PLM系统如何支持模块化设计？2025年3大技术实践

模块化设计在现代产品开发中扮演着至关重要的角色，它能够提升产品开发效率、降低成本、增强产品的可维护性与可扩展性。而产品生命周期管理（PLM）系统作为整合产品全生命周期信息的关键平台，对模块化设计有着强大的支持能力。随着技术的不断发展，到 2025 年，PLM 系统在支持模块化设计方面将有一系列令人瞩目的技术实践。

数字化双胞胎技术助力模块化设计验证

数字化双胞胎技术是创建与物理产品精确对应的虚拟模型，通过对虚拟模型的测试和验证，提前发现设计中的问题。在模块化设计中，利用数字化双胞胎技术可以为每个模块构建虚拟模型，模拟其在不同工况下的性能和行为。

首先，通过数字化双胞胎，设计团队能够在虚拟环境中对模块进行装配和测试。这意味着在实际生产之前，就可以检查模块之间的接口是否匹配、装配流程是否顺畅。例如，汽车制造企业在设计发动机模块与车身模块时，利用数字化双胞胎技术进行虚拟装配，能够及时发现可能存在的空间干涉问题，避免在实际生产中出现返工，大大缩短了产品开发周期。

其次，数字化双胞胎可以对模块的性能进行模拟分析。以电子产品的散热模块为例，通过虚拟模型模拟不同散热结构和材料在各种工作温度下的散热效果，设计人员可以优化模块的散热设计，确保产品在实际使用中不会因为过热而影响性能。这种基于虚拟模型的验证方式，相比传统的实物测试，更加高效、经济，能够在早期阶段就对模块化设计进行优化。

最后，数字化双胞胎技术还能为模块的后续维护和升级提供支持。在产品的使用过程中，通过收集实际运行数据反馈到虚拟模型中，能够实时了解模块的健康状态，预测可能出现的故障，为维护计划的制定提供依据。同时，在进行模块升级时，也可以利用数字化双胞胎先在虚拟环境中评估升级方案的可行性，确保升级后的模块能够与整个产品系统良好兼容。

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。

人工智能驱动的模块智能配置与优化

人工智能在 PLM 系统中的应用将为模块化设计带来智能化的配置与优化能力。人工智能算法可以分析大量的产品数据和设计经验，为模块化设计提供智能决策支持。

一方面，人工智能能够根据产品的功能需求自动生成模块配置方案。例如，在建筑设计领域，当设计师输入建筑物的功能要求、面积、预算等参数后，基于人工智能的 PLM 系统可以快速从模块库中筛选出合适的建筑模块，并生成多种可行的配置方案。这些方案不仅考虑了功能需求，还能兼顾成本、施工难度等因素，为设计师提供了更多的选择和灵感。

另一方面，人工智能可以对模块的设计参数进行优化。通过对大量模块性能数据的学习和分析，算法能够找到最优的设计参数组合，以提升模块的性能。比如在机械制造中，对于齿轮模块，人工智能可以根据不同的工况要求，优化齿轮的齿数、模数、齿形等参数，使齿轮传动更加平稳、高效，同时降低磨损和噪音。

此外，人工智能还能在模块的使用过程中进行实时监测和优化。通过物联网技术收集模块的运行数据，人工智能系统可以实时分析模块的工作状态，及时发现潜在的问题并进行调整。例如，对于工业自动化生产线中的机器人模块，人工智能可以根据生产任务的变化实时调整机器人的运动轨迹和操作参数，提高生产效率和质量。

区块链技术保障模块化设计数据安全与协同

在模块化设计中，涉及到众多的参与方，包括设计团队、供应商、制造商等，数据的安全和协同至关重要。区块链技术以其去中心化、不可篡改、可追溯等特性，为 PLM 系统支持模块化设计提供了可靠的保障。

