需求工程管理 研发项目管理 数字化实验管理 设计技术状态管理 |
背景与趋势
企业研制一体化面临的挑战：产品设计复杂度持续攀升、研发过程周期长、成本高
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需求理解偏差，设计变更频繁：
需求多以非结构化文档传递，团队理解偏差，导致返工增多、变更频繁，延长周期并增加成本。
系统间信息孤岛，协同效率低：缺乏统一平台支持多角色协同需求无法跨系统流转，易导致数据重复、
状态混乱和沟通障碍。
需求与后续环节脱节，追溯性差：需求分散缺乏与设计和测试的关联，导致追踪困难，质量难以保障。
难以支撑MBSE、数字样机等先进模式落地：MBSE和数字化样机需要需求与模型和验证紧密关联，传
统方式难以支撑，阻碍数字化转型。
统一平台支持
需求整理
数据驱动
结构化传递
解决方案框架
面向复杂系统的需求结构建模
支持多层级、多维度的需求结构组织，可构建系统→子系统→组件→部件的完整需求树，适配分系统分包、多团队并行开发模式。
预期价值
打通“需求-设计-仿真-验证-交付”数字主线，夯实MBSE基础
研发效率提升
降低需求理解偏差与返工率，提升跨部门协同效率
产品质量提升
通过全流程需求验证与追溯，缺陷闭环处理率
知识资产沉淀
构建企业级需求知识库与通用模板，支持复用与快速启动
合规与认证支撑
满足航空、军工行业的审计、溯源与安全性要求
支撑数字化转型
核心能力及优势
需求与设计数据的深度关联
版本控制及变更管理
全链路追溯与影响分析
每条需求均支持多版本并存管理、历史记录追踪与版本差异比对，并支持标准化的变更申请与审批流程。
提供从需求提出到验证完成的正向追踪，以及从问题反馈至源需求的逆向追溯，支持需求链条的全过程可视化分析。
开放集成与国产化适配
通过数据建模与关联机制，实现需求条目与CAD模型、工艺规程、仿真报告、测试用例等设计/验证/制造实体之间的绑定。
提供丰富的API接口与标准数据模型，可与企业现有研发体系（如PLM、MES、仿真平台、文控系统）实现无缝集成。全面支持国产软硬件环境。
企业面临的挑战：过程难追溯，管控能力弱，沟通流畅
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项目数据管控复杂，能力弱：
过程数据管理：实现项目执行过程数据的管理，包括输入数据、会议纪要、状态报告等。
专业沟通协作不流畅、不可视：
会议管理：针对项目中的会议，实现会议排期、会议室组织、会议结果管理等.
项目过程控制不规范，难追溯：
多要素规范化管理：围绕项目，实现项目团队、计划进度、风险管控、质量问题等多要素的透明化和规范化管理
项目过程控制
项目数据管理
项目沟通协作
背景与趋势
解决方案框架
核心能力及优势
多要素管理
具备多层级、多维度项目管理能力；
实现项目团队、计划进度、风险管控、质量问题等多要素的透明化和规范化管理；
支持项目模板化，便于类似项目基于模板的快速复用。
围绕文档实现项目交付物规范及集中管控能力，实现快速创建、变更和版本控制；
建立计划和交付物关联关系，实现计划闭环管理。
项目交付闭环
高效沟通衔接
通协同管理，实现会议管理、行动项实时推送，信息传递流畅且过程留痕；
项目绩效多维度动态统计，实现多级项目执行状态监控。
预期价值
问题解决价值
针对性解决项目管理中流程不规范、数据管控复杂、沟通协作不畅等核心痛点，提供系统性解决方案，减少管理漏洞与低效问题。
管理优化价值
以计划与任务为核心驱动，实现产品设计全流程的有序推进和成果交付的精准把控；围绕项目主体整合多要素（计划、任务、交付物等），形成一体化管理模式，提升管理的整体性与协同性。
场景适配价值
深度贴合科研类项目的协同管理需求，满足其专业性、复杂性特点，为科研项目提供适配的管理工具支持。
体系构建价值
依托一体化技术框架，助力构建集团化多项目的数字化管控体系，实现管理模式的升级，适应规模化、集约化管理需求。
效率提升价值
促进业务流程与数据资源的高效共享，减少信息壁垒与重复劳动；
实现沟通协作全链路信息透明，降低沟通成本，加速决策效率.
