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又到了一年中的这个时候，我想分享一下我对产品生命周期管理 (PLM) 生态系统中动态和趋势的看法。对我来说，它包括三个不同的部分 - 工业公司（包括大型企业和中小型企业）、我关注的 CAD/PLM 供应商和技术观点。
“PLM”名称的含义
PLM 有许多定义和名称。在我看来，这篇 10 多年前的 Reddit 文章（什么是 PLM）仍然具有现实意义。我去年总结了“PLM 的 12 个 P”，您可以查看。教育在产品数据管理、产品生命周期管理、工程相关业务流程和支持产品开发流程和文档管理的系统中非常重要。
在 2025 年的写作中，我计划将两个术语分开——PLM 软件和 PLM 业务战略，并且计划在谈论其中一个时非常具体。
PLM 业务战略趋势
数字线程和数字孪生
数字化转型将继续引领工程和制造企业的创新。公司、产品和所用数据之间的“联系”正在引领制造企业创造竞争优势。因此，公司正致力于创建一条不间断的数字主线，将所有产品数据从概念到报废连接起来。这可以实现更好的可追溯性、质量控制和决策。同时，数字孪生的采用正在增长，使组织能够模拟产品性能、预测维护需求并优化设计。
可持续性和循环经济
可持续性不容忽视，因此我预计 PLM 战略将更多地关注环境因素。企业正在将可持续性指标纳入产品设计和生命周期评估，以符合工业 5.0 和工程 5.0 原则。如果没有数字线程和数据连接，这是不可能的，因此将继续支持业务战略。
技术进步
我相信技术是 2025 年 PLM 软件创新的关键因素。正如之前许多次一样，技术正在推动可能性的极限，不容忽视。
云和 SaaS 的采用
云计算和 SaaS 已出现近 25 年（如果从Salesforce基金会算起），但 SaaS 解决方案的采用将在 2025 年继续增长，这要归功于进入该行业的新一代人才。这种转变对中小型企业尤其有利（SaaS 是一种无需考虑的解决方案），但我希望企业开始跟进并要求供应商提供具有独特特性的企业级解决方案，以满足他们对安全性、数据保护和数据共享的要求。
人工智能和机器学习集成
AI 正在被纳入 PLM 系统，用于预测性维护、设计优化、质量控制自动化和供应链优化。大型 PLM 供应商正在重建其解决方案，以充分利用 AI 和机器学习功能。
Baukunst的第二个研究小组——“CAD 和 AI 的轮廓”于 2024 年 9 月发布，我建议您查看，以了解新兴的 AI 和机器学习技术如何彻底改变工业设计、工程和建筑领域的计算机辅助设计 (CAD)。讨论的重点是初创公司在这个不断变化的环境中开发创新工具和建立可持续业务的机会。
物联网连接
每件硬件都有一种方式可以连接到互联网。增强的传感器集成和物联网功能可实现整个产品生命周期的实时监控和数据收集。这种连接对于构建强大的价值链和优化性能至关重要。我们应该在 2025 年看到这一趋势更加广泛。
数据管理与协作
数据是一切的基础。因此，我认为数据和相关开发将继续在 PLM 软件和 PLM 战略讨论中占据主导地位。在我看来，主要话题是应用程序（软件）与数据之间的脱节。后者将有自己的生命。
现代数据管理
企业正在优先考虑数据管理、为 AI 集成做准备并采用图形数据库等技术。这种以数据为中心的方法正在推动更明智的决策，并为未来由 AI 驱动的 PLM 解决方案铺平道路。图形模型、知识图谱和图形数据库等数据管理技术将在 2025 年带来更多创新。
协作工作流程
协作有两个方面——数据、团队和沟通。两者都在经历重新构想的过程。在新冠疫情爆发之际，公司将研究如何改善远程工作、组织远程工作，并解决人们在不同地点工作时断线的问题
人们从基于文档的工作流程转向复杂的数据驱动的协作工作流程，在决策过程中融入了数据捕获、变更管理和人工智能辅助等各种场景。
PLM 供应商将更加注重实现不同团队和组织之间无缝连接和协作的功能。
挑战和注意事项
从 PLM 战略、采用和挑战方面，我看到了以下趋势。其中一些趋势在大型企业和小型企业中有所不同。
对于大型企业
以下关于PLM技术和PLM业务的方面将与较大的企业更加相关且关联性更强。
遗留系统集成、多 SaaS、多云集成
跨多个部门的数据标准化
大型组织中的变革管理，尤其是处理复杂产品时。
符合全球和本地不同的监管要求
对于中小型企业
中小企业的情况则有所不同。这些公司在现状、教育和采用方面都举步维艰。以下是一些趋势和制约因素：
确定 PLM 计划的适当范围
可扩展解决方案的供应商选择
资源限制平衡 PLM 投资
招聘和留住熟练的 PLM 专业人员
常见挑战
同时，我发现所有关注 PLM 项目的组织都面临着一些共同的挑战：
保护敏感产品数据的网络安全
供应链与 PLM 系统的集成
确保数据质量和一致性
新 PLM 流程的用户采用和培训
我的结论是什么？
转型是 PLM 战略和 PLM 软件/技术的关键。我认为 2025 年 PLM 软件和 PLM 业务都将迎来重大转型，重点是：
日常 PLM 任务的自动化程度更高（AI 代理和特定的协作解决方案可以成为行业中一个有趣的机会）
PLM 不会孤立存在。工程和企业协作将成为焦点。让工程数据可供企业和企业系统使用将是一个重要的趋势和机遇。这将导致 PLM 与其他企业系统之间的集成增强
随着 SaaS 解决方案的技术和业务日趋成熟以及人们转向数字化，中小企业和供应链更广泛地采用 PLM 解决方案
使用 AI/ML 实现更复杂的预测能力。公司将继续关注如何在工程和 PLM 场景中使用 AI 技术 - 我们将在此领域看到更多。
更多的数据可用性将带来可持续性跟踪和优化的改善。
我希望开展更多的工作来更好地基于数据支持循环经济举措。
随着我们进入 2025 年，我看到工业公司和 PLM 供应商都在关注这些不断发展的趋势，专注于战略实施、技术创新，并解决其规模和行业的独特挑战。您怎么看？