首先，区块链技术能够确保设计数据的安全性。在模块化设计过程中，大量的敏感数据，如模块的设计图纸、技术参数、知识产权信息等需要进行保护。区块链通过加密算法对数据进行加密存储，只有经过授权的用户才能访问和修改数据。同时，由于区块链的分布式账本特性，数据存储在多个节点上，即使某个节点的数据被篡改，也能通过其他节点进行验证和恢复，有效防止了数据泄露和恶意篡改。

其次，区块链技术促进了各方之间的协同合作。在传统的模块化设计流程中，不同参与方之间的数据共享和协同往往存在信任问题和效率低下的情况。而区块链的智能合约功能可以自动执行预设的规则和条款，确保各方在数据共享和合作过程中的权益得到保障。例如，设计团队与供应商之间可以通过智能合约约定模块的交付时间、质量标准、付款方式等，当条件满足时，合约自动执行，无需人工干预，大大提高了协同效率。

最后，区块链的可追溯性为模块化设计的质量管控提供了有力支持。在产品的整个生命周期中，从模块的设计、生产到使用和维护，所有的操作和数据都可以在区块链上进行记录和追溯。一旦出现质量问题，可以快速定位问题的源头，明确责任主体，采取相应的措施进行改进。这有助于提高产品的质量和可靠性，增强市场竞争力。

综上所述，到 2025 年，数字化双胞胎技术、人工智能和区块链技术将在 PLM 系统支持模块化设计方面发挥重要作用。数字化双胞胎技术为模块化设计验证提供了高效、经济的手段；人工智能驱动的模块智能配置与优化提升了设计的智能化水平和产品性能；区块链技术保障了模块化设计数据的安全和协同。这些技术的综合应用将推动模块化设计向更加高效、智能、可靠的方向发展，为企业在激烈的市场竞争中赢得优势。

FAQ 常见问题解答

数字化双胞胎技术在实际应用中对硬件设备有哪些要求？

数字化双胞胎技术需要强大的计算能力来支持虚拟模型的构建和模拟分析。一般来说，需要配备高性能的计算机处理器，如多核 CPU，以满足复杂模型的运算需求。同时，对图形处理能力也有一定要求，专业的图形显卡能够更好地处理虚拟模型的可视化展示。此外，存储设备需要足够的容量来存储大量的模型数据和模拟结果。网络方面，高速稳定的网络连接有助于数据的快速传输和共享，特别是在涉及多团队协作和实时数据交互的场景下。

人工智能在模块智能配置中如何保证生成方案的准确性？

人工智能在模块智能配置中通过大量的数据训练来保证方案的准确性。首先，收集和整理历史的产品设计数据、模块使用案例以及相关的行业标准和规范等，构建丰富的数据集。然后，利用深度学习等算法对这些数据进行学习，挖掘其中的规律和模式。在生成配置方案时，人工智能系统会根据输入的需求参数，结合所学的知识进行推理和匹配。同时，还会通过不断的验证和反馈机制，对生成的方案进行评估和调整，以提高方案的准确性和可行性。

区块链技术在模块化设计数据管理中如何解决性能问题？

区块链技术在模块化设计数据管理中面临一定的性能挑战，如数据处理速度和存储容量等。为了解决这些问题，一方面采用分层架构，将不同类型的数据存储在不同的层次，对于频繁访问的关键数据采用快速存储和处理机制，而对于历史数据等低频访问的数据则采用更经济的存储方式。另一方面，优化共识算法，提高区块链网络的交易处理速度。例如，采用权益证明等更高效的共识算法，减少节点之间的共识时间，从而提升整体性能。此外，还可以通过分片技术将区块链网络划分为多个子网络，并行处理数据，进一步提高性能。

相关引用参考来源

1.《产品生命周期管理（PLM）系统原理与实践》
2.《数字化双胞胎技术在制造业的应用研究》
3.《人工智能在产品设计中的应用探索》
4.《区块链技术在工业领域的应用前景》