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中國工業軟件行業發展前景樂觀

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產品數據管理(PDM)是以軟件技術為基礎,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。它繼承并發展了CIM(Computer integration Manufacture)

根據2024-2029年中國工業軟件行業市場全景調研與發展前景預測報告分析,產品數據管理(PDM)是以軟件技術為基礎,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。它繼承并發展了CIM(Computer integration Manufacture)等技術的核心思想,在系統工程思想的指導下,用整體優化的思想對產品設計過程進行描述,規范產品生命周期管理,保持產品數據的一致性和可跟蹤性。其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,核心思想是設計數據的有序、設計過程的優化和資源的共享。

圖表:工業軟件

PDM的應用能使產品設計周期縮短25%,減少工程設計修改14%,加快產品投放市場進度50%~80%,總成本削減25%以上。PDM產品在市場上越來越受中小企業的歡迎。

根據貝哲思咨詢相關數據顯示,2021-2023年期間,中國PDM行業市場規模呈現出持續增長態勢,截至2023年期間,中國PDM行業市場規模增長至為31.6億元,同比2022年增長了15.3%。

圖表:2021-2023年中國PDM行業市場規模情況

目前,全球提供商數據管理(PDM)軟件市場主要廠商包括Next Gate,Apexon Health,Lexis Nexis Verify HCP,Peraton,eProvider Sync,Availity,Change Healthcare,Symplr,SKYGEN USA,Verity Stream,Health EC,Andros,CAQH。中國數據管理(PDM)軟件市場中,主要以國外廠商為主。其中,Next Gate,Apexon Health在我國數據管理(PDM)軟件市場中長期占據領先地位。

PDM(產品數據管理)系統存在的問題主要如下:

資金投入問題

PDM系統的實施是一個復雜的系統工程,需要全方位的資金投入,包括軟件平臺、硬件設施建設、日常管理、運行維護、信息管理及工作流程重組等。這些投入對企業來說是一筆巨大的成本和費用,投資風險是企業決策人需要慎重考慮的。

管理體制與PDM系統適應性

PDM系統是企業運行機制、產品數據管理模式和信息技術的有機結合。然而,企業現有的產品數據管理體制和方法可能與PDM系統先進的信息技術存在脫節,導致PDM系統的實施出現困難,甚至可能失敗,給企業帶來經濟損失。

分布式、多類型的文件管理

PDM系統需要滿足大量用戶的不同需求,包括文件的創建、編輯、修改、保存和刪除等操作。同時,還需要對這些文件進行版本控制和分類管理,以滿足多類型文件管理的需求。這種復雜的管理需求可能會給PDM系統的實施帶來挑戰。

查詢方式的多樣性

產品開發過程中會產生大量的文件和圖紙,如何從這些海量信息中及時找到所需的設計信息是一個難題。PDM系統需要提供多樣化的查詢方式,以滿足不同工程師和團隊的需求。

數據共享與安全性問題

產品開發強調協同工作方式,要求以電子文件的形式在計算機網絡上交流。這要求PDM系統能夠實現數據的共享,并根據不同人員的職責分工賦予不同的數據訪問權限。同時,還需要確保數據的安全性,防止數據泄露或被非法訪問。

數據分散零亂,信息共享程度低

企業中的數據資源可能分散在不同的部門、系統中,沒有得到有效的整合和共享。這會導致信息利用率低、重復性高、安全性不足等問題。PDM系統需要解決這些問題,實現數據的集中管理和高效利用。

缺乏BOM的自動提取功能

傳統的管理方式下,BOM(物料清單)的生成和管理主要依賴人工操作,容易出現錯誤和遺漏。PDM系統缺乏自動提取BOM的功能,會增加人工操作的難度和出錯率。

綜上所述,PDM系統在企業中實施時,需要面對多方面的挑戰和問題。企業需要根據自身的實際情況和需求,選擇適合的PDM系統,并制定相應的解決方案和實施策略,以確保PDM系統的成功實施和有效運行。

云計算與大數據的整合趨勢:

PDM系統將更多地與云計算和大數據技術相結合,實現產品數據的集中存儲、管理和分析。通過云計算平臺,企業可以更加靈活地訪問和使用PDM系統,實現全球范圍內的數據共享和協同工作。

大數據技術將幫助PDM系統處理和分析海量數據,提取有價值的信息,為企業的決策提供數據支持。

人工智能與機器學習的應用趨勢

人工智能和機器學習算法將在PDM系統中發揮重要作用,實現產品數據的智能化分析和挖掘。例如,通過機器學習算法,PDM系統可以自動識別和提取產品設計中的特征和參數,生成工藝規劃和生產調度方案。

人工智能還可以幫助PDM系統實現智能推薦和預測,根據歷史數據和用戶需求,提供個性化的產品設計和生產建議。

物聯網技術的融入趨勢

隨著物聯網技術的發展,PDM系統將與更多的生產現場設備和傳感器實現無縫連接。通過物聯網技術,PDM系統可以實時獲取生產現場的設備狀態、生產進度、質量數據等信息,幫助企業及時發現和解決生產過程中的問題。

移動應用的普及趨勢

移動應用將成為PDM系統的重要組成部分,用戶可以通過移動設備隨時隨地訪問和使用PDM系統。這將極大地提高用戶的使用體驗和效率,使得產品數據的管理更加便捷和高效。

PDM應用前景主要包括如下幾方面:

數字化轉型的推動者

PDM系統將成為企業數字化轉型的重要組成部分,幫助企業實現產品數據的集中存儲、管理和分析,提高研發效率、降低成本,并更好地適應數字化時代的需求。

全球協作與競爭的重要工具

隨著全球化進程的加速,企業面臨著越來越激烈的競爭和更復雜的生產環境。PDM系統可以幫助企業實現全球范圍內的數據共享和協同工作,促進不同部門、不同地域之間的溝通和合作,提高企業的競爭力和市場響應速度。

個性化與定制化需求的滿足者

隨著消費者需求的多樣化和個性化,企業需要更加靈活地應對市場變化。PDM系統可以幫助企業實現產品數據的快速響應和變更管理,滿足客戶的個性化需求,提高客戶滿意度和忠誠度。

數據驅動的決策支持

PDM系統通過收集、分析和利用產品數據,為企業提供數據驅動的決策支持。企業可以根據PDM系統中的數據分析結果,優化產品設計、改進生產流程、降低成本并提高質量,從而在市場中取得更好的競爭優勢。

綜上所述,PDM系統的發展趨勢和應用前景非常廣闊。隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展,PDM系統將在企業數字化轉型、全球協作與競爭、個性化與定制化需求滿足以及數據驅動的決策支持等方面發揮越來越重要的作用。

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