1．设备全生命周期管理
基本概念
传统的设备管理（ Equipment management）主要是指设备在役期间的运行维修管理，其出发点是设备可靠性的角度出发，具有为保障设备稳定可靠运行而进行的维修管理的相关内涵。包括设备资产的物质运动形态，即设备的安装，使用，维修直至拆换，体现出的是设备的物质运动状态。
资产管理 (Asset management)更侧重于整个设备相关价值运动状态，其覆盖
购置投资，折旧，维修支出，报废等一系列资产寿命周期的概念，其出发点是整
个企业运营的经济性，具有为降低运营成本，增加收入而管理的内涵，体现出的是资产的价值运动状态。
现代意义上的设备全生命周期管理，涵盖了资产管理和设备管理双重概念，
应该称为设备资产全生命周期管理（ Equipment-Asset life-cycle management）更为合适，它包含了资产和设备管理的全过程，从采购，（安装）使用，维修（轮换）报废等一系列过程，即包括设备管理，也渗透着其全过程的价值变动过程，因此考虑设备全生命周期管理，要综合考虑设备的可靠性和经济性。
. 设备全生命周期管理的任务
以生产经营为目标，通过一系列的技术，经济，组织措施，对设备的规划，
设计，制造，选型，购置，安装，使用，维护，维修，改造，更新直至报废的全
过程进行管理，以获得设备寿命周期费用最经济、设备综合产能最高的理想
目标。
．设备全生命周期管理的阶段
运行维修
前
管理
期
管
轮换报废
理
管理
设备全寿命周期示意图
设备的全生命周期管理包括三个阶段
（1. 前期管理
设备的前期管理包括规划决策，计划，调研，购置，库存，直至安装调试，
试运转的全部过程。
(1)采购期：在投资前期做好设备的能效分析，确认能够起到最佳的作用，
进而通过完善的采购方式，进行招标比价，在保证性能满足需求的情况
下进行最低成本购置。
(2)库存期：设备资产采购完成后，进入企业库存存放，属于库存管理的范
畴。
(3)安装期：此期限比较短，属于过渡期，若此阶段没有规范管理，很可能
造成库存期与在役期之间的管理真空。
（2．运行维修管理
包括防止设备性能劣化而进行的日常维护保养，检查，监测，诊断以及修理，更新等管理，其目的是保证设备在运行过程中经常处于良好技术状态，并有
效地降低维修费用。在设备运行和维修过程中，可采用现代化管理思想和方
法，如行为科学，系统工程，价值工程，定置管理，信息管理与分析，使用和维修成本统计与分析，ABC分析， PDCA方法，网络技术，虚拟技术，可靠
性维修等。
（ 3.轮换及报废管理
（1）轮换期：对于部分可修复设备，设备定期进行轮换和离线修复保养，
然后继续更换服役。此期间的管理对于降低购置及维修成本，重复利用设备具有一定的意义。
（2）报废期：设备整体已到使用寿命，故障频发，影响到设备组的可靠性，其维修成本已超出设备购置费用，必须对设备进行更换，更换后的设备资
产进行变卖或转让或处置，相应的费用进入企业营业外收入或支出，建立
完善的报废流程，以使资产处置在帐管理，既有利于追溯设备使用历史，
也利于资金回笼。至此，设备寿命正式终结。
．设备全生命周期的闭环管理
设备在管理的过程中会经历一系列的设备及财务的台账和管理及维修记录，如设备的可靠性管理及维修费用的历史数据，都可以作为设备全生命周期的分析依据，最终可以在设备报废之后，对设备整体使用经济性，可靠性及其管理成本作出科学的分析，并可以辅助设备采购决策，可以更换更加先进的设备重新进行全生命周期的跟踪，也可以仍然使用原型号的设备，并应用原设备的历史数据进行更加科学的可靠性管理及维修策略，使其可靠性及维修经济更加优化，从而使设备全生命周期管理形成闭环。
．设备全生命周期管理系统
为了从管理上达到对设备全生命周期的合理管理，必须构建一个适合本企业
