- 全生命周期管理：PLM系统管理产品的整个生命周期，从最初的构思、概念、设计、开发、制造、销售、维护，直到最终的退役和回收，确保所有阶段的数据和信息的一致性和可追溯性。
- 集成式数据管理：PLM系统整合了不同部门和环节的数据，包括设计数据、制造数据、质量数据、销售数据和维护数据。通过集中管理，确保所有相关方都能访问最新的产品信息。
- 协同工作平台：PLM系统提供一个协同工作平台，促进不同部门和团队之间的沟通与合作，提高工作效率和产品质量。
1. 提高产品开发效率
PLM通过集中管理产品数据和设计文档，确保所有相关方都能访问最新的信息，减少信息孤岛和重复劳动，从而大幅提高产品开发效率。通过自动化流程和数据同步，企业能够更快地响应市场需求，缩短产品上市时间。
2. 增强协作和沟通
PLM系统促进不同部门之间的协作和沟通，使工程、制造、销售和服务等各个环节能够高效协同工作。通过共享信息和数据，各部门可以更好地理解和支持彼此的工作，减少误解和冲突，提高整体工作效率。
3. 改善产品质量
PLM提供全面的质量管理功能，通过监控和分析产品生命周期内的质量数据，识别和解决潜在问题。变更管理和配置管理功能确保所有变更的可追溯性和一致性，从而减少产品缺陷和返工，提升产品质量。
4. 降低成本
通过优化设计和制造流程，PLM可以显著降低产品开发和生产成本。高效的变更管理和质量控制减少了浪费和返工，云端PLM还减少了IT基础设施的投资和维护成本。此外，PLM系统有助于合理规划资源和库存，降低运营成本。
5. 支持创新
PLM系统通过提供先进的数据分析工具和协同工作平台，帮助企业更好地进行创新。企业可以通过PLM系统捕捉和管理创意，评估其可行性和市场潜力，加快创新产品的开发和推出。数字孪生和AI技术进一步支持企业在虚拟环境中进行创新实验，降低风险和成本。
6. 符合法规和标准
PLM系统帮助企业遵守各类行业法规和标准，通过全面的文档管理和审计功能，确保产品符合相关规定。企业能够轻松生成符合标准的报告和文档，减少合规风险。
7. 实现可持续发展
通过优化资源使用和减少浪费，PLM系统支持企业实现可持续发展目标。企业可以在产品设计阶段评估和降低环境影响，选择更环保的材料和工艺。PLM还支持产品的循环使用和回收，推动绿色制造和经济。
- 深度行业理解：行业不同，PLM的功能和侧重点截然不同。比如离散行业和流程行业，因为行业特性不同，PLM的设计理念和功能大相径庭。深入研究各行业特性，才能够精准把握PLM的痛点和需求，才能有的放矢地应对。
2.全面功能覆盖：PLM系统需要覆盖从产品需求分析、设计、验证、生产、销售到售后服务的全过程，实现数据与信息的快速共享和知识的积累沉淀，通过同一个平台提供所有需要的功能。
3.灵活定制能力：要让PLM系统丝滑地应对某行业某企业的业务需求，除了提供共通功能以外，还要能够灵活定制，确保系统功能匹配业务的能力，以及与企业现有流程的无缝对接。
4.高效协同能力：业务协同是互联网时代的根本需求。通过构建跨部门、跨地域的协作网络，PLM需要确保内外部团队之间的信息共享和流通，通过高效的协同提升研发效率。
- 明确目标与规划：确定PLM实施的具体目标，包括提高产品创新速度、降低研发成本、加强质量控制等，并制定详细的实施计划。其中很重要的一点是，PLM系统需求方和供应商在目标和规划方面需要达成共识，这是衡量项目是否成功的关键。
2.培养PLM核心理念：通过项目启动会、学习会等方式组织内部培训，提升员工对PLM价值的认识，鼓励跨部门合作，建立以数据驱动的决策机制，并让相关部门和人员切实参与到实施中来。
3.选择合适的合作伙伴：与拥有行业专长、实施经验丰富的PLM供应商合作，可以实现事半功倍的效果。从某种意义上来说，这是选择大于努力的现实版场景。
4.持续优化与改进：PLM系统的实施不是一蹴而就的过程，企业应定期评估系统效果，不断调整优化策略，以适应市场和技术的变化。找对企业找对产品，这些事情都可以迎刃而解。
