研发数据治理新范式：PLM系统支撑知识图谱的6种应用

引言

在数字化转型的浪潮中，研发数据治理成为企业提升创新能力和竞争力的关键环节。传统的数据治理模式在应对复杂多变的研发数据时，往往显得力不从心。知识图谱技术的兴起，为研发数据治理带来了新的思路和方法。而产品生命周期管理（PLM）系统作为研发数据的重要管理平台，与知识图谱的结合，开创了研发数据治理的新范式。这种新范式不仅能够实现研发数据的高效整合与管理，还能为企业的研发决策提供有力支持，推动产品创新和业务发展。通过深入探讨 PLM 系统支撑知识图谱的 6 种应用，我们可以更好地理解这一创新模式的价值和实践路径。

PLM 系统与知识图谱的融合基础

PLM 系统涵盖了产品从概念设计到退役的全生命周期数据，包括设计图纸、技术文档、工艺文件等。这些数据蕴含着丰富的知识，但由于数据格式多样、存储分散，难以充分发挥其价值。知识图谱以图结构的方式组织和表示知识，能够清晰地展现实体之间的关系。将 PLM 系统中的数据映射到知识图谱中，可以打破数据孤岛，实现数据的互联互通。例如，在航空航天产品研发中，不同部门产生的关于零部件的设计参数、制造工艺、测试结果等数据，通过知识图谱可以整合在一起，形成完整的产品知识体系。这种融合为后续的应用提供了坚实的数据基础，使得研发人员能够更全面、准确地获取所需信息。

知识图谱强大的语义分析能力与 PLM 系统的数据管理需求高度契合。在 PLM 系统中，数据的检索和查询往往基于关键词匹配，难以理解数据背后的语义。而知识图谱能够理解数据的语义关系，例如，当研发人员查询某个产品的相关信息时，知识图谱不仅能返回包含关键词的文档，还能根据语义关联，提供与之相关的上下游产品、技术标准等信息。这大大提高了数据检索的准确性和效率，帮助研发人员快速定位到关键信息，减少查找信息的时间成本，从而提升研发工作的整体效率。

应用一：产品知识导航

在复杂的产品研发过程中，研发人员需要快速了解产品的整体架构和相关知识。基于 PLM 系统支撑的知识图谱，可以构建产品知识导航应用。通过知识图谱的可视化展示，研发人员可以直观地看到产品的各个组成部分及其相互关系。例如，在汽车发动机研发项目中，知识图谱可以展示发动机的各个零部件，以及它们在动力传输、燃油供应等系统中的位置和作用。研发人员可以通过点击图谱中的节点，深入了解每个零部件的详细信息，如设计规格、制造工艺、供应商等。这种可视化的知识导航方式，降低了研发人员获取知识的难度，使他们能够更快地熟悉产品，减少因知识不足而导致的错误和延误。

产品知识导航还可以根据研发人员的角色和权限，提供个性化的知识展示。不同岗位的研发人员，如设计师、工程师、测试人员等，对产品知识的需求不同。知识图谱可以根据用户的角色，自动筛选和展示与之相关的知识内容。例如，设计师可能更关注产品的外观设计和结构布局，知识图谱就会突出显示相关的设计图纸、造型理念等信息；而测试人员则更关心产品的性能指标和测试方法，知识图谱会为其提供相应的测试报告和标准。这种个性化的知识导航，提高了研发人员获取知识的针对性，有助于他们更高效地完成工作。

此外，产品知识导航应用还可以实时更新。随着产品研发的推进，新的数据和知识不断产生，知识图谱能够及时将这些信息整合到系统中。研发人员在使用知识导航时，始终能够获取到最新的产品知识，确保他们的工作基于准确和完整的信息。这对于保证产品质量、推动研发进程具有重要意义。

应用二：设计知识复用

在产品设计过程中，重复劳动和低水平设计是常见的问题。利用 PLM 系统支撑的知识图谱，可以实现设计知识的复用。知识图谱可以对以往的设计案例进行整理和分析，提取其中的设计模式、经验教训等知识。当研发人员进行新的产品设计时，系统可以根据输入的设计需求，在知识图谱中搜索相似的设计案例，并提供相关的设计思路和解决方案。例如，在电子产品设计中，如果研发人员需要设计一款新的手机外壳，知识图谱可以根据手机的尺寸、功能要求等信息，找到以往类似手机外壳的设计案例，包括材料选择、外观造型、结构设计等方面的经验，为新设计提供参考。

设计知识复用不仅可以提高设计效率，还能提升设计质量。通过借鉴以往成功的设计案例，研发人员可以避免重复犯同样的错误，减少设计缺陷。同时，知识图谱中的设计知识还可以与最新的技术和趋势相结合，为设计创新提供灵感。例如，在建筑设计领域，知识图谱可以将传统建筑的设计理念与现代建筑技术相结合，为设计师提供新颖的设计方案。此外，设计知识复用还可以促进企业内部的知识共享和传承，将老员工的设计经验传递给新员工，提升整个团队的设计水平。

为了更好地实现设计知识复用，企业需要建立完善的知识图谱管理机制。这包括对设计知识的分类、标注和审核，确保知识的准确性和可用性。同时，要鼓励研发人员积极贡献自己的设计知识，形成良好的知识共享氛围。通过不断丰富知识图谱中的设计知识，企业可以在产品设计方面保持竞争优势，实现可持续发展。

