产品数据管理，产品数据管理系统明确定位为面向制造企业

产品数据管理：制造业数字化转型核心

在制造业中，产品数据管理（DM）是数字化转型的关键组成部分。它以三维模型为管理核心，旨在覆盖产品全生命周期。很多企业并未实现这一目标，原因在于工具、系统和数据未能有效打通。以下将深入探讨产品数据管理的重要性、实施步骤以及相关技术。

1.DM与制造业数字化转型

DM（产品全生命周期管理）是数字化转型不可或缺的一部分。

在制造业中，DM以三维模型为核心，涵盖产品从研发、设计、生产到销售的全生命周期。它能够帮助企业实现数据的有效管理和协同工作，提高生产效率和产品质量。

2.DM实施中的挑战

工具、系统、数据未能有效打通是DM实施的主要挑战。

尽管DM在理论上能够覆盖产品全生命周期，但在实际应用中，很多企业却面临着工具、系统和数据未能有效打通的问题。这导致产品数据分散、难以共享，进而影响生产效率和质量。

3.数据归口管理部门信息

明确数据归口管理部门信息是DM实施的关键。

为了确保数据的有效管理，需要明确数据提供部门、维护部门以及业务主管部门的负责人。这将有助于确保数据的一致性和准确性。

4.数据走向信息

了解数据走向信息有助于优化DM系统。

数据走向信息包括数据上报系统、数据生成系统以及数据上游系统。了解这些信息有助于优化DM系统，提高数据流转效率。

5.业务口径

明确业务口径是DM实施的基础。

在实施DM时，需要明确业务口径，确保数据的一致性和准确性。这有助于提高数据应用效果，为决策提供有力支持。

6.金蝶云·星空LM案例

金蝶云·星空LM在68天内完成LM1.0替换，搭建产品数据管理平台。

金蝶云·星空LM通过在68天内完成LM1.0的替换，成功搭建了产品数据管理平台。该平台承接了企业十几年来的所有产品数据，包括物料分类和属性项，有效提高了数据管理效率。

7.、云计算、物联网

、云计算、物联网等技术推动DM发展。

、云计算、物联网等技术的发展为DM提供了强大的技术支撑。这些技术有助于提高数据管理效率，实现智能化生产和管理。

8.制造业质量管理数字化

制造业质量管理数字化是提高质量和效益的关键。

工业和信息化部发布的《制造业质量管理数字化实施指南》要求，推进制造业质量管理数字化，以提高质量和效益为目标，实现质量变革。

9.数据质量管理

数据质量管理是确保数据应用效果的关键基础。

数据质量是指数据在不同业务背景下的满足程度。数据质量管理旨在提高数据质量，为决策提供有力支持。

10.制造业卓越质量工程实施意见

《制造业卓越质量工程实施意见》为制造业企业提升质量管理数字化水平提供指引。

工业和信息化部、***发展改革委、金融监管总局联合发布的《制造业卓越质量工程实施意见》从研发设计、生产制造、质量保障及数据管理四个方面提供全链条指引，为制造业企业提升质量管理数字化水平提供有力支持。

11.流程优化重构与管理方式变革

优化重构流程、变革管理方式是提高质量管理数字化能力的关键。

在工作手段方面，质量管理数字化需要应用数字化智能化设备装置、系统平台等技术条件，注重以客户为中心的流程优化重构与管理方式变革。

12.智能制造

智能制造是提高制造业效率和质量的关键。

智能制造通过自动化、数字化、网络化等手段实现智能化生产、管理和服务，提高制造业效率和质量，降低成本，增加产品附加值。

产品数据管理是制造业数字化转型的重要环节。通过优化数据管理、应用先进技术、推动质量管理数字化，企业能够提高生产效率、提升产品质量，实现可持续发展。