什么是产品生命周期管理 (PLM) ？

它集成了人员、数据、流程和业务系统，为公司、产品组合和庞大的 IT 生态系统创建信息主干。

PLM 工具为公司的所有产品数据提供集中式存储库，实现跨团队的无缝协作，并在市场需求变化或科技发展时及时调整方向。这些工具还简化了生产和创新实践，使公司能够更快地打造出更好的产品。

PLM 工具对于确保高效制造和交付产品，以及确保公司即使在条件发生变化的情况下也能保持盈利至关重要。

自数字产品问世以来，PLM 方法就一直存在。但是，现代 PLM 始于 20 世纪 60 年代，当时出现了早期的产品开发解决方案和计算机辅助设计 (CAD) 软件系统，这些系统帮助企业在制造实物产品之前创建二维模型，现在则能创建虚拟三维模型。这些工具很有帮助，但当时的计算机不具备存储、分发或查找大量 CAD 文件的能力。

为了弥补能力差距，工程师开发了产品数据管理 (PDM) 1.0 ——也被称为 PLM 1.0 ——它仍然以 CAD 为驱动，但能够处理更大的文件 ¹ 。PDM 1.0 还纳入了物料清单 (BOM) ¹ 。物料清单提供了构建和维护某一产品所需的每个组件和原材料的完整列表。PDM 1.0 还包含了工程变更流程，其中包括用于修改产品设计的变更请求 (ECR) 和变更指令 (ECO)。

然而，这些工具无法跟上外包和全球化的迫切需要。20 世纪 90 年代，工程师对 PLM 软件进行了扩展，添加了安全层和企业内部协作功能。与几乎只专注于产品开发流程的 PLM 1.0 不同，PLM 2.0 整合了一系列功能。这些功能包括制造、质量规划和产品合规性，以帮助企业实现从产品构思到退出市场的全生命周期管理。¹

新千年迎来了 PLM 3.0，它侧重于简化产品发布流程，并整合了更广泛的生命周期能力（例如，创新和需求管理）。它帮助企业加强与下游制造、供应链和商业化流程的连接，通常还会将这些能力与旧版工具进行集成。尽管取得了这些进步，但对于 IT 团队来说，定制和实施 PLM 3.0 仍然颇具挑战性。

当今的 PLM 软件，即 PLM 4.0 将供应链优化和客户易用性列为优先事项。它采用软件即服务 (SaaS) 模型来简化扩展流程，最大限度地降低对 IT 人员的需求，并跟上数字化转型举措的步伐。²例如，它能够创建并监控数字线程，以集成来自不同企业的 IoT 数据、数字孪生体、工厂信息以及客户洞察。这有助于打破数据孤岛并简化数据收集流程。

基于云的现代 PLM 工具为所有关键利益相关者提供了集成的双向数据访问能力，因此企业能够专注于加速创新，为消费者打造高质量产品。

产品生命周期管理系统可帮助企业优化产品生命周期，而产品生命周期包括 5 个主要阶段。

在概念阶段，团队会根据市场调研、客户需求以及可用技术来生成新的产品创意。创意构思流程通常包括头脑风暴会议、市场和竞争分析以及评估新想法可行性的可行性研究。

这一阶段还包括风险回报考量、财务规划以及筛选流程，从而将最有潜力的概念推进到下一阶段。

通过使用 CAD 和其他设计工具，开发团队能够创建出满足审美和功能需求，并有助于优化可制造性的详细产品设计。开发团队可以使用迭代原型制作流程来帮助团队持续测试和完善设计概念，直到最终原型获得全面量产的验证。开发阶段还包括广泛的可靠性、安全性和合规性测试，以确保产品已做好投产准备。

成功的产品设计会在生产和发布阶段转化为实际的商品和服务。生产团队会实施流程规划、工装准备和资源分配协议，以帮助确保制造过程高效进行。最终产品在发布前后通常会接受额外的测试，以帮助企业不断提升产品质量。

