PLM系统如何支持产品配置管理？2025年4大技术解析

产品配置管理在企业产品研发与生产过程中扮演着至关重要的角色，它确保产品能够满足不同客户的多样化需求，同时有效控制成本和提高生产效率。PLM（产品生命周期管理）系统作为整合产品全生命周期信息的关键平台，对产品配置管理提供了强大的支持。随着技术的不断发展，到 2025 年，有四大关键技术将进一步提升 PLM 系统对产品配置管理的支持能力，为企业创造更大的价值。

人工智能与机器学习技术

人工智能和机器学习技术在 PLM 系统中的应用，将极大地改变产品配置管理的方式。首先，通过对大量历史配置数据的学习，机器学习算法能够预测客户可能的配置需求。这意味着企业可以提前准备相关的物料和生产计划，大大缩短产品交付周期。例如，在汽车制造领域，根据过往客户对车型配置的选择数据，系统可以分析出不同地区、不同消费群体的偏好，从而为新订单提供精准的配置建议。

其次，人工智能技术能够实现自动配置优化。在复杂产品的配置过程中，存在众多的参数和约束条件，人工进行配置优化往往效率低下且容易出错。借助人工智能的算法，系统可以快速遍历各种可能的配置组合，找到最优解，确保产品在满足功能需求的同时，实现成本、性能等多方面的平衡。比如在航空发动机的设计配置中，通过人工智能优化可以提高燃油效率、降低排放并延长使用寿命。

此外，人工智能驱动的智能助手可以实时为配置人员提供决策支持。当配置人员在操作过程中遇到问题或不确定因素时，智能助手能够根据知识库和实时数据，给出合理的建议和解决方案，提高配置的准确性和效率，减少因人为失误导致的产品质量问题。

PLM产品生命周期管理解决方案——禅道软件

禅道是一款国产开源的项目管理软件，完整覆盖了产品研发项目管理的核心流程。其功能设计也覆盖了产品生命周期管理（PLM）的需求。以下是禅道在项目管理与PLM相关功能的介绍：
禅道以敏捷开发为核心，支持Scrum和瀑布等模型，覆盖产品管理、需求管理、任务跟踪、测试管理、缺陷管理、文档协作等全流程，覆盖项目产品的全生命周期管理。

关键模块与PLM关联

1.产品管理
需求池：集中管理用户需求，支持优先级排序、版本规划，与PLM中的需求管理阶段对应。
路线图：规划产品版本迭代，关联需求、任务和发布时间，类似PLM中的产品规划阶段。
2.项目管理
任务分解：支持WBS（工作分解结构），将需求拆解为具体任务，分配责任人及工时。
迭代管理：支持敏捷迭代（Sprint），跟踪开发进度，与PLM中的开发阶段协同。
3.质量管理
测试用例库：维护可复用的测试用例，关联需求进行覆盖验证。
缺陷跟踪：记录缺陷生命周期（提交→修复→验证），确保产品质量符合PLM的验证要求。
4.文档管理
集中存储需求文档、设计文档、API文档等，支持版本控制，满足PLM中的知识沉淀需求。
5.DevOps扩展
支持与Git、Jenkins、SonarQube等工具集成，实现持续集成/交付（CI/CD），覆盖PLM中的部署与维护阶段。

物联网与大数据集成技术

物联网技术使得产品在整个生命周期内能够实时产生大量的数据，而大数据集成技术则让 PLM 系统能够有效收集、存储和分析这些数据，从而为产品配置管理提供更丰富的信息基础。一方面，通过物联网设备收集到的产品运行数据，可以反馈产品在实际使用中的性能表现。这些数据可以帮助企业了解产品在不同配置下的实际效果，进而对产品配置进行针对性的优化。例如，工业设备在运行过程中，传感器会实时上传设备的温度、压力、振动等数据，通过分析这些数据，企业可以判断设备当前配置是否合理，是否需要调整某些参数。

另一方面，大数据集成技术能够整合来自不同数据源的信息，包括市场需求数据、供应链数据等。将这些数据与产品配置信息相结合，企业可以更好地把握市场动态，及时调整产品配置策略。比如，当市场对某种产品功能的需求增加时，企业可以根据供应链的原材料供应情况，快速调整产品配置，增加相应功能模块的生产，以满足市场需求。

同时，物联网与大数据集成技术还能实现产品配置的远程监控和动态调整。在产品交付后，企业可以通过 PLM 系统实时监控产品的运行状态，当发现产品出现异常或需要进行配置调整时，可以远程进行操作，无需现场人员干预，大大提高了产品维护的效率和响应速度。