企业面临的挑战：标准体系欠缺，业务链条复杂，数据交换与共享困难
标准体系欠缺
缺乏统一的试验数据分类、采集、存储、管理、共享等标准体系；
数据归属不明确，缺乏规范化的指导，导致数据难以统一管理与共享；
各组织、部门间的数据格式、命名、结构不一致，造成信息孤岛。
背景与趋势
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业务链条复杂
试验业务贯穿产品研制全过程，涉及范围广、频度高；
试验项缺乏完整性规划，指挥线难以全面掌握试验状态；
协作关系复杂，二配、外协单位职责不清，影响协同效率。
数据挖掘研究不足，知识复用程度低
缺乏贯穿产品研制全过程的试验信息的回溯途径，未能借助大数据技术来开展数据挖掘、数据探索等深层次的数据应用，难以支撑决策优化
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数据交换与共享困难
系统之间、组织之间数据接口不统一，数据难以互通；
缺乏统一的数据交换平台或中间件，导致信息滞后、重复录入等问题。
标准体系构建
实验链条规划
组织沟通协作
数据挖掘研究
解决方案框架
核心能力及优势
构建统一的试验数据标准体系
外部协同及试验任务管理
集成企业内试验业务链相关的上下游系统（如PLM、MES、TDM等），归集内外部试验任务，围绕试验产品TBOM开展试验项策划及试验任务下发，支持从策划、执行、监控到设计确认闭环的全过程管理。实现试验任务状态的实时可视化展示，便于指挥线全面掌控进度。
试验数据管理
通过大文件上传下载技术、系统集成等方式，实现了多源异构系统的试验数据归集，以及结构化与非结构化数据的统一管理。
实现了基于试验数据包标准化整编与智能解析，以及试验任务与数据组织关系的可视化与可追溯。
实现了试验产品EBOM/TBOM/BBOM关联，以及试验产品与试验系统的设计数据的关联及技术状态管理。支持试验过程记实，以及试验数据与产品设计技术状态、实物产品状态、试验任务的关联组织管理，便于多维度进行试验数据的查询管控。
数据共享与安全
试验数据分析及利用
采用先进的数据库技术，借助DEX平台数据分析能力及集成相关专业分析工具，提升了数据处理能力，实现了试验数据的多种分析模式（直接分析、Origin集成分析、专用工具分析），通过数据挖掘技术开展深层次的数据应用，从深度、广度多层面充分挖掘试验数据的利用价值。
制定统一的数据格式规范和标识规则，消除数据孤岛现象。建立高效的数据交换机制，实现企业内部各异构系统中的试验数据的归集与共享，确保数据的安全共享和服务体系的建立。
试验技术状态管理
从源头上规范试验要求及整编规范，制定试验数据分类标准、建立数据采集与整编规范、规范数据存储与管理流程、推动数据共享机制、深度挖掘数据利用价值。
预期价值
业务价值
提升试验效率：通过流程贯通与数据集中管理，缩短试验周期，提高执行效率。
增强协同能力：提升跨部门、跨地域协同试验，提升团队协作效率。
降低管理成本：优化资源配置，减少重复试验与资源浪费。
保障数据质量：实现数据可追溯、过程可审计，提高试验数据质量，满足质量体系与监管要求，支撑产品改进与验证。
数据价值
数据管理：实现试验数据标准化、规范化管理。
数据共享及利用：打破信息孤岛，实现数据互联互通，建立统一的试验知识库与数据资产池，便于后续复用与挖掘。
辅助决策支持：提供统一、准确、实时的数据支撑，通过数据建模与分析，为产品优化、工艺改进、故障诊断提供数据支撑。
战略价值
支撑企业数字化转型：作为企业数字化转型的重要组成部分，推动产品研发与测试流程的全面数字化。
提升企业核心竞争力：通过高效的试验管理能力，提升产品研发效率与质量，增强市场响应能力。
构建可持续发展能力：形成可复用、可扩展的平台能力，为企业长期发展提供基础支撑。
背景与趋势
企业面临的挑战：数据分散，版本混乱，变更管理追溯困难，效率低
变更管理不规范：
变更流程不透明、审批链条不清晰、影响分析不全面。
版本混乱：
设计变更频繁，缺乏统一版本控制机制，容易造成状态混乱。
技术状态追溯困难：
产品在不同阶段的状态难以追溯，影响质量控制与问题归因。
数据分散管理：
设计数据分布在多个系统、设计师电脑中，难以统一控制
缺乏协同机制：
跨部门、跨系统间的设计协同效率低，信息不对称。
统一数据
完善控制机制
规范变更管理
搭建协同机制
统一平台支持
解决方案框架
核心能力及优势
实现了跨单位、跨部门的多级技术状态管理组织协同。确保了产品技术状态在全寿命周期内的可控、可视和可追溯。有效协调各方资源，确保技术状态管理的一致性和高效性。
一体化的技术状态管理流程：
技术状态管理组织协同：
通过标准化的流程管理，确保了技术状态管理的规范性和系统性，减少了人为因素导致的错误和遗漏，提高了管理效率和质量。
完善的技术状态管理标准
为技术状态管理提供了明确的依据和操作指南，确保了管理工作的规范化和一致性，有助于提升整体管理水平和工作效率。
全面的技术状态监控与管理
实现了对设计技术状态的执行监控及下游贯彻跟踪，确保了技术状态的实时性和准确性，有助于及时发现和解决问题，保障产品的质量和可靠性。
基线管理
实现了基线与设计数据的结构化关联，避免了基线报告中的内容与设计数据的二义性，规范化了基线签审及更改流程，方便基线及其相关技术状态数据的管控及追溯。
产品配置管理
基于BOM体系，通过对产品配置的结构化管理，辅助工艺、生产技术状态的确认。确保了产品配置的准确性和一致性，有助于提高产品的设计和制造质量，减少因配置错误导致的问题和损失。
预期价值
提升设计数据管理效率：通过统一平台实现设计数据集中管理、版本控制与变更流程规范化，提升变更影响分析能力，缩短变更周期。
增强产品状态一致性：确保产品在各阶段的技术状态清晰、一致，减少状态混乱带来的风险。
支撑质量与合规管理：满足客户、监管机构对产品设计状态可追溯、可审计的要求，提升质量管理水平。
数据价值
沉淀技术状态资产：建立单一数据源，确保数据的一致性和准确性，避免了数据冗余和冲突，有助于提高数据管理和利用的效率，支持决策优化。
支撑数字化研发：为数字孪生、MBSE、AI辅助设计等高级应用提供高质量数据基础。
实现数据驱动决策：通过数据分析与可视化，辅助管理层进行产品状态评估与风险预警。
战略价值
推动研发管理升级：构建标准化、智能化的技术状态管理体系，推动企业研发流程规范化。
提升产品核心竞争力：通过高质量的设计数据管理能力，提升产品可靠性、交付效率与客户满意度。
支撑企业数字化转型：作为PLM系统的核心模块，推动企业实现从“经验驱动”向“数据驱动”的转变。
业务价值
联系方式：029-81153098
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