的设备全生命周期管理系统。该系统不仅具有资产管理（台账），设备管理，维修工时和成本管理等基本功能，还应具有信息综合分析、报警功能和诊断专家功能等，对资产，故障，润滑，诊断，备件，维修工时，成本等信息能资源共享，
进行综合分析（输入数据必须准确）并预报。全生命周期管理系统要求将相关信息按时按规定记录（必须真实）并输入计算机，例如将故障类型，产生原因，停
台天数，维修工时，成本等相关数据及时输入计算机，并对信息进行分析处理，
然后利用分析结果采取针对性措施，以达到故障率大幅下降的目的。
（1. 设备全生命周期管理系统具体的管理功能
（1）前期管理功能：设备前期管理是保持和提高其后续管理中设备技术状态和
经济效果的关键，是搞好后续管理的基础。该部分主要包括设备规划、选型、安装、调试、验收、申购计划、申购合同、设备租赁、厂商信息等，其中设
备规划部分主要包括年度设备使用计划、年度设备使用费计划、设备使用计划需求量等的制定。
（2）台帐管理功能：台帐数据是进行设备优化配置管理的基础，反映企业设备基本信息及其资产状况，具有静态和动态两部分数据：静态数据主要有设备编号、名称、型号规格、厂商信息、所属单位、原值、主要性能参数等；动态数据如设备净值、折旧额、累计能耗费用、月有效工作台班 / 时数等。
（3）设备状态变动管理功能：记录设备的启用、停用、闲置，租入、租出，转入、转出、故障、事故、报废等的管理，为管理决策层准确快速地提供设备
当前状态。
（4）运行状态管理功能：记录设备日常运行工时信息、能源消耗信息、操作员信息等。
（5）维修保养管理功能：包括设备维修管理和设备保养管理：管理人员根据设备关键性及其各项经济技术指标对设备分类，对不同类型的设备分别采用
状态检测维修、定期维修、事后维修、改善性维修等不同的维修模式，维
修管理包括编制及更改维修计划，记录维修信息，核算维修费用；设备保
养管理主要进行润滑定标、润滑实施等管理。
（6）统计分析功能：统计设备各项技术经济指标及综合状态，提供针对不同管理层次需求的报表输出。包括设备分布表、下属部门设备分布表、工程机
械费用核算明细表、单台机械全项核算明细表、单台机械实际费用图表、
机械运转情况及经济核算报表、租赁设备收支核算表等。通过各种统计数
据及指标，使管理者全面、快速、准确的了解当前企业机械设备资产及使
用情况，辅助领导进行企业管理决策。
（7）备件管理功能：对设备的备件进行必要的库存管理，在保证设备正常运作的情况下，尽量降低其库存，减少资金占用量。备件管理主要包括建立设
备备件台帐，完成备件的出入库管理，制定备件储备定额；备件采购计划
管理；对备件进行ABC分析，提供各类统计分析报表。
（8）系统维护功能：对系统进行维护，保证系统良好运作。系统维护主要是管理、创建和调整系统的角色、用户及其权限，并进行系统操作权限分配；设
置和调整系统的实时信息反馈；完成操作日志、数据备份及数据恢复操
作。
2．设备全生命周期费用管理
. 基本概念
设备全生命周期费用（ Life Cycle Cost）管理是从设备的长期经济效益出发，全面考虑设备的规划、设计、制造、购置、安装、运行、维修、改造、更新，直至报废的全过程，使LCC最小的一种管理理念和方法。LCC管理的核心内容是从一开始就把工作做好，对设备项目或系统进行LCC分析，并进行决策。
. 设备全生命周期费用管理国内外应用情况
LCC概念起源于瑞典铁路系统， 1965 年美国国防部研究实施LCC技术并普及全军，之后，英国、德国、法国、挪威等军队普遍运用LCC技术。
1999 年 6 月，美国总统克林顿签署政府命令，各州所需的装备及工程项目，要求必须有LCC报告。没有LCC估算、评价，一律不准签约。同年，以英国、挪威为首组建了LCC国际组织，由50 个国家、地区参加。该组织为保护参加国购
置装备的经济利益，要求设备、工程中间商、推销商为买方提供LCC估算。
美国将 LCC管理的方法首先应用于核电站，因为核电站建设是以可靠作为优先考虑因素，因而在可靠性的基础进行 LCC管理，更具必要性和紧迫性。在此基础上，再将该项技术推向了发电机、大型变压器、励磁机、低压输配电系统、仪
