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工业软件领域的数据管理理念和技术手段可分为哪几个模式?

03-13

2024
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工业软件领域的数据管理理念和技术手段,一直在发展、迭代、演进,大致分为以下三个模式。

(1)面向结果
从产品全价值链、全生命周期的各环节来看,产品的研发、制造、供应链、运维、一直到报废环节的每个节点上均有数据的产生、交互、协同、消费的管理过程。企业一直追求对工业数据的有效管理。早期的工业软件数据,大多是“面向结果”的数据,通常是把工程师存在电脑上的研发结果归档到数据文件管理系统中。在上个世纪末,产品数据管理(PDM)软件一度流行,可把某个业务环节不同软件集成为一个信息系统,管理该业务环节的结果数据。

(2)面向过程
在制造企业的各个业务环节中,工业软件应用结果是种类繁多的数据急剧膨胀,对企业产品数据管理形成巨大压力。在21世纪初,一种具有管理产品全生命周期数据、过程、资源能力的“产品生命周期管理(PLM)”软件应运而生。PLM系统以产品为核心,实现在产品需求管理、研发设计、生产控制、运营运维、项目管理、质量管理等业务环节中对“面向过程”的文档、图纸、物料等数据进行一体化管理。

(3)面向对象
今天为了准确地使用数字化手段描述物理世界中的产品实体,尤其是基于正向设计的方法,从产品的需求管理入手,需要采用产品模型定义和构建的方法进行数据管理。基于模型的产品定义,强调将产品相关的功能、特性、工艺、材料、产品构型、产品组织形态等信息在模型上进行统一的数字化定义,并以模型为核心,将产品数据传递给下游工艺、生产、试验、供应链、运维等环节,建立产品模型的基础是“面向对象”的方法。

在“面向对象”的数据管理过程中,首先需要识别和定义对象,对象是由数据及可以对这些数据施加的操作所组成的统一体,对象本身是以数据为中心的,操作围绕对其数据所需做的处理来设置,没有无关的操作。因此,对象内部各种元素彼此结合得很紧密。在识别和定义对象之后,通过描述对象之间的关系、对象的属性、对象的操作,定义出面向对象的数据模型。所以说,产品的数据模型和对象是密不可分的。

新一代工业软件的数据要素管理,以对象为“纲”,以模型为“目”,以纲带目,纲举目张,最终实现准确、全面、动态的基于“面向对象”模型的数据要素管理与治理。

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