2018年4月20日，由數字化企業網（e-works）與國際知名PLM研究機構CIMdata聯合舉辦的CIMdata 2018 PLM市場與產業發展論壇在上海成功舉辦。CIMdata 2018市場和產業發展論壇主題為“工業4.0的全球影響和發展狀況”，這是e-works與CIMdata連續第七年聯合舉辦的PLM領域專業論壇。
本屆論壇由CIMdata總裁Peter Bilello先生和CIMdata副總裁Stan Przybylinski先生主講，介紹和分享了全球PLM市場與技術發展趨勢，e-works總編黃培博士進行全程翻譯。
同時，Peter Bilello先生和Stan Przybylinski先生還圍繞的會議主題“工業4.0的全球影響和發展狀況”進行了相關熱點技術的分享，包括《工業4.0：國家/地區最新應用現狀》、《通過PLM改造傳統制造業》、《增材制造的產業化應用》、《服務生命周期管理：利用物聯網/工業物聯網提升服務能力，創新商業模式》、《大數據與分析》、《虛擬/增強現實：歷史發展和未來趨勢》。
一、PLM現狀——今天的市場與主流趨勢
2011年，德國提出工業4.0的概念，如今這一概念席卷全球，成為眾多企業的最新愿景。各個國家都針對這一政策提出了應對策略，如“美國制造業復興”、“英國高價值戰略”、“日本創新戰略2025”、“中國制造2025”、“印度制造”等。
圖1 工業4.0的全球影響
“中國制造2025”推動了智能工廠的建設熱潮。智能工廠融合了多項技術，包括CPS、物聯網、云計算和認知計算等。在智能工廠里，可以通過建立工廠的虛擬模型，并采用CPS系統監測整個生產過程，通過云計算實現系統間以及系統與人之間的實時通信和協作，讓虛擬模型實時反應真實工廠的運行情況，為工廠的整體運營提供決策支持。
“中國制造2025”也加深了制造企業對PLM的認知度。在智能工廠的建設中，一些企業開始認識到產品創新的重要性，通過對產品的整個生命周期進行管理，對來自多個渠道的產品需求信息進行分析，加速產品的創新迭代，在產品的價值鏈中獲取更大增值。借助PLM提供的統一的創新平臺，打通流程、人、數據等多個環節，實現對整個智能工廠的運營支撐。
“中國制造2025”也對實施服務市場造成影響。隨著數字化轉型對于許多公司來說成為一項核心策略，一些實施服務廠商正試圖聚集差異化，從實施服務商轉向工廠整體工程設計流程和業務咨詢服務商。一些服務商則選擇通過并購特定領域的廠商來拓展業務寬度和深度。
CIMdata的一項調查顯示，企業關注的PLM解決方案的業務流程范圍仍然為傳統的PDM領域，諸如產品工程與流程管理、配置管理、工程數據管理及變更管理。在未來計劃方面，企業中期投入聚集于傳統和非傳統領域；在長期投入方面，則向非傳統領域轉變，如物聯網、增強現實、機器學習等。這說明工業4.0造成的影響可能需要在長期才能體現出來。
在工業4.0熱潮下，各種潛在的顛覆性技術也開始產生影響。傳統的開發模式已走到盡頭，循環經濟、材料工程以及增材制造的應用，基于模型的X，物聯網和智能連接設備等各種新技術不斷涌現，企業數字化轉型成為主要趨勢。借助智能傳感器、智能化工業設備，對數據進行高度可視化及深入分析，企業能夠挖掘數據中的潛在價值，優化流程及設備績效，形成新的工業數據生命周期閉環。
圖2 新工業數據生命周期
二、2018年PLM市場分析
CIMdata 副總裁Stan Przybylinski在《2018PLM市場分析》中介紹了2017年全球PLM市場的表現。按照CIMdata的分類，PLM市場可分為三個大類，分別是協同產品定義管理（cPDm）、工具和數字化制造。PLM市場整體增長7.3%，達到了436億美元，高于預期。大部分細分市場增長，其中，cPDm市場增長2.9%，達到150億美元，較其它細分市場增長緩慢。工具市場增長7.7%，達到278億美元；數字化制造市場增長6.2%，達到7.618億美元。