用空气系统。加拿大和欧洲一些国家将LCC管理和可持续性发展结合起来，偏向于电力系统中的绿色能源，在计算成本时考虑了环境的影响。来自制造厂的专家也提出 LCC管理方法在高压开关、变电站方面的应用。
. 设备全生命周期费用分析的方法
（ 1 贝叶斯推断法
贝叶斯一词源于 18 世纪一个牧师 TOMASBAYES，由于他的发现，使带有主观经验性的知识信息，被用于统计推断和决策巾来。当未来决策因素不完全确定时，必须利用所有能够获得的信息，包括样本信息和先于样本的所有信息，其中包括来自经验、直觉、判断的主观信息，来减少来来事物的不确定性，这就是贝叶斯
推断原理。
（2 马尔可夫过程分析法
由于设备的全生命周期过程常常伴随一定的随机过程，而在随机过程理论中
的一种重要模型就是马尔可夫过程模型。在一个随机过程中，对于每一初始时刻，系统的下一个时刻状态概率仅与初始时刻的状态有关，而与系统是怎样和何时进入这种状态无关，即所谓无后效性或无记忆性，这种随机过程称为马尔可夫随机过程。
（ 3 层次分析法（ AHP）
AHP是美国着名运筹学家、匹兹堡大学教授T．L． Satty 等人在 20 世纪 70 年代中期提出的一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法。 AHP经常可以作为一种确定指标权重的方法加以应用。 AHP的特点是：将人的思维过程数学化、模型化、系统化、规范化，便于人们接受，但在运用上也有较多的局限性。在AHP使用过程中．无论是建立层次结构还是构造判断矩阵，人的主观判断、选择
对结果的影响较大。使得 AHP进行决策的主观成分很大。鉴于标准 AHP在使用中存在的不足，人们对其进行大量的修改，这些修改主要集中在以下几个方面：①对标度方法的修改；②对单排序方法的改进；③一致性检验的处理；④大规模指标判断矩阵的给出。
（ 3 模糊综合评价法
模糊综合评判法是利用模糊关系合成的原理，从多个因素对评判事物隶属情况进行综合性评价的一种方法。作为模糊数学的一种具体应用方法，最早是由我国学者汪培庄提出来的。它主要分为两步：第一步先按每个因素单独评判；第二步再按所有因素进行综合评判。该方法是解决定性和定量问题的经典方法，能够较好解决判断的模糊性和不确定问题，在许多领域得到广泛应用。模糊综合评判
的优点是可以对涉及模糊因素的对象系统进行综合评价。其不足之处是：不能解决评价指标相关造成的评价信息重复问题，隶属函数的确定还没有系统的方法，
而且合成的算法还有待进一步探讨；其评价过程大量应用了人的主观判断，由于各因素权重的确定带有一定的主观性，因此总的来说，模糊综合评判足一种基于主观信息的综合评价方法。
（ 4数据包络分析（DEA）
DEA是着名运筹学家A．Charnes 和W．W．Copper 等学者以“相对效率”为基础发展起来的一种新的系统分析方法。它主要采用线性规划方法。利用观察到的有效样本数据，对决策单元 (Decision Making Units ， DMU)进行生产有效性评价。白思俊曾对DEA方法在项目评价中的应用进行了研究。DEA方法是一种定量评价方法，其特点是完全基于指标数据的客观信息进行评价，剔除了人为因素带
来的误差。其优点是评价多输入多输出的大系统，并可以利用“窗口”技术找出
单元薄弱环节加以改进。缺点是只能表明评价单元的相对发展指标，无法表示出实际发展水平。
（ 5人工神经网络（ANN）
ANN评价方法是一种交互式评价方法，它可以根据用户期望的输出不断修改
指标的权值，直到用户满意为止。ANN评价方法能够充分考虑评价专家的经验和
直觉思维的模式，又能降低综合评价过程中的不确定性因素，能够较好解决综合评价过程中出现的随机性和评价专家主观上的不确定性及认识上的模糊性问题。ANN评价方法具有自适应能力、可容错性能够处理非线性、非局域性的大型复杂
