PDM系統已經在不同行業的企事業單位中不斷地得到應用，但是其在上線、應用于拓展的過程中，即使應用效果非常不錯的單位，仍然存在著相當程度的數據利用瓶頸。很多單位在應用之后并沒有看到應用之初所想要達到的目的或效果。那么，企業在上線和應用PDM系統后到底能獲取哪些數據價值?怎樣利用好PDM已有的存量數據才是數據利用的有效手段呢?本文將作出說明。
前言
隨著國內的制造業發展，逐步從“中國制造”向“中國創造”轉變，新產品的研制和開發越來越多的被各行各業的企事業單位所重視。ERP在生產制造環節發揮更大的作用，需要PDM在企業研制設計階段中發揮更加重要的作用。同時，越來越多的人也注意到，隨著國內PDM行業的蓬勃發展，國內的一些自主創新企業和一些PDM軟件商或代理商逐步摸索出若干條針對中國國情的PDM應用模式和應用路數。但是，PDM軟件的應用效果仍然未達到人們應有的預期，應用的范圍，實施的流程化和維護的專業化和應用的延展性方面，還是存在相當大的誤區，實際的應用情況仍然停留在文檔、圖檔、模型的流程化管理，可視化裝配，樹狀展示等過程管理層面，對數據的有效利用率仍然偏低，仍然延續著紙質受控歸檔的“模擬手工”式的電子化管理。
“大數據”屬于新千年中產生的一個新事物，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。PDM的存量數據就非常符合大數據的數據定義。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。PDM系統中存量數據的意義，更應該屬于大數據思維下的數據增值。
本文從PDM理論和應用，大數據的理論與實踐，以及PDM應用下的大數據應用等幾個方面，詳細闡述了PDM應用在大數據思路下的數據增值可能。
一、PDM理論與應用介紹
PDM以軟件為基礎，是一門管理所有與產品相關的信息(包括電子文檔、數字化文件、數據庫記錄等)和所有與產品相關的過程(包括工作流程和更改流程)的技術。它提供產品全生命周期的信息管理，并可在企業范圍內為產品設計和制造建立一個并行化的協作環境。
PDM的基本原理是，在邏輯上將各個CAX信息化孤島集成起來，利用計算機系統控制整個產品的開發設計過程，通過逐步建立虛擬的產品模型，最終形成完整的產品描述、生產過程描述以及生產過程控制數據。技術信息系統和管理信息系統的有機集成，構成了支持整個產品形成過程的信息系統，同時也建立了CIMS的技術基礎。通過建立虛擬的產品模型，PDM系統可以有效、實時、完整的控制從產品規劃到產品報廢處理的整個產品生命周期中的各種復雜的數字化信息。
產品數據管理PDM(ProductDataManagement)技術很難有一個準確的定義加以描述。1995年初，主要致力于研究PDM技術和相關計算機集成技術的國際權威咨詢公司CIMdata給PDM作了一個概括性的定義：“PDM是一門用來管理所有與產品相關的信息和所有與產品相關的過程的技術”。這個定義從廣義的角度解釋了PDM技術。但就現階段PDM的發展情況而言，可以給出一個較為具體的定義：“PDM技術以軟件技術為基礎，是一門管理所有與產品相關的信息(包括電子文檔、數字化文檔數據庫記錄等)和所有與產品相關的過程(包括審批/發放、工程更改、一般流程、配置管理等)的技術。提供產品全生命周期的信息管理，并可以在企業范圍內為產品設計與制造建立一個并行化的協作環境。”
制造過程數據文檔管理PDM 為管理企業的生產資源和制造過程數據而設計，能有效的組織工藝過程卡片、零件藍圖、三維數模、刀具清單、質量文件和數控程序等生產作業文檔，實現企業車間現場無紙化生產。
許多企業已經意識到，實現信息的有序管理將成為在未來的競爭中保持領先的關鍵因素。在這一背景下產生一項新的管理思想和技術PDM，即以軟件技術為基礎，以產品為核心，實現對產品相關的數據、過程、資源一體化集成管理的技術。PDM明確定位為面向制造企業，以產品為管理的核心，以數據、過程和資源為管理信息的三大要素。PDM進行信息管理的兩條主線是靜態的產品結構和動態的產品設計流程，所有的信息組織和資源管理都是圍繞產品設計展開的，這也是PDM系統有別于其它的信息管理系統，如企業信息管理系統(MIS)、制造資源計劃(MRPⅡ)、項目管理系統(PM)、企業資源計劃(ERP)的關鍵所在。
二、 大數據理論和實踐
對于“大數據”(Big data)研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。
從技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。
隨著云時代的來臨，大數據(Big data)也吸引了越來越多的關注。《著云臺》的分析師團隊認為，大數據(Big data)通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理(MPP)數據庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。