圖3 歷年PLM市場投資柱狀圖
在2017年，全球PLM市場發生了135起并購，相比2016年，增加了82%，并購更加頻繁。PLM主要廠商正在試圖凸顯差異化。對于云PLM的應用，盡管調查顯示企業已開始遷移，但大部分仍致力于擴展PLM并計劃保留原有系統。
他還詳細介紹了2017年PLM各細分市場的投資情況。其中EDA投資占比20.9%，引領了工具類的市場增長，cPDm較其他細分市場增長緩慢。在整個cPDm市場中，服務收入占58.9%，服務收入比例變化有以下幾個原因：PLM解決方案提供商開發的產品、軟件包、將產品進行捆綁銷售，減少了相應的服務；基于云的應用對服務的需求減少；服務本質的變化——相對于IT安裝與集成，更需要高級PLM相關技能。
圖4 2017PLM各細分市場投資分布餅圖
CIMdata從多個維度對主流廠商的收入進行評估。依據2017年PLM市場的表現，達索、西門子、歐特克、PTC、SAP、IBM、Oracle位于領導廠商行列，同時，通過與空客、通用汽車、微軟等大型公司合作帶來的強勁增長，Aras正在邁入PLM領導廠商陣營。其他主要提供商包括歐特克、IBM、IFS、以及Infor。
服務領域持續擴展，PLM與越來越多的業務解決方案之間建立接口、交換信息、實現流程對接，軟件設計、打包和交付方式的變化正在改變所需服務類型，實施服務商和咨詢服務商持續增加PLM項目服務，這些公司在軟件廠商技術平臺上開發解決方案。專業應用軟件提供商擴展了PLM市場，許多專業應用軟件提供商開發的技術和解決方案被并購或內嵌進整體解決方案供應商的產品套件之中。2017年有10家cPDm解決方案和服務提供商的收入超過4億美元。
三、工業4.0：國家/地區最新應用現狀
物聯網經濟正在對制造業產生重大影響，麥肯錫預計，每年的物聯網經濟可能會產生3.9萬億美元效益，到2025年將達到11.1萬億美元。在“智能的互聯世界”中，物聯網和服務將在氣候/能源、交通、健康、安全和通信中嶄露頭角。這一變革正在引發諸如供電領域智能電網、可持續交通戰略（智能出行、智能物流），以及醫療領域的智能健康等新的商業模式的出現。對于制造業而言，變革橫跨整個智能產品和價值網絡的橫向集成、縱向集成、端到端的集成。
工業4.0需要采取行動的八大關鍵領域包括：標準化和參考架構、管理復雜系統——計劃和解釋模型、全面的工業寬帶基礎設施、安全和保障、工作組織和設計、培訓和持續專業發展——組織工作以促進學習，實現終身學習和基于車間的CPS、規章制度、資源效率。
要實現工業4.0，需要與其他關鍵領域進行跨學科的密切合作，即實現系統之系統的方法，包括與智能電網、智能出行、智能供應鏈、智能建筑、智能產品、物聯網及服務聯網的合作。
圖5 智能工廠需要跨學科的合作
數字孿生模型既是工業4.0的核心，也是PLM的核心。要實現工業4.0，需要三個平臺的全部要素，包括業務平臺、創新平臺、產品創新平臺。其中，業務平臺提供一個架構，允許對支撐各種類型的異構功能的流程進行封裝和配置，創建并支持標準化的端到端的業務流程，以及相關的數據訪問。創新平臺的目的是滿足企業的創新流程，幫助用戶對數據和知識產權進行創建、管理和再利用，使業務影響力和有效性達到最大化。產品創新平臺從屬于創新平臺，其目的在于培養持續的創造力，使產品和流程得到改善，并在產品全生命周期中激發更好的產品和流程。
圖6 實現工業4.0的三個平臺
