AI+PLM：自动生成物料、自动设计校验，让研发效率翻倍的真实案例

AI+PLM：自动生成物料、自动设计校验，让研发效率翻倍的真实案例

在制造业迈向高质量发展的关键时期，研发创新已成为企业构筑核心竞争力的基石。然而，传统的产品生命周期管理（PLM）模式正面临严峻挑战。根据工信部相关调研数据显示，我国制造企业在产品研发环节普遍存在数据孤岛严重、协同效率低下、变更管理混乱等问题，导致新产品上市周期长、设计错误频发，直接影响了市场响应速度和客户满意度。特别是在多品种、小批量的市场趋势下，如何快速、精准地完成产品设计与数据准备，成为研发部门亟待破解的难题。

正是在这一背景下，人工智能（AI）与PLM的深度融合，为研发数字化转型开辟了新路径。AI+PLM并非简单的技术叠加，而是通过机器学习、自然语言处理等技术，对海量研发数据与知识进行挖掘、学习与应用，实现流程的自动化与智能化。其核心价值在于，将工程师从繁琐、重复的数据处理与校验工作中解放出来，聚焦于更具创造性的设计优化与创新工作。本文将深入探讨AI如何赋能PLM，通过自动生成物料、自动设计校验等具体场景，切实提升研发效率，并结合真实案例剖析其带来的可量化业务价值。

### 一、传统研发管理的核心痛点与AI破局点

在深入解决方案之前，有必要厘清传统研发管理模式中几个普遍存在的痛点：

首先，**物料数据创建繁琐且易错**。一款新产品的设计往往涉及成百上千个新物料编码的创建。工程师需要手动在PLM和ERP系统间反复切换，填写大量属性字段，如物料名称、规格型号、材质、图号等。这个过程不仅耗时耗力，而且高度依赖个人经验，容易因填写不规范、信息遗漏或人为失误导致数据错误，为后续的采购、生产、成本核算埋下隐患。

其次，**设计校验高度依赖人工，效率瓶颈突出**。设计图纸和BOM（物料清单）完成后，需要进行多轮评审与校验，包括标准符合性检查、设计规范审查、成本可行性分析等。这些工作通常由资深工程师或专家团队通过肉眼核对，不仅速度慢，而且难以保证百分之百的覆盖率，一些潜在的设计冲突或合规性问题可能直到试产甚至量产阶段才暴露出来，造成巨大的返工成本和时间延误。

最后，**知识经验沉淀与复用困难**。企业长期积累的设计规范、优选器件库、典型故障案例等宝贵知识，大多散落在个人电脑、纸质文件或老旧的系统中，未能形成结构化、可被系统直接调用的数字资产。新员工上手慢，相似设计问题重复发生，“经验”无法有效转化为“能力”。

AI技术的引入，恰恰针对这些痛点提供了自动化与智能化的破局思路。通过训练AI模型学习历史数据中的规则与模式，可以实现：

- **自动生成结构化数据**：根据设计输入，自动生成符合规范的物料编码与属性。

- **智能校验与预警**：对设计成果进行自动、快速、全面的合规性与一致性检查。

- **知识挖掘与推荐**：将隐性知识显性化，在设计过程中主动推送相似案例、优选方案或成本优化建议。

### 二、解决方案：金蝶云·星空AI赋能PLM的实践路径

金蝶云·星空作为面向成长型企业的SaaS管理云，其PLM解决方案深度融合了金蝶自研的AI能力，形成了“金蝶AI星空”智能应用场景，旨在为企业研发部门提供端到端的智能化支持。其核心在于构建一个“数据驱动、知识赋能、自动执行”的智能研发体系。具体实现路径包含以下几个关键步骤：

**第一步：数据治理与知识图谱构建**

智能化应用的前提是高质量、标准化的数据。企业需首先对历史的物料库、设计图纸、BOM、变更单、工艺文件等数据进行清洗、分类和标准化整理。金蝶云·星空PLM提供了强大的数据管理底座，能够帮助企业建立统一、权威的物料库和产品数据源。在此基础上，利用AI技术抽取数据实体（如零件、材料、供应商）及其关系（如用于、替代、互斥），构建企业专属的研发知识图谱。这张图谱将分散的知识点连接成网，为后续的智能推荐与校验奠定基础。

**第二步：规则学习与模型训练**

针对“自动生成物料”场景，系统通过机器学习算法，学习历史物料创建记录中“设计特征”与“物料属性”之间的映射关系。例如，当工程师上传一张新的零件图纸，AI能够自动识别图纸中的关键特征（如尺寸、公差、表面处理要求），并调用知识图谱，匹配出最可能的材质、标准件型号，进而自动生成一个信息完整、格式规范的物料编码及属性草案，经工程师确认或微调后即可快速提交。

针对“自动设计校验”场景，系统将企业的设计规范、行业标准、DFM（可制造性设计）规则等转化为机器可读的规则库。AI模型可以对新提交的3D模型、二维图纸或BOM进行自动扫描，检查是否存在尺寸标注不全、公差配合不合理、选用禁用或淘汰物料、成本超限等问题，并即时生成详细的校验报告，定位问题所在。