大數據分析相比于傳統的數據倉庫應用，具有數據量大、查詢分析復雜等特點。《計算機學報》刊登的“架構大數據：挑戰、現狀與展望”一文列舉了大數據分析平臺需要具備的幾個重要特性，對當前的主流實現平臺——并行數據庫、MapReduce及基于兩者的混合架構進行了分析歸納，指出了各自的優勢及不足，同時也對各個方向的研究現狀及作者在大數據分析方面的努力進行了介紹，對未來研究做了展望。
大數據的4個“V”，或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別;第二，數據類型繁多。前文提到的網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，處理速度快，1秒定律，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息，這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。第四，只要合理利用數據并對其進行正確、準確的分析，將會帶來很高的價值回報。業界將其歸納為4個“V”——Volume(大量)、Variety(多樣)、Velocity(高速)、Value(價值)。
從某種程度上說，大數據是數據分析的前沿技術。簡言之，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。明白這一點至關重要，也正是這一點促使該技術具備走向眾多企業的潛力。
三、大數據在PDM應用的意義
隨著計算機、通訊、電子等信息技術的飛速發展，信息和知識在企業發展中的關鍵地位得到越來越多的關注。企業的信息和知識是其生存的關鍵。在這個全新的知識時代，只有那些成功地收集、分析、掌握信息和知識并根據相關信息或知識決策的企業才能真正利于不敗之地。
將數據大數據技術應用到PDM系統中，提升PDM系統的知識發現能力，其主要意義在于一下兩個方面：
1.理論上的意義
將大數據技術應用與PDM系統對于豐富PDM和數據挖掘技術有著重大的意義，它將會極大地推動PDM系統知識發現和積累功能、數據挖掘理論應用的快速發展，并且在企業產品數據的充分開發和利用，以及企業知識管理等諸多方面也有一定的借鑒作用。由于PDM系統在理論上可以將不同的軟件解決方案集成在一起，形成一種可運行的整體解決方案，因此，將大數據挖掘技術成功地應用到PDM系統就成為可能。
2.生產實際上的意義
隨著網絡技術、數據庫技術和面向對象技術的發展，PDM技術在全球范圍內得到了廣泛的應用，其應用領域已經由原來的機械制造擴展到包括機械、電子、汽車、航空、航天以及非制造業等十分廣泛的領域。
大數據與PDM系統的結合，使得數據庫中的大量數據可以得到充分開發和利用，獲得可用于企業分析決策的信息和知識，例如各類數據對象的重要性、零部件更改頻率的統計、員工完成計劃任務的進度、完成計劃任務的預測時間、員工進行產品設計的熟練程度等等。同時，利用PDM系統的產品數據保護機制，有效地保障了數據庫中原始數據的安全性。通過對被發現信息和知識的分析利用，可以有效地提高產品數據的利用率以及員工的工作效率，從而促進企業經濟效益的提升。
四、PDM系統中大數據的應用
基于PDM的大數據思路繼承了PDM系統已有的體系結構和功能，從而能夠有效地解決傳統PDM系統的一些問題，主要體現在如下幾個方面：
1.由于PDM系統將數據對象存儲于數據庫內，面向對象的管理層封裝了數據庫中的原始數據，并且PDM應用程序都構建于面向對象的管理層之上，從而，保障了數據庫中數據的安全性。同樣地，將大數據系統架構在面向對象的管理層上，將會有效地保障原始數據的安全性，消除了大數據工具對數據庫造成的安全隱患。
2.PDM系統能夠有效地對電子文檔進行有效地管理，同樣地，對于在大數據進行數據挖掘過程中產生的原始數據以及數據結果都能夠進行有效的管理，因此避免了知識的浪費和重復的大數據檢索過程。通過PDM系統對知識管理的輔助作用，為企業的知識共享提供了統一的平臺。
3.通過大數據原型系統與PDM系統的集成應用，有效地解決了大數據系統支持的有限性和集成的單一性，擴展了大數據技術應用的外延。
所以，在PDM系統環境下，大數據如果能充分發揮其優勢，以及PDM系統能有效地實現其知識發現和管理功能，那么PDM系統中大數據理念的應用則對PDM系統的深化應用起到更為重要的作用。
五、結論
PDM作為產品數據管理軟件，大數據作為互聯網新興概念，歸根結底，它們還是一個工具，它不具有任何主觀能動性，最關鍵的因素還是使用軟件的“人”，包括使用企業、軟件方和實施方，其中又以使用企業最為重要。企業需要自身提出相關的數據管理維度和方向，通過大數據手段在PDM系統中檢索和挖掘出符合企業自身管理的提取模型和數據結果。
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