例如，软件提供商可以利用 PLM 来分发用户调研并了解产品的净推荐值。这表示客户向他人推荐服务的可能性，需要在哪些方面进行改进。

当制造和质量保证流程完成后，营销团队会制定销售计划和营销活动，以帮助确保产品发布能够达到或超越销售目标。

在服务与支持阶段，产品会接受频繁的维护和更新，以延长其使用寿命。企业还收集和分析来自不同来源的客户反馈，为未来的创新和产品改进提供依据，并提高客户满意度。

例如，如果 SaaS 开发商正在考虑推出一项新功能，但希望在全面发布前了解其表现，他们可以先对选定的用户群体进行 β 测试或 A/B 测试。这些测试会先在特定用户群体中开展。然后，团队会使用 PLM 解决方案来收集和分析客户反馈，该方案会提出改进建议，并生成详细报告，说明新功能将如何影响整个价值链。

在产品生命周期的末期，企业会系统地逐步淘汰库存并停止提供支持，以确保客户继续获得流畅的用户体验。对于许多企业而言，产品退出市场还涉及处理实体产品组件，理想情况下，这包括采用回收和再利用计划，以最大限度地提高可持续性并减少对环境的影响。

领先的 PLM 解决方案包含一系列功能，可帮助团队简化和自动化关键业务流程。其中包括：

PDM 是 PLM 的支柱，为所有与产品相关的信息提供了一个全面的存储库。PDM 利用 CAD 文件和规范来让所有设计数据保持最新、准确，并便于利益相关者随时访问。PDM 还部署了版本控制系统，以帮助企业追踪产品的每次迭代、执行用户特定的权限设置，并保护敏感数据免遭未经授权的访问。

PLM 工具中的流程管理功能可实现无缝的工作流自动化、标准化和项目管理。自动化工作流有助于简化重复性流程，从而在最少的人为干预的情况下按时准确完成任务。这些工具最大限度地减少了繁琐的手动数据录入任务，使团队成员能够专注于战略和创新。

项目管理工具帮助企业简化时间表、任务清单、资源分配和进度跟踪工作，从而使所有利益相关者在项目目标上保持一致，产品团队也能在在整个企业中轻松协作。借助标准化功能，PLM 工具能够创建统一的程序、模板和指南并将其应用于多个项目，确保整个企业的交付成果保持一致且易于获取。

清晰的沟通对于跨部门的有效协作和团队合作至关重要，尤其是对于业务运营覆盖多个地理区域的企业而言。

PLM 解决方案提供实时通信平台，支持即时通讯、视频会议和文档共享，使团队成员无论身处何地，都能实现无缝互动。这些平台有助于企业组建跨职能团队，整合各个团队成员的不同专业知识和观点，以改进现有产品并发现新的机会。

PLM 工具还利用跨系统集成来帮助企业优化和整合工作流。例如，PLM 工具可以将企业资源规划 (ERP) 系统与客户关系管理 (CRM) 系统连接起来，这样，销售团队就能跟踪产品库存和定价信息。

变革管理功能可帮助企业跟踪所有产品设计和开发变更。

PLM 工具通过结构化的变更提议与审批流程，简化了变更管理流程。当内部利益相关者提出对产品或产品计划的变更请求时，他们必须将请求提交到预定义的工作流中。随后，相关利益相关者会评估该变更的必要性及其影响。之后，他们会批准或拒绝该变更。

PLM 软件中的文档管理功能还可以帮助企业维护审计追踪记录（完整的变更记录，包括谁提出了变更请求、谁批准了变更、谁实施了变更，以及每次变更背后的理由），以供将来参考。

PLM 工具能够处理文档控制工作，并确认符合一系列行业特定的安全标准、环境法规和质量认证要求。PLM 工具还等在整个产品生命周期中自动整合质量检查环节。

为了改进风险管理实践，企业可以配置 PLM 平台来开展风险评估（例如，故障模式与影响分析 [FMEA]），并跟踪供应商协作情况及其绩效表现。这些功能使企业能够及早发现缺陷（即使缺陷源自供应商），并降低产品召回的风险。

PLM 工具能够监控产品生命周期数据，并将其与既定指标进行对比，以评估产品的成功程度并确定需要改进的领域。PLM 工具还利用历史数据和预测性分析来预测市场变化，帮助企业在未来做出更好、更明智的产品决策。