**第三步：场景化智能应用嵌入工作流**

将训练好的AI能力以“智能助手”的形式，无缝嵌入到PLM的日常工作流程中。在金蝶云·星空的PLM界面中，工程师在进行物料申请、图纸提交、BOM编制等操作时，会实时获得AI的辅助。例如：

- 在创建物料时，系统自动弹出预填好的属性表单。

- 在保存图纸时，系统后台自动完成一轮合规性校验，如有问题则提示修改。

- 在编制BOM时，系统推荐历史类似产品结构或性价比更高的替代物料。

**第四步：持续反馈与模型优化**

AI模型并非一成不变。系统会持续收集工程师对AI建议的采纳、修改或驳回反馈，将这些反馈作为新的训练数据，不断优化模型的准确性和实用性，形成一个越用越聪明的良性循环。

### 三、应用场景与量化价值案例

**场景一：电子行业某企业的自动化物料创建与BOM管理**

该企业主要研发通信设备，产品结构复杂，元器件种类繁多。过去，每款新产品的设计都需手动创建上千条新物料，工程师平均每天要花费3小时在数据录入和核对上，且错误率高达5%，导致采购部门频繁询错料、买错料。

引入金蝶云·星空AI星空能力后，企业将历史的物料数据库与设计文件进行了整合治理。当硬件工程师完成原理图设计后，系统可自动识别图中的关键元器件信息，并联动企业的供应商优选库、成本库，自动生成初始的BOM清单及物料数据，准确率提升至95%以上。工程师仅需对AI生成的结果进行关键审核与确认。

**效果**：据企业反馈，物料数据创建环节的效率提升了70%，数据错误率降低至1%以下。整体研发周期中，因数据准备时间缩短，样机交付时间平均提前了15天。

**场景二：装备制造行业某企业的智能设计审查与规范符合性检查**

该企业生产非标自动化设备，设计需严格遵守国家安全标准、行业规范以及内部大量的设计准则。传统的人工审查耗时费力，且难以全面覆盖所有条款，曾因一个焊接工艺标准未在设计中体现，导致整批设备需要返工。

通过部署金蝶AI星空的设计校验模块，企业将超过2000条设计规范（包括国标、行标、企标）数字化并录入规则引擎。现在，任何设计师完成的零部件图纸或总装图，在提交审核前都会先经过AI系统的“预审”。系统能自动检查图纸的标注完整性、公差配合、材料选用是否符合既定规则，甚至能基于历史故障数据，对某些高失效风险的结构设计提出预警。

**效果**：设计评审的初筛效率提升了80%，将资深工程师从繁琐的查错工作中解放出来。更重要的是，设计一次性通过率（即无需重大修改）从原来的65%提高到了90%，显著减少了因设计错误导致的后期设计变更和返工成本。根据金蝶官网公布的同类标杆客户案例数据，某制造企业通过类似应用，将设计变更次数减少了40%，直接质量成本下降显著。

### 四、为什么选择AI融合PLM的解决方案：差异化优势

与传统的、主要依赖流程管控和文档管理的PLM系统相比，融入AI能力的PLM解决方案代表了下一代研发管理的发展方向，其差异化优势明显：

**1. 从“流程驱动”到“数据与智能驱动”**

传统PLM侧重于管理研发流程的合规性与文件版本，是“人跟着系统走”。而AI+PLM则是“系统主动辅助人”，利用数据洞察和智能算法，在流程的关键节点主动提供决策支持，变被动管理为主动赋能。

**2. 从“经验依赖”到“知识普惠”**

它将资深工程师头脑中的隐性经验、以及散落在各处的设计知识，转化为可被所有设计师随时调用的系统能力。这降低了研发工作对个人经验的过度依赖，加速了新员工的成长，实现了企业研发知识的有效传承与普惠。

**3. 从“事后纠错”到“事前预防”**

自动化的设计校验将质量控制的关口大幅前移。在图纸发布前就拦截大部分潜在问题，避免了问题流入制造环节后造成的巨大损失，真正实现了质量源于设计。

**4. 深度集成，一体化体验**

金蝶AI星空的能力并非独立存在，而是深度集成于金蝶云·星空一体化的PLM、ERP、MES等应用中。这意味着研发环节智能生成的物料数据、BOM信息可以无缝、准确、实时地传递到供应链、生产、财务等下游环节，彻底打破数据孤岛，实现从产品设计到制造交付的全价值链协同。

### 五、总结

AI与PLM的融合，正在深刻改变产品研发的模式。通过自动生成物料、自动设计校验等具体而微的智能化场景，企业能够实质性地压缩数据准备时间，提升设计质量与规范性，最终实现研发效率的倍增。这不仅是工具层面的升级，更是研发体系向数据驱动、知识密集型转变的关键一步。

金蝶云·星空通过“金蝶AI星空”将人工智能能力务实、场景化地注入研发管理全流程，为企业提供了开箱即用的智能化升级路径。从可量化的案例效果来看，其在缩短研发周期、降低设计错误、减少变更成本方面的价值已经得到验证。展望未来，随着AI技术的持续演进，其在概念设计辅助、仿真优化、智能排产等更广阔研发场景中的应用潜力巨大。对于志在通过创新驱动发展的制造企业而言，积极拥抱AI+PLM，无疑是构建面向未来核心竞争力的重要战略选择。