各國都在大力推進工業4.0，但是各國政府和產業對其定義存在差異。德國定義的工業4.0旨在保持和擴大先進制造的領導地位，是對本國勞動力老齡化的一種響應。而美國和日本對工業4.0的響應則是希望與德國和其他國家相競爭，重獲國內制造優勢。日本勞動力的老齡化最嚴重，美國熟練崗位也在加速老齡化。美國、德國、日本都必須邁向工業4.0，以維護制造基地的價值。而印度和中國希望變得更具有競爭力，超越傳統領導者，在這一方面，兩國都沒有更多遺留系統，這可能成為一種優勢。
PLM戰略和解決方案是實現工業4.0愿景的核心，PLM經濟中存在很多商業機會。各國在2017年投資PLM的情況如下圖所示，中國投資占比4.4%。
圖7 2017年各國PLM投資占比
中國制造2025可以看作是對工業4.0的一種應對方式，它包含九大戰略，即提高國家制造業創新能力、推進信息化與工業化深度融合、強化工業基礎能力、加強質量品牌建設、全面推行綠色制造、大力失去重點領域突破發展、深入推進制造業結構調整、提高制造業國際化發展水平、積極發展服務型制造和生產性服務業。中國制造戰略制定了許多長期計劃支持創新和產品化，許多相關組織參與其中，共同推動整個計劃的實施。
四、通過PLM改造傳統制造業
CIMdata提出，不管我們對流程如何命名，數字化和系統復雜性都將繼續對產品設計、開發和維護產生重大影響。通過運用物聯網等使能技術，PLM能夠提升數字化產品定義能力，整合信息流和業務流程，實現端到端的連接。必須考慮產品的整個生命周期，以便能夠從物聯網和工業4.0中獲取效益。這些收效包括：產生新的商業模式和商業機遇，提高產品質量和合規性，對資產進行監測、維護和優化，使其具有更好的可用性、利用率和性能，預測資產故障，及早發現劣質部件，以更好地優化運營和供應鏈流程、數據、內容和互聯所帶來的新的收入機會。
CIMdata提出了數據分析的成熟度，可分為四個階段，成熟度依次提高。分別為由人進行預、由機器幫助人進行預測、機器預測（預測性分析）以及系統優化預測能力。
圖8 數據分析的成熟度
企業通過將資產管理與PLM結合起來，可以完成生命周期的延伸，將產品開發活動的管理與實際產品的管理結合在一起，并為制造商和資產所有者/運營商提供雙方都感興趣的關鍵信息的共享視圖。PLM和企業資產管理的結合為制造商提供了訪問維修物料清單，這對評估變更請求或確認變更已被應用于現場十分有用。同時，可以改善工程和服務團隊之間的溝通狀況，提高為客戶提供維修服務的能力。CIMdata航空航天和國防業行動小組正在展開積極研究，致力于全面定義PMI（制造數據如嵌入模型的幾何公差）。
PLM廠商可以幫助客戶提升當前的制造能力，比如提供實現數據收集和分析的服務，幫助企業擴展PLM應用，為客戶提供更好的產品數據視圖，提升產品價值。
五、增材制造的產業化應用
增材制造不僅僅是發明一種新型的機床，也是提供一種新的生產方式，它甚至會影響到組織的變革。增材制造適用于各種領域，如航空航天與國防、重工業、醫療器械等。使用增材制造技術，企業可以獲得更卓越性能的產品，例如更少的零件數量、更輕的重量、更低的成本等。
增材制造產業化是指將增材制造技術融入企業流程來制造零部件或產品。增材制造產業化涉及到材料、設計、組織、評價指標和可追溯性等，實施增材制造意味著完全重構設計和制造產品的方法。在產品的設計階段，運用諸如CAD建模、創成式設計、拓撲優化、仿真、PDM等技術及軟件進行產品的設計及數據的管理。在材料方面，增材制造的材料包括金屬、復合材料、熱塑性塑料、尼龍、光敏聚合物等眾多選擇。在技術方面，目前有熔融沉積成型、直接金屬激光燒結、選擇性激光燒結、電子束3D打印、粉末融化成型等技術。