数字化双胞胎技术

数字化双胞胎技术为产品配置管理提供了虚拟与现实高度一致的模拟环境。在产品设计阶段，通过创建数字化双胞胎模型，企业可以对不同的产品配置方案进行虚拟测试和验证。这使得企业在实际生产之前，就能提前发现配置方案中可能存在的问题，如结构强度不足、装配干涉等，并及时进行调整和优化，避免在实际生产过程中出现返工和成本增加的情况。例如，在建筑设计领域，利用数字化双胞胎模型可以模拟不同建筑结构配置下的采光、通风等性能，为设计师提供优化依据。

在产品生产过程中，数字化双胞胎可以实时反映实际生产情况与计划配置的差异。通过与生产设备的连接，获取生产过程中的实时数据，如加工精度、生产进度等，与虚拟模型进行对比分析。一旦发现偏差，系统可以及时发出预警，并指导生产人员进行调整，确保产品按照预定的配置要求进行生产，提高产品质量的稳定性。

在产品售后阶段，数字化双胞胎技术同样发挥着重要作用。它可以根据产品的实际运行数据，实时更新虚拟模型，模拟产品在不同工况下的性能变化。这有助于企业预测产品的故障和维护需求，提前制定维护计划，合理配置维护资源，延长产品的使用寿命，降低维护成本。

区块链技术

区块链技术的特性为产品配置管理带来了新的保障。其去中心化和不可篡改的特点，确保了产品配置数据的安全性和完整性。在产品配置管理中，涉及到大量的关键数据，如产品设计图纸、配置参数、变更记录等。这些数据一旦被篡改，可能会导致严重的质量问题和生产事故。区块链技术通过将这些数据以加密的形式存储在分布式账本上，任何数据的修改都需要经过严格的验证和共识机制，使得数据无法被恶意篡改，保证了数据的真实性和可靠性。

同时，区块链技术的可追溯性使得产品配置的整个过程都有迹可循。从产品的初始设计配置到生产过程中的变更，再到售后的维护记录，所有信息都被完整地记录在区块链上。这对于质量追溯和责任认定具有重要意义。当产品出现质量问题时，企业可以通过区块链快速定位问题发生的环节和责任人，及时采取措施进行整改，提高企业的质量管理水平。

此外，区块链技术还能促进企业与供应商、合作伙伴之间的信任与协作。在产品配置管理中，企业需要与多个供应商进行合作，共享产品配置信息。通过区块链技术，各方可以在一个安全、透明的环境下进行数据共享和交互，确保信息的一致性和准确性，减少因信息不对称导致的沟通成本和合作风险，提高整个供应链的协同效率。

综上所述，到 2025 年，人工智能与机器学习技术、物联网与大数据集成技术、数字化双胞胎技术以及区块链技术将成为 PLM 系统支持产品配置管理的关键力量。这些技术的应用将从根本上改变产品配置管理的模式和效率，帮助企业更好地应对市场的变化和客户的需求，提升企业的核心竞争力。企业应积极关注这些技术的发展趋势，加大在相关领域的投入和应用，以实现产品配置管理的智能化、高效化和可持续发展。

FAQ 常见问题解答

这些技术的应用对企业的 IT 基础设施有哪些要求？

这些技术的应用通常需要企业具备强大的计算能力和存储能力。人工智能与机器学习技术需要高性能的服务器来运行复杂的算法模型；物联网与大数据集成技术要求企业有高效的数据存储和处理系统，以应对海量的数据；数字化双胞胎技术需要强大的图形处理能力来进行虚拟模型的构建和模拟；区块链技术则需要稳定的网络环境和分布式存储设施。企业可能需要对现有的 IT 基础设施进行升级和优化，或者采用云计算等方式来满足这些技术的运行需求。

企业在应用这些技术时可能会面临哪些挑战？

企业在应用这些技术时面临多方面挑战。首先是技术人才短缺，这些先进技术需要专业的技术人员进行开发、维护和应用，企业可能面临人才招聘和培养的困难。其次是数据安全和隐私问题，随着数据的大量收集和共享，如何保障数据的安全和用户的隐私是关键。再者是业务流程的变革，新技术的应用往往需要对企业现有的业务流程进行调整和优化，这可能会面临内部员工的抵触和组织协调的困难。

这些技术之间是如何相互协作来支持产品配置管理的？

人工智能与机器学习技术可以对物联网和大数据集成收集到的数据进行分析和挖掘，为产品配置提供决策支持；数字化双胞胎技术则可以利用人工智能的优化结果，在虚拟环境中进行更精准的模拟和验证；区块链技术保障了产品配置数据在各个环节的安全和可追溯性，为其他技术的应用提供可靠的数据基础。这些技术相互协作，形成一个有机的整体，共同提升 PLM 系统对产品配置管理的支持能力。

相关引用参考来源

1.《产品生命周期管理技术发展趋势研究报告》
2.《人工智能在制造业中的应用》
3.《物联网与大数据融合发展白皮书》