系统。在对学习样本训练中，无须考虑输入因子之间的权系数，ANN通过输出值与期望值之间的误差比较，沿原连接权自动地进行调节和适应，因此该方法体现了因子之间的相互作用。但ANN方法也存在一些缺点。如需要大量的训练样本，精度不高；评价算法复杂，只能借助计算机处理；网络收敛速度慢，影响评价工
作效率等。
（5 灰色综合评价法
灰色综合评价方法是一种定性分析和定量分析相结合的综合评价方法，这种
方法可以较好的解决评价指标难以准确量化和统计的问题，可以排除人为因素带来的影响，使评价结果更加客观准确。其整个计算过程简单，通俗易懂。易为人
们所掌握；数据不必进行归一化处理，可用原始数据进行直接计算，可靠性强；
评价指标体系可以根据具体情况增减；无须大量样本，只要有代表性的少量样本即可。缺点是要求样本数据具有时间序列特性。而且，基于灰色关联系数的综合评价具有相对评价的全部缺点。另外，灰色关联系数的计算还需要确定“分辨率”，而它的选择并没有一个合理的标准。
在以上几种方法中，目前最为流行的是人工神经网络和灰色综合评价法。下面详细介绍神经网络及灰色理论在设备全生命周期费用分析的应用。
. 神经网络在设备全生命费用分析中的应用
在设备全生命分析过程中，全生命费用与其影响因素之间存在着极其复杂的
非线性关系，对这一非线性关系的模拟和识别及其全局优化问题还没有得到很好
的解决。近几年来神经网络得到了飞速的发展，已广泛应用于人工智能、自动控制、统计学等领域，特别是 BP 网络以其良好的非线性功能、自学习功能等许多优良特性而在很多领域获得了成功，已渐渐成为解决此类问题的工具。
人工神经网络及BP网络原理人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理
网络结构。近年较为流行的反向传播神经网络（简称 BP，Back Propagation ）网络，以其良好的非线性映射能力而成为一种应用最广泛的神经网络模型。它在分类，预测，故障诊断和参数检测中具有广泛的应用。 BP网络算法的学习过程，
由正向传播和反向传播组成。通常标准的 BP网络由 3 层神经元组成，最下一层为输入层，中间层为隐含层，最上层为输出层，每层由若干神经元组成。各层
次之间的神经元形成全互连接，各层次内的神经元之间没有连接。BP 神经网络的预测功能是通过误差的反向传播学习算法来实现。其主要思想是：对于q 个学习样本： p1， p 2. p q，与其对应的输出样本为：T1，T 2. T q学习的目的是用网络的实际输出A1， A2. A q与目标矢量 T 1，T 2. T q之间的误差来修改其权值，使 A l (l1,2.......q) 与期望的T l尽可能的接近，即使网络输出层的误差平方和最小。它通过连续不断的相对于误差函数斜率下降方向上，计算网络权和偏差的变化而逼近目标。每一次权值和偏差的变化都与网络误差成正
比，并以反向传播的方式传输到每一层。设输入为P，输入神经元有 r 个，隐含层内有 s1 个神经元，激活函数为f1 ，输出层内有s2 个神经元，对应的激活函
数为 f2 ， 输出为 A ，目标矢量为 T ，其步骤如下：
（ 1） 隐含层中第 i 个神经元的输出：
r
a
1i
f 1 ( w 1ij p j b 1i ) i 1,2,3 ......s 1
j 1
（ 2） 隐含层中第 k 个神经元的输出：
s 1
a 2k f 2 (
w 2 ki
a
1i
b 2k )
i 1,2,3......s 1
j 1
（ 3）定义误差函数为：
1
s
2
2
E(W, B)
a
2 k
)
(t k
2 k 1
（ 4）用梯度法求输出层的权值变化
对从第 i 个输入到第 k 个输出的权值变化为：
w 2ki
E E
a
2k
(t k
a 2k ) f 2 a 1i
ki a
1i
w
2ki
a
2k
.