實施工業增材制造需要考慮眾多要素，如企業的目標、組織結構、人員技能、投資回報率、工作流、試用及購買的成本等。增材制造適用于制造復雜結構的產品，面向功能設計，而不是面向形狀。其中，在產品設計階段可以運用拓撲優化、創成設計、仿真設計來優化產品結構。在材料利用率方面，增材制造明顯優于傳統的制造方式。以下圖所示零件為例，傳統制造方式加工而成的產品其原材料與零件重量比高達15：1，而采用增材制造的方式加工而成的產品其比值只有1.5：1。
圖9傳統設計與面向增材制造的設計對比
在過去，人類通過制造鋼材、混凝土、電線等來構建新的產品，面向增材制造的設計允許更靈活、不規則、不均勻的復雜結構的運用，這顛覆了產品的設計方式。以飛機上的艙頂儲物箱為例，傳統設計中一架飛機需要箱門、鉸鏈板、鉸鏈銷、螺栓、墊圈、螺母等將近3000多個零件，而使用增材制造的方式，零件的數目可以減少到64個。
在面向增材制造的設計過程中，組織工作流的各個場景都需要強化管理，同時也必須緊密協作。在商務、工程、設計、質量、制造各個環節都需要使用全新的思維，以防止重回到傳統制造的結果中去。實現真正面向增材制造的設計，可以幫助企業形成靈活的組織結構，建立嚴密的安全措施，記錄最佳實踐，并形成企業自主的知識產權。
增材制造產業化需要制定業務流程計劃，控制范圍、安全性。通過讓專家參與，企業可以確定目標、策略、指標和投資回報率。增材制造產業化是一段旅程，而不是一個新工具。
六、服務生命周期管理：利用物聯網提升服務能力，創新商業模式
過去，產品服務是被動響應的，客戶在產品出現故障后報修，企業根據需求進行維修。而如今，由于電子和軟件技術地不斷發展，產品正變得越來越復雜，從簡單產品發展為復雜的機電一體化智能互聯產品。產品的功能和差異化主要由軟件驅動，而非機械。這使得制造企業可以實時采集并管理產品的運行狀態信息，進行預測性維修，確保產品處于最佳工作狀態。這一方面更好地服務了客戶，一方面也開創了新的業務模式，即服務生命周期管理。
服務生命周期管理（SLM）是一種戰略性的業務模式，支持從產品部署到退役的整個生命周期的產品服務。SLM解決方案可以將產品的概念設計、開發、使用階段形成閉環，合理利用產品和流程的相關知識，提升產品可用性，降低維護成本和時間，使收入最大化。
服務生命周期管理正在越來越多地融入產品生命周期管理環境中，通過將產品運行信息及分析數據反饋至研發階段，實現閉環流程，以更好地支持產品的迭代更新。同時，將維護服務信息用于工程和制造階段，可以糾正當前的產品設計中的缺陷。另外，服務人員還能以遠程交互方式訪問PLM管理的產品信息、運行和服務系統，獲得實時的技術信息支持。在遠程交互中，增強/混合現實等技術也能大展身手，例如，讓PLM管理的信息和傳感器數據動態重疊在實體物體上，為維修人員提供技術支持。
服務生命周期的市場可以劃分為如下四部分：服務供應商，細分市場解決方案供應商，企業解決方案供應商，PLM解決方案供應商。這四個部分并不是獨立的，其解決方案相互重疊。服務生命周期的細分市場可分售后分析、企業資產管理、現場服務管理、服務部件/備件管理、供應鏈管理、技術文檔管理、保修分析/管理。
圖10 服務生命周期管理市場劃分
PLM業界可以通過如下方式支撐服務生命周期管理的需求：充分利用新的技術和機會去幫助公司改造現有的組織和服務商業模式；定義并幫助企業實施新的服務相關的最佳實踐；提供相關流程定義、優化和支持，使企業實現企業化的新型服務模式和閉環流程。
七、大數據與分析