产品生命周期管理能带来多项好处，包括：

• 提高效率。PLM 工具为产品信息创建了单一可靠的数据源，精简了工作流自动化和更新流程的部署。如果产品需要更新，项目经理可以使用 PLM 工具将进度更新同步到多个进度表中。设计和开发团队可以利用 PLM 系统来了解如何重新设计产品，而生产和制造人员则可以调整生产，以适应需求的任何变化。
  
  
• 优化协作。PLM 通过提供集中式平台，使领导者和员工能够共享产品信息、洞察分析、最佳实践和专业知识，从而促进跨部门的团队合作。此类功能有助于企业加快产品上市时间，并构建更敏捷、更具弹性的供应链。
  
  
• 降低成本。PLM 软件通过优化产品生命周期中的资源使用并最大限度地减少浪费，帮助企业降低成本并实现利润最大化。PLM 还能帮助团队在产品生命周期的早期阶段发现潜在问题，从而避免超出预算并导致生产延误的成本高昂的修复工作。
  
  
• 提升创新能力。PLM 工具通过为创意和创新提供一个结构化的环境，鼓励创造力和新产品的开发。PLM 工具帮助团队在业务需求和市场动态的背景下探索新的产品创意，从而使企业能够随着时间的推移不软增强其产品组合。
  
  
• 优化用户界面和用户体验。现代 PLM 工具注重用户友好性，能够帮助用户在接受最少培训或具备最少专业知识的情况下，轻松应对复杂的数据和工作流。现代 PLM 工具提供可定制的仪表板、拖放功能以及实时协作功能。这些功能有助于为各级客户带来流畅的用户体验，而更好的用户体验则有助于推动利益相关者的认可与支持。
  
  
• 改善数据安全和网络安全。随着 PLM 系统变得更加互联互通且以数据为驱动，网络安全和数据保护对于维持企业运营的重要性日益凸显。进阶版 PLM 解决方案整合了强大的安全措施，包括加密技术、访问控制和安全审计等，以保护敏感信息和专有信息，并确保符合数据隐私法规的要求。

与各个商业领域和实践一样，新兴技术和更新技术对 PLM 产生了深远影响。人工智能 (AI)、 机器学习 (ML) 和基于云的解决方案等工具，使企业能够更快地改造产品，并更轻松地应对不断变化的商业动态。

例如，由人工智能和机器学习驱动的 PLM 解决方案能够改进预测性维护、质量控制和决策制定。这些技术能够分析海量数据，以识别出人类可能忽略的模式和趋势，从而使企业领导者在整个产品生命周期中都能做出更明智、更快速的决策。此外，AI 驱动的系统还能提供实时洞察和建议，帮助团队在产品生命周期的各个阶段（从诞生到淘汰）不断优化产品。

物联网 (IoT) 技术正日益与 PLM 系统相集成。此类技术能够提供来自互联设备和产品的实时数据。对物联网数据的分析可以帮助企业了解客户在现实世界中如何使用产品，从而推动更好的产品设计和更及时的客户服务。

基于云的 PLM 解决方案在产品开发者中越来越受欢迎，因为此类解决方案比传统解决方案提供了更大的灵活性、可扩展性和可访问性。云 PLM 减少了对本地部署基础设施的需求，从而降低了基础设施的实施和维护成本。基于云的系统还使团队之间能够跨越地理限制实现无缝协作，并且可以根据业务需求的变化快速进行扩展或缩减。

现代 PLM 工具能够帮助企业创建数字孪生体——即物理产品的虚拟复制品，用于实时模拟、监控和设计优化。增强现实 (AR) 技术和虚拟现实 (VR) 技术使 PLM 工具能够将数字信息叠加到物理世界上。产品开发团队可以创建沉浸式模拟环境，而这些环境对于虚拟原型制作以及在员工需要装配和维护任务协助时非常有用。

注重可持续发展的企业也在寻求实施更加环保的 PLM 实践。可持续 PLM 侧重于通过鼓励使用绿色数据中心和环保材料、整合再利用和升级回收计划以及减少浪费来最大限度地减少对环境的影响。如今的 PLM 工具能够追踪环境影响并优化资源使用，从而使组织能够持续实现其可持续发展目标。