w
2ki
其中 ki (t k a 2k ) f 2 e k f 2 e k t k
a
2 k
同理可得：
b
2ki
E E
a
2 k
(t k
a 2k
) f 2
a
1i
b
2 ki
.
b
2 ki ki
a
2 k
（5）利用梯度法求隐含层权值变化
对从第 j 个输入到第 i 个输出的权值为：
E
E .
a
2k .
a
1i
s 2
w
1ij
(t k a 2k )
f 2 w 2ki f
1
p
j
w
1ij
a
2k
a
1i
w
1ij
k 1
ij
p j
其中：
s 2
ij e
i
f 1
e i
ki
w
2 ki
b
1i
ij
k 1
全生命费用预测结构神经网络设计
（ 1 全生命费用分解结构的构成因素
全生命费用可认为是设备从其概念系统方案的形成到设备退役为止，这一寿
命剖面的各个事件内所消耗的总费用，即设备在开发、试验、
装备、使用、维
护一直到最后废弃或退役等过程中各项费用总和。 为了便于对全生命费用进行估
算和组织管理。通常按设备类别和系统分析原理进行费用分解。在提出设备在其寿命周期内的费用分解结构时，应准确的估算或预测出在全生命阶段设备的全生
命费用，并同时对各项费用做出合理评价。根据以往的经验，通常构成全生命费用分解结构有以下几个方面：
（ 1）研究与研制费
研究与研制费是指设备的全部技术研究、型号设计、样机和原型机制造、各种试验和鉴定的费用。研究和研制费基本上是固定的且是一次性支付的，与最终该型设备的生产量无关。
（ 2）最初投资费用
最初投资费用是最初工厂装备一套设备所花的全部费用，主要包括设备的采购费，包括生产费、运输费等、设施建筑费、人员训练费及首批备件的采购费。
最初投资费用也是一次性支付的。
（ 3）使用保障费用
使用保障费用是一个设备在装备之后，使用过程中所需的全部费用。这些费用包括能源费用、使用费用、维护修理费用等。使用保障费用通常要高于研究与研制费用和最初投资费用。
（ 4）退役费用
退役费用是设备退役或报废时，加以处理所用的费用。与前3类相比，退役费用的数额很小。
（2 全生命费用预测神经网络模型设计
现在的问题已经不是设备的研究与研制费、最初投资费、使用保障费和退役
费等分别加以管理，而是把这几个环节结合起来作为全生命费用进行综合管理。
为了给设备的全生命分析提供一个参考依据，可以运用神经网络的模型设计方
法，对整个设备的全系统、全生命费用进行综合设计，得出其预测模型。
（ 1）输入输出层的设计
对于设备的全生命费用而言，按照以上的4个分解结构就可以把其应用到实际中，但这并不是包括了全部费用。在实际使用中，根据影响费用因素的重要
程度，可以分为采购费、使用费、维修费、后勤保障费、培训费、技术改进费和
退役处理费等，其中已包括了主要费用因素。依据BP网络的设计特性不考虑各
因素之间的相互影响关系，即各层次内的神经元之间没有连接，可以选其作为输入层，其输入节点数为7。输出层为全生命费用，则输出层的节点数为1。
（ 2）隐含层节点数及选取
隐含层节点选取是一个复杂的问题，节点数太多会导致训练时间过长，误差可能达不到预期的要求。若节点数太少会导致容错性较差，不能识别新的样本。
所以隐含层节点数要根据经验来选取，一般的选取方法如下：
n1n m a
式中： n1为隐含层节点的数目； n 为输入层节点数； m 为输出层节点数； a 为1-10, 的常数，根据上式权衡最优可以确定隐含层的节点数为 5。
（3）初始权值的选取
由于在设备全生命费用神经网络模型设计中，费用是呈非线性变化的，因而，初始权值的选取对于是否能达到所预计的全生命费用最小，是否能够收敛以及训练时间的长短等关系很大，那么在模型预测过程中，如果初始权值太大，使得加权之后的输入和 N落在了网络模型的 S型激活函数的饱和期中，从而会导致f (s) 非常小。而在其后计算各个阶段费用的权值修正公式中，因为正比于 f ( N ) ，当 f ( N )0 时，则有0 ，使得w ij0 ，从而使得调节过程几乎停顿不前，不能如期完成对某类设备的全生命费用预测。所以，一般总是希望经过初始加权后的每个费用神经元的输出值都应为零，这样才可以保证费用神经元都能够在 s 型函数最大之处进行调节。所以，一般取初始权值在 (-1,1) 之间的随机数，对于在全生命费预测中的 2 层网络，为了防止出现局部最小值，不收敛或训练时间过长等情况，可以采用威得罗选定初始权值的策略，选择权值的量级为r s1，其中，