隨著社交媒體和物聯網快速發展，在各個領域，數據產生和積累的速度飛快，遠遠超過了我們能對其進行使用的速度。這種趨勢也將延續，在《大數據報告（2017年）》中，有機構預測，到2020年將產生超過40ZB的數字數據。這些數據包含了大量信息，比如，企業可以更好地跟蹤客戶需求，研發滿足客戶期望的新產品，也可以搜集客戶反饋的意見和建議，對產品進行迭代更新。
圖11 大數據來源
但是，大量的數據同時也帶來了一項巨大的挑戰，那就是如何篩選數據。企業需要在大數據碎片中發現洞察力、趨勢和關聯信息，如設計更具競爭力的產品需要哪些數據？有什么好辦法可以獲得這些信息？如何將原始數據放置在合適的報告語境中？可以利用哪些預測分析方法幫助更加迅速有效地形成閉環？
在應對大數據的挑戰方面，PLM可以提供幫助。PLM可以對多個來源的混合數據進行管控，包括非結構化數據及結構化數據，并將這些數據存儲到數據倉庫或數據湖中。通過對數據的規范性分析和挖掘，獲得對產品的洞察，驅動業務創新。
圖12 數據管控
大數據分析領域的領導廠商有微軟、IBM等，PLM廠商并非該領域領導者，而僅僅是參與者。PLM解決方案能將大數據分析融入產品生命周期管理和其他領域，在產品的初始階段，幫助企業發現新的產品需求信息；在產品使用的階段，幫助客戶更好地維護產品。當企業能夠真正理解大數據的時候，這些數據可以為產品決策提供支持，如將非傳統數據（社交數據等）與產品信息聯系起來，支持對MRO等領域的預測性分析，支持客戶的新體驗，這些都將進一步擴展PLM解決方案的使用范圍，使其真正貫穿產品的整個生命周期。要創造新的價值，企業必須將數據視為一種資產。
八、虛擬/增強現實：歷史發展和未來趨勢
增強現實（AR）提供了一種在物理環境中呈現數據的方法，通過將數字信息疊加在真實世界上，用戶可以更好地理解產品的結構。比如，梅賽德斯-奔馳的救援幫助APP能夠利用AR設備為現場救援人員提供支持，它可以在真實車體上顯示汽車的內部零件的三維模型狀態，從而更好地幫助救援人員做出合理的判斷。
圖13 梅賽德斯-奔馳的救援幫助APP使用AR技術提供支持
AR并非是一種新的技術，但是其使用局限性較大，一直以來，AR都是一種小眾的工具。但是隨著硬件、軟件和對感知理解的進步，AR開始在更多的場景中被應用。比如，在日常生活中，借助AR設備，谷歌翻譯可以對圖片中的文字進行翻譯。
圖14 谷歌翻譯AR應用
在工業領域，AR也產生了眾多應用案例。如美國海軍利用AR對航空母艦進行檢查，減少了96%的時間——從36小時降低至90分鐘；AccuVein借助AR實現靜脈定位，提高注射精度，一次成功率提高了3倍；波音公司在產品裝配訓練中使用AR設備進行輔助，減少35%的裝配時間，一次成功率提高90%；通用電氣在風電機組接線過程中使用AR技術，效率提高了34%。
各機構對VR和AR市場具有良好預期，其中，高盛把虛擬現實和增強現實稱為“下一代運算平臺”，蘋果公司CEO蒂姆·庫克表示對AR充滿信心，并表示AR在蘋果廣泛的商業策略中將具有全局的重要性。有機構預測，到2021年，美國企業將使用超過880萬副智能眼鏡，264種不同工種將從智能眼鏡中受益。
雖然AR已經取得了一定應用成果，但是AR要取得大規模增長，仍有大量工作需要做，特別是將AR工具或技術與現有的后端系統連接。對于PLM解決方案來說，機遇在于為增強現實提供最主要的數據來源，同時借助增強現實技術將這些數據投身到現實世界中，發揮更大的價值。
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本文標題：工業4.0背景下，PLM的技術發展趨勢
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