应用三：工艺知识优化

产品的制造工艺对产品质量和生产效率有着至关重要的影响。PLM 系统支撑的知识图谱可以对工艺知识进行有效管理和优化。知识图谱可以整合企业内外部的工艺标准、工艺规范、工艺案例等信息，形成全面的工艺知识库。在产品制造过程中，工艺人员可以根据产品的特点和要求，在知识图谱中快速查询到合适的工艺方案。例如，在机械加工中，知识图谱可以根据零件的材质、形状、精度要求等信息，提供相应的加工工艺参数、刀具选择、加工顺序等建议，帮助工艺人员制定合理的工艺路线。

通过对工艺知识的分析，知识图谱还可以发现工艺中的潜在问题和改进空间。例如，知识图谱可以对大量的工艺数据进行挖掘，找出工艺参数与产品质量之间的关系。如果发现某个工艺参数的波动经常导致产品出现质量问题，系统可以及时提醒工艺人员进行调整和优化。此外，知识图谱还可以对比不同企业或不同项目的工艺案例，学习先进的工艺方法和经验，为企业的工艺改进提供参考。例如，在汽车制造行业，通过知识图谱可以了解到其他企业在车身焊接工艺方面的创新做法，借鉴并应用到自身的生产中，提高焊接质量和效率。

为了实现工艺知识的持续优化，企业需要建立工艺知识反馈机制。工艺人员在实际生产过程中发现的问题和改进建议，要及时反馈到知识图谱中。同时，企业要定期对知识图谱中的工艺知识进行更新和维护，确保其准确性和时效性。通过不断优化工艺知识，企业可以提高产品质量、降低生产成本，增强市场竞争力。

应用四：质量知识追溯

产品质量是企业的生命线。在产品全生命周期中，质量问题的追溯和解决至关重要。基于 PLM 系统支撑的知识图谱，可以实现质量知识的有效追溯。当产品出现质量问题时，知识图谱可以通过关联的数据，快速定位问题的根源。例如，在电子产品生产中，如果某一批次产品出现性能故障，知识图谱可以从产品的设计图纸、原材料采购记录、生产工艺参数、测试报告等多个方面进行追溯，找出可能导致问题的环节。是设计缺陷、原材料质量问题，还是生产工艺执行不到位，都可以通过知识图谱清晰地展现出来。

质量知识追溯不仅可以帮助企业快速解决当前的质量问题，还可以为预防未来的质量问题提供依据。通过对质量问题的分析和总结，知识图谱可以将相关的经验教训纳入知识库。当企业进行新产品研发或生产时，系统可以根据以往的质量问题案例，对可能出现的风险进行预警。例如，在食品生产企业中，如果以往曾因某种原材料的农药残留超标导致产品质量问题，知识图谱在新产品研发时会提醒研发人员关注原材料的质量标准，加强对原材料的检测，从而有效预防类似质量问题的再次发生。

此外，质量知识追溯还可以满足法规和客户的要求。在一些行业，如医疗器械、航空航天等，法规对产品质量追溯有严格的规定。企业通过知识图谱实现质量知识追溯，可以确保产品符合法规要求，避免因违规而面临的处罚。同时，对于客户来说，质量知识追溯可以增强他们对产品的信任。当客户对产品质量有疑问时，企业可以通过知识图谱向客户展示产品的质量追溯信息，让客户放心购买。

应用五：供应链知识协同

在全球化的背景下，产品的供应链越来越复杂。PLM 系统支撑的知识图谱可以促进供应链知识的协同。知识图谱可以整合供应链上各个环节的信息，包括供应商信息、原材料采购、物流配送等。通过知识图谱，企业可以实时了解供应链的动态，与供应商进行有效的沟通和协作。例如，在服装制造行业，企业可以通过知识图谱了解面料供应商的库存情况、生产进度等信息，及时调整采购计划，确保原材料的供应。同时，供应商也可以通过知识图谱获取企业的需求预测、产品设计变更等信息，提前做好生产准备，提高供应链的响应速度。

供应链知识协同还可以优化供应链的资源配置。知识图谱可以对供应链上的资源进行分析和评估，帮助企业选择最合适的供应商和物流方案。例如，通过对供应商的质量、价格、交货期等因素进行综合评估，知识图谱可以为企业推荐最优的供应商。在物流配送方面，知识图谱可以根据产品的特点、运输距离、运输时间等因素，选择最佳的物流方式和路线，降低物流成本。此外，供应链知识协同还可以提高供应链的透明度，减少信息不对称带来的风险。

为了实现供应链知识协同，企业需要与供应链上的合作伙伴建立良好的合作关系，共同构建和维护知识图谱。同时，要建立统一的标准和规范，确保各方数据的一致性和兼容性。通过供应链知识协同，企业可以提高供应链的效率和可靠性，降低成本，增强企业的市场竞争力。

应用六：研发决策支持

在产品研发过程中，决策的正确性直接影响到产品的成败。PLM 系统支撑的知识图谱可以为研发决策提供有力支持。知识图谱可以整合大量的研发数据，包括市场需求、技术趋势、竞争对手信息等。通过对这些数据的分析和挖掘，知识图谱可以为企业的研发战略决策提供依据。例如，在智能手机研发中，知识图谱可以分析市场上消费者对手机功能、性能、外观等方面的需求变化趋势，以及竞争对手的产品特点和市场份额，帮助企业确定研发方向，制定产品规划。

在具体的研发项目决策中，知识图谱可以提供多维度的信息支持。例如，