s1为第1层神经元的数目。利用此法可以在较少的训练次数下得到满意的费用结果。
（4）目标值的选取
在设备的设计开始，就应对其全生命费用进行论证。根据支付费用状况，采用多元回归法、参数费用法、类推费用法、外推费用法、估算费用法等来估算此设备的预期费用，作为输出的目标值。设计者依据设备全生命费用目标值来确定
期望误差值，以及依照精度的要求来选定最大循环次数。
通过以上的分析可得网络结构如图1。
在对此网络进行训练的过程中，先要取一定数量的样本，选定其初始权值进行学习，然后其输出层的结果即为全生命费用。在对全生命费用的神经网络的预测模型中，要用各个费用的大量数据进行训练，可以得出最佳的效果，对于各个费
用和全生命费用之间不需要作出更多的假设，其分析过程可以从预测模型的自
适应学习中获得，从而大大减少了人为的影响，对全生命费用的预测会更高。. 灰色理论在设备全生命费用分析中的应用
灰色系统理论主要研究系统模型不明确、行为信息不完全、运行机制不清楚系统的建模、预测、决策和控制，在研究系统时，该理论能够抓住表征信息，利用
关联分析、灰色聚类、灰数生成、灰色建模等信息加工手段，寻求系统内在规律，
用于预测系统未来的发展状态。
2.5.1 设备全生命费用预测指标体系
对设备费用进行预测．必须对设备体系进行分析，同时还需要对设备从生产到报废中所涉及到的各个阶段的费用进行分析．即进行所谓的全生命费用分析。
（1 设备全生命费用结构
设备全生命费用是设备在预定的寿命周期内，由于设备的论证、研制、生产、使用、维修和保障直至报废所所产生的费用之和，包括直接和间接费用、经常性和一次性费用及其他有关费用。设备全生命费用构成可以是多视角的，为了分析方便，根据再生产原理，从资金循环周期看，设备寿命周期全过程可划分为预研、研制、试验、生产、部署、使用和退役处置等阶段，概括为科研、采购和维修三
个阶段，以此形成相应的经费构成。
对设备全生命费用宏观预测，实质是按照从装备需求到经费需求的思路，确定出设备全生命费用宏观预测的指标体系，以指标体系为预测和分析的依据。
（2设备全生命费用预测指标体系
设备全生命费用预测，既包括费用总量预测，又包括费用结构比例预测，而不同类别的费用结构又是一个相对的费用总量。费用总量和费用结构比例不是一成不变的，有影响其总量和结构比例的因素，这些影响的变化，会使费用总量和
费用结构发生变化。其中主要的因素是价格指数对价格的影响，引起设备费用的变化。所以对设备全生命费用进行预测分析，需要从费用总量、费用结构和价格指数三个方面进行综合分析，按照这种思路，可以确定出设备全生命费用预测的指标体系，如图 1 所示。
设备全寿命费用预测指标体系
费用总量预测费用结构比例预价格指数预测
物价指数
按按按按
设备市场价格指数设阶设阶
备段备段
类类
别别
配套设备市场价格指
设备出厂价格指数
设备全寿命费用宏观预测指标体系图
2.5.2设备全生命费用预测方法与模型
（1 设备费用预测模型分析
装备费用是一个影响因素繁多的问题，从全生命阶段上讲，有科研、采购、
维修费用等
阶段，把各个影响因素看作是自变量，而把总设备费用看作是因变量，因为因素与设备费用总量间存在内在必然的联系，找出其内在规律的目的在于预测未来，能对设备费用的使用进行合理有效的指导，在对因变量( 总设备费用进行预测整合前，首先要对各个影响因素的值及所占比例进行合理预测，只有在此基础上，通过对其内在规律进行整合预测，才能得到合理的总设备费用。
设备的费用分析具有一定的不确定性，主要缺乏有关数据信息和模型信息，
