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核心竞争力塑造:谈产品三维设计背景下的标准化数据管理

 

01
日益受到关注的“标准化”
 
 
如今产品设计逐步三维化,为研发环节提供了更快速高效的力量倍增器,随着各类协同设计平台,比如PLM/PDM系统的普及和应用,以及各类信息化系统的部署,企业对产品生命周期数据流转的把控力得到增强,“流程”、“平台”、“云”、“智能化”等成为近年来的流行语。
 
同时也有更多企业,特别是研发部门将“五化”建设视为研发数据管理的重点,甚至成立了“五化”管理部门专司研发数据的标准化、系列化、模块化、通用化和参数化,所谓“五化”,因时因地又有所侧重,不尽相同。
 
而根植于产品研发部门,负有上述职能的标准化部门或产品数据管理部门往往成为“五化”落地部门。“五化”建设的重要性这里不再赘述,相关的文档和说明非常多,有兴趣的读者可找来一阅,这里归纳为一句话,“五化”管理或“五化”建设的核心,是企业的广义“标准化”管理工作,范畴缩小到源头,就是产品研发数据的“标准化”,已被广泛认为是企业“降本增效”的重点,也是产品生命周期内,特别是产品研发环节的核心工作内容。
 
如果当下贵公司已实现三维设计,而标准化部门的工作内容仍局限于审图框、看图纸,或者“五化”工作已分配到标准化部门,正因此而挠头,那么就用两分钟读下去,卑之无甚高论,能抛砖引玉就好。
 
02
推进研发数据标准化的价值
 

 

显而易见,“标准化”的推进对研发及整个产品生命周期成本、时间以及产品可靠性所贡献的“正能量”不言而喻。就在近年,全国首个标准化工程本科专业已落户中国计量大学,开启了国内标准化专业人才培养的先河,以后的标准化部门也有了“科班出身”的从业者。

 

本文仍然聚焦于工业制造业领域的研发数据标准化,因为这是产品及其数学模型的诞生环节,影响着后续加工、装配、物流、财务、售后等等诸多环节,把握住这个“源头”,是开展以降本增效为目的的标准化建设的关键。

 

对于实施和应用研发数据标准化所带来的价值和目标,抛开高深的理论,可以被概括为以下几个方面:

 
  • 提高产品/项目/型号中“广义标准件”的使用比例
  • 在ISO/GB等公共标准件的基础上积极开展企业标准件和行业标准件的更新与使用,沉淀企业知识资源,将凝结大量时间成本、知识成本且有通用价值的零部件整合纳入企业标准件或企业通用件序列
  • 对历史研发数据进行统型,包括参数化、通用化、系列化等,特别是零件、小部件级的整合,用以支持大装配、总成甚至产品的模块化
  • 落地零部件“优选”机制,切实提高“采标率”,在研发平台的日常使用过程中引导设计者进行优选,而不仅仅是通过简单发放“优选清单”的电子表格
  • 对历史研发数据进行扫除,合并、剔除冗余重复与近似零部件
  • 建立工作机制,遏制新生近似、重复零部件的快速生成甚至是蔓延
  • 完善零部件选型的“过程辅导”,优生数据真正能够被优先选用
  • 完备属性集支撑下的零部件分类体系,这里要说一句,不是传统的编码+分类,随着数据种类与数量的爆炸,传统分类已经手足无措,同时强调一句“没有属性集的分类法,没有使用意义”
  • 将标准化管理职能融入产品研发过程和研发信息化平台,将管控纳入流程,成为有机组成部分,而不是游离在边缘唠唠叨叨的管理者

 

03
研发标准化数据管理如何做?
 
 
明确“做什么”之后讨论“如何做”。
 
  • 给谁用?—— 要想对研发数据进行标准化管理,那么第一使用者自然是设计者、工程师也就是各类三维CAD系统的使用者
  • 干什么用?—— 选型用!通过对产品设计过程中零部件选型干预,实现对优选零部件的主动和被动“推荐”,在“用”字上下功夫
  • 怎么用?—— 选用+借用!设计过程中轻松选取由标准化部门“优选过滤”的标准件、供应商零部件模型,快捷捕捉可供借用的经由梳理与统型的历史自制件数据
 
我们将抽象的描绘按照“功能——用法”的方式按图表进行叙述。
 
功能 与设计平台CAD/PDM的紧密集成
用法 通过设计工具启动标准化数据管理平台
 
功能 庞大的囊括了外部公共数据资源,包括公共标准件,厂商零部件和企业标准件及通用件
用法 满足日常设计选型所需,选中所需数据规格后,模型数据可被直接调用至设计工具进行装配
 
功能 完整的属性信息:
物料属性、几何参数、优选状态、库存信息、历史产品/项目、创建时间/部门/人员等
用法 零部件选型,不仅希望针对技术参数进行甄别,管理部门更希望设计者能够“优中选优”,综合考虑零部件的技术、商务、广泛性、通用性、时效性条件,而大多数设计者仅从技术性角度出发,而如果需要查询更多维度的信息,则需要在不同信息化系统间进行登录和查询,如ERP或者OA或者优选目录表格。
同一个“看板”下的选型界面无疑将提高选型的“科学性”
 
功能 历史自制件模型数据
用法 快速借用以往产品、项目中的零部件,而不是创建和设计新的零部件是各部门人员的共同愿望。而为何总是在发生自制件的“重复设计与近似设计”呢?原因很多,一句话概括“不好找,导致的没找到”

 

功能 三维数据的快速选型与搜索
用法 为什么“不好找”呢?数量基数庞大加之文本属性维护不完整不准确导致的查询效率低下, 因此需要快速查询工具实现对海量历史数据的查询以及标准件、外购件的准确选型

 

功能 数据整合与分析工具
用法 每天/每周/每月产生的自制件数据,如何从中发现重复剔除冗余合并近似?并从中提炼出潜在的企标件和企通件,并将其沉淀为“知识资源”

 

功能 零部件的动态分类管理
用法 固有分类+动态过滤:满足的选型思路:连接板+传送机构中的连接板+ABS材质+孔距30直径5,系统分类方法要能够满足选型思路的多变与奇幻。
调查显示,超过四级,每一级中结果超过50个,分类法效能接近于0

 

 

04
解决方案
 

 

 

 

在三维零部件的选型界面仅可看到D、L、H等几何参数,够么?远远不够。
 
想要引导研发人员的零部件选型和历史数据借用过程,那么就需要让他们在同一个应用界面下看到更多信息,如上图中来自ERP/PDM或其他信息化系统关于该零部件的描述信息,以及来自标准化部门的优选/禁用/过期标记等,这些字段包括但不限于:
 
  • 物料编码/图号
  • 所用历史项目
  • 库存状态/货期/概略价格
  • 材质/表面处理
  • 类型:外购件/标准件/自制件等
  • 类别编码
  • 使用建议
  • 文档/图纸链接
  • 优选状态:优选、一般、企标、作废、过期、仅针对个别项目许用等
  • ……

 

上述信息对于企业而言并不保存在同一信息化系统中,而系统间的切换会为选型的便捷性带来障碍。
 
在一座30万藏书量的图书馆中徜徉,如果借阅者不仅可以看到书名、作者、出版社,还可以看到读过这本书的学长们对它的评价,以及对应的系别、学院等信息,难道不是一件好事么?
 
对,一个关于零部件的“大众点评”。这一点我们会在以后的文章中详细说明,敬请期待。
 
 


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