1.配方管理：结构化配方搭建模式、支持研发视图、生产视图等多样式呈现，配方结构可分层导出，以适配不同使用场景。
2.工艺管理：基于自定义模板，可批量快速创建规范化、结构化、数据化的工艺文件，满足产品制造单工序、多工序生产模式。
3.实验管理：有效的实验数据收集、合理的分配实验资源、标准化实验操作和记录方法，确保实验结果的准确性和可追溯性。
4.项目管理：提升研发效率、项目可控性、团队协作和项目质量，以优化决策支持和降低项目风险，提升持续改进能力。
5.成本管理：材料成本分析，配方材料成本自动计算、物料价格走势对比。配方成本预测，物料价格影响利润预测、配方成本虚拟运算、浮动情况可视化比较。
6.知识管理：基于物性要求、原料占比检索系统中适配的配方，避免同类产品重复开发，节约研发成本，多种可视化图表，助力快速优选性价比最优、最贴合需求的配方。
7.合规管理：支持行业法规、国标、行标、 团标等外来规范性文件的可视化管理、正反查询，指引设计、生产与检测等活动的规范性。
8.权限管理：构建企业全方位数据安全，从系统功能级、数据级、流程级权限构成三道强大的安全屏障，真正实现从组织内部和外部保证数据安全。
1.数据管理：全面的产品数据管理功能，包括物料管理、BOM管理、文档管理等，确保产品数据的准确性和一致性。
2.变更管理：内置行业标准的ECR-ECO工程变更解决方案，能够灵活应对各种变更请求，确保变更被正确评估、批准和实施，减少因变更带来的损失。
3.项目管理：包含项目计划、交付、资源、变更、报表等核心功能，帮助企业实现项目集的管理，规范项目数据，缩短研发周期。
4.数据建模：全面支持产品生命周期管理中的数据、流程、字段级别的数据建模，以及分层的权限管理，满足不同企业的个性化需求。
5.在线可视化：采用最新的BS架构，支持文件预览和多种主流文件格式，无需安装任何客户端软件，提高工作效率。
6.第三方接入：通过标准的API接口和Webservice接口，轻松实现与办公软件、结构设计、电子设计三大类工具的集成，以及与其他业务系统的互联互通。
1. 数字孪生与数字线程
数字孪生技术创建产品的虚拟模型，实时反映物理产品的状态和变化，帮助企业进行产品设计、测试和维护。数字线程则贯穿整个产品生命周期的数据流，整合了从设计到退役的所有数据。通过数字孪生和数字线程，企业可以实现全生命周期的数据追踪和管理，提高产品开发和维护的效率。
2. 云端部署
云计算在PLM中的应用越来越普遍。云端PLM允许企业在任何时间、任何地点访问产品数据，提高了数据管理的灵活性和安全性。云端PLM还提供多层次的安全保护，确保敏感数据的安全。云端部署还减少了IT基础设施的投资和维护成本。
3. 人工智能（AI）和生成式AI（GenAI）
AI和GenAI技术在PLM中的应用日益广泛。这些技术被用于自动化产品生命周期中的许多任务，包括质量管理、风险预测和个性化培训。通过AI，企业可以从大量数据中获得洞见，优化产品设计和制造流程。例如，AI可以分析历史数据，预测潜在的制造问题并提供解决方案，从而提高产品的质量和生产效率。
4. 增强现实（AR）和虚拟现实（VR）
AR和VR技术在PLM中的应用越来越广泛，特别是在产品设计和测试阶段。通过这些技术，企业可以在虚拟环境中模拟产品性能，减少实际产品原型的制作成本。例如，制造业已经在利用AR和VR来检测产品缺陷、优化设计并改进制造过程。
5. 数据共享与行业数据生态系统
数据共享成为PLM的另一个重要趋势。行业数据生态系统使企业能够在保护数据隐私的同时，与外部合作伙伴共享数据。通过数据共享，企业可以提高协作效率，推动行业数字化转型。例如，汽车制造行业通过数据生态系统共享供应链数据，可以提高生产计划的准确性和效率。
随着数字孪生、云计算、人工智能等技术的不断推进，PLM将继续为企业提供强大的支持，帮助其在全球市场中保持竞争力。企业通过采用这些新兴技术和最佳实践，不仅能够提高产品开发效率，还能增强市场竞争力，实现可持续发展。