对自变量及结构比例的预测，可以利用灰色预测理论，灰色理论认为，任何随机
过程都可看作是在一定时空区域变化的灰色过程， 随机量可看作是灰色量： 另外无规律的离散时空数列是潜在的有规序列的一种表现， 因而通过生成变换可将无规序列变成有规序列。
（2 灰色预测模型
（1）GM(1，1) 模型
可以对设 x 1 ， x 2 ,
.. x p 等确定性变量进行灰色预测，模型分析如下：
GM(1，1) 模型是灰色预测的基础，建立 GM(1，1) 模型的实质是对原始数据
作一次累加生成 (1- AGO)，使生成数据序列里一定规律， 通过建立微分方程模型，
再作一次累加生成 (1-I-AGO) ，用以对系统进行预测。设有变量序列， x(1) ，
x(2) ， ， x(n) ，其中：
x( k)
1
( x (1) (k ) x (1) (k 1)) k 2,3.....n
2
构造一阶线性灰色微分方程
d x 1(1 )
( 1)
u d t
ax
利用最小二乘法求解参数 a ， u
a? a
B T B 1 B T Y N
u
式中：
1 ( x (1) (1) x (1) (2)) x ( 0) (2)
2 B
1 ( x (1) (2) x (1) (3)) x ( 0) (3)
2 Y N
..............................
........
x ( 0) (n)
1 ( x (1)
(n 1)
x (1)
(n))
2
x (1) 的灰色预测模型为：
?(1) ( k
1) ( x ( 0)
(1)
u
ak
u ( k 0,1,2.....)
x
)e
a
a
再作一次累加生成 (1 LAGD ) 得 x (0 ) 的灰色预测模型为： ?(0)
(k 1)
a
(0 )
u )e ak
(k 1,2.....)
x (1 e )( x (1)
a
（ 2）GM(1,1) 模型精度检验：
灰色模型的精度通常采用后验差方法检验，残差为：
e(k ) x 0
(k )
?(0 )
( k) (k 1,2.....n) x
原始数列 x(0 )及残差值数列 e 的方差分别为 s12和 s22，则：
1 n 2
2
(x (0 ) (k) x)
s1
n k 1
1 n 2
2
(e (0 ) (k) e)
s2
n k 1
其中
x 1 n x( 0) ( k) e 1 n e(k)
n k 1 n k 1
残差比值和小误差概率：
c s 2 s1
p p e(k ) e 0.6745s1
模型的精度由 c 和p共同刻画，一般划分为四级
模型精度等级p
1 级（好）p ≥
2 级（及格）≤ p <
3 级（勉强）≤ p <
c c≤ 4 级（不合格）p < c > 实时状态维修 是 故障是否 存在征兆 高风险 故障模式 风险评价 低风险 事后维修 是否值得 否 日常巡检和 报废 否 定期预防维修 中风险是否存在 故障征兆 否 故障率是否 与时间相关 否 日常巡检和机 会维修 是日常巡检和 事后维修 是 定期视清维修 是 定期预防维修 基于风险的维修方式决策 故障模式风险评价 故障常见原因 及根本原因分析 是否为失误性故障 否 是否为维修性故障 否 是否为先天性故障 否是 提高操作人员素质是 提高操作人员素质是 改进设计 其他 故障原因分析和根治维修 水平发生程度定义 水平发生程度定义 E 易于发生在一个大修周期内经常发生 D 有时发生在一个大修周期内有时可能发生 C 偶尔发生在寿命期内偶尔发生 B 不太可能发生在寿命期内不易发生，但有可能发生（同行业发 生过） A 极少发生极不易发生（理论上可能，但实际极不可能发生） 后果对生产的影响（ c1）安全后果（ c2）环境后果 维修成本 (c4) (c3) Ⅰ基本无影响 基本无影响基本无影响万元以下 Ⅱ装置生产降量 12 小时 较轻的影响 车间内可处 万元之内理 Ⅲ装置停产 12-24 个小人员受到较重公司内可处 1-2 万元时大伤害理 Ⅳ 装置停产 24-48 个小人员永久性伤由地方政府 2-5 