退市3.2

SWOT分析SWOT分析是一種廣泛應用于市場競爭力的工具，旨在評估項目、企業或個人在優勢、劣勢、機會和威脅四個維度的表現。3.3決策分析

決策分析貫穿產品生命周期管理的整個過程，它包括從眾多數據源和環節中搜集信息，并運用多種分析技術以輔助決策過程。

企業可以利用決策分析模型優化開發團隊的人力資源、時間和預算，確保產品按時交付并符合預期要求。通過合理分配資源，企業可以提高開發效率，降低開發成本，并在競爭激烈的市場中保持競爭優勢。1.創意產生:這是值得考慮的獨特構思嗎?2.創意篩選:該產品創意與公司目標、戰略和資源一致嗎?3.概念發展和測試:能否找到消費者愿意試用的好的產品概念呢?4.營銷戰略:我們能否找到成本有效并有能力承擔的營銷戰略呢?5.商業分析:這種產品符合我們的盈利目標嗎?7.市場試銷:產品銷售額已符合預期的要求嗎?8.商品化:產品銷售額符合預期的要求嗎?6.產品開發:我們開發的產品在技術上和商業上行得通嗎?放棄制定未來計劃我們可以把創意反饋到產品開發嗎?能否改造我們的產品或營銷方案嗎?漏斗式產品開發決策過程在產品決策分析中，決策樹是一種有力的工具。能夠幫助企業評估不同的產品設計選擇、市場策略和生產決策，以優化產品開發和市場推廣的效果。決策節點狀態節點方案枝概率值概率值收益值收益值狀態節點概率值概率值收益值收益值3.4甘特圖

在智能制造中，甘特圖用于制定和優化生產計劃，通過甘特圖，生產管理者可以清晰地看到不同任務的時間安排和資源分配，幫助優化生產流程，提高生產效率。在當下企業智能制造管理中有以下方面應用：資源管理方面供應鏈協調方面質量控制和檢驗方面持續改進和創新方面

通過甘特圖，生產管理者可以清晰地看到不同任務的時間安排和資源分配，幫助優化生產流程，提高生產效率。

作為項目管理領域的一項經典工具，在智能制造領域扮演著至關重要的角色，它幫助企業優化資源配置、提升工作效率、管理潛在風險，并促進持續的改進與創新。通過恰當運用甘特圖，智能制造企業能夠在競爭激烈的市場中保持其靈活性和高效性。3.5失效模式及影響分析（FMEA）FMEA是一種系統化的方法，用于識別和評估產品或過程中的潛在失效模式及其對系統的影響。其主要目的是提高產品質量和可靠性，降低風險。FMEA設計FMEA（DFMEA）過程FMEA（PFMEA）設計FMEA:指在設計階段進行的分析，用于確定產品在設計上的潛在失效模式、原因和效應。過程FMEA:指在制造或裝配過程中進行的分析，關注于制造或裝配過程中的潛在失效模式、原因和效應。功能、特征或要求?會有什么問題?無功能部分功能功能過強功能降級功能間歇非預期功能后果是什么?有多糟糕?起因是什么?發生頻率如何?怎樣預防和探測?該方法在探測時的優勢?能做些什么?設計更改過程更改特殊控制采用新程序或指南的更改功能要求潛在失效模式潛在失效后果嚴重度（S）級別潛在失效起因/后果頻度（O）現行控制預防探測探測度（D）風險順序數（R.P.N）建議措施目標完成日期措施措施執行結果嚴重度（S）頻度（O）探測度（D）風險順序數（R.P.N）FMEA的順序FMEA主要分為三個階段：①找出產品/過程中潛在的故障模式②根據相應的評價體系對找出的潛在故障模式進行風險量化評估③列出故障起因/機理，尋找預防或改進措施

風險優先級數（RPN）RPN越高，表示故障的風險越大，需要更緊急地處理。最后根據評估的結果，團隊制定具體的改進措施和對策，以減少高風險故障模式的發生或減輕其影響，并建立跟蹤機制以監控其執行和效果，確保改進措施能夠有效減少故障發生和提升系統性能。4

PLM與智能制造的關系

PLM系統在智能制造領域的作用遠不止于數據管理和技術工具的簡單集合；它實際上是一個關鍵平臺，支持從數據收集到智能決策制定，再到持續創新的