万元时残来解决 装置停产 48 个小时以一人或一人以必须通过中 5 万元 Ⅴ上上伤亡央和国际组 织协助处理 故 E L M H H H D L 障 M M H H 可 能 C L L M M H 性 （ B L L L M M P ） A L L L L M Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ 生产损失（ C1） 生产损失风险矩阵 故 E L H H H H D L 障 M H H H 可 能 C L M M H H 性 （ B L L M M H P ） A L L L M M Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ 环境后果（ C3） 环境风险矩阵 故 E L H H H H D L 障 M H H H 可 能 C L M M H H 性 （ B L L M M H P ） A L L M M Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ 安全后果（ C2） 安全风险矩阵 故 E M M M H H D L 障 L M M H 可 能 C L L L M M 性 （ B L L L L M P ） A L L L L L Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ 维修成本（ C4） 维修成本风险矩阵 产品全生命周期管理 PLM构建高效研发体系 当前，全球经济正处于迅速变革的大潮之中，德国力推工业4.0，美国聚焦物联网应用，我国正在全面推进“中国制造2025”，实现制造业转型升级。国家大力扶持制造企业推进智能制造，去年和今年连续支持智能制造专项和智能制造示范企业。智能制造包括智能产品、智能装备、智能工厂、智能研发、智能管理、智能供应链和智能服务等领域，需要实现企业信息系统和自动化系统的无缝集成，进而支撑企业智能决策。 《中国制造2025》核心就是：创新引领、提质增效、绿色发展、两化融合为主线、智能制造为突破口。智能制造是实现整个制造业价值链的智能化和创新，是信息化与工业化深度融合的进一步提升。智能制造绝不止生产那点事，一定是从设计开始，否则是无源之水，无根之树，合作，才能共赢。 产品创新研发是企业永续经营的基石 企业的生命是以其产品为载体的，产品的兴衰也意味着企业的兴亡，企业唯有不断开发研制适应消费者需求变化的新产品，才能永保企业生命活力。而建立一个先进的产品研发管理体系是保证企业保持强大产品研发能力的前提。 企业的创新研发能力，除了要有专业的研发人员，更需要有一个好的管理体系来支撑。现代产品研发是一个复杂的数据关联协同过程，有大量数据之间的约束关联，还有产品研发流程中各个环节各个部门的不同的人之间需要很强的协调，这些关联协调的复杂程度单靠人工是难以管理好的。在现代信息化时代，如果没有有效的管理体系支撑，个人的创新能力再大也难以发挥。 产品生命周期在缩短，企业必须缩短研发周期，加快新产品上市的速度，抢占新产品市场，才能获取超额利润。 市场竞争令产品复杂性增加。消费者的需求在不断增加，企业需要不断提高产品的功能和质量，提升客户的满意度，才能取得竞争优势。 市场竞争迫使企业需要细分客户群，研发针对性的差异化产品，取得差异化的竞争优势，因此企业需要适应大规模订制的平台化产品研发解决方案。 对产品成本及品质的控制，必须从设计源头开始，才能起到根本上的作用，必须在产品研发过程中设法控制质量，才能既可以提高产品质量，又减少工作反复，缩短产品交货周期。 金蝶K/3 PLM的价值 战略层：提升企业产品创新能力和供应链协同设计/系统制造能力 快速研发出符合客户需要的产品 强化研发环节流程和质量控制，提高产品研发质量 降低产品研发成本 提供跨地域、跨企业、跨部门的项目研发协同能力，提高供应链的产品竞争力 管理层：优化、控制产品研发过程 固化优化产品研发流程，增强团队协作，掌控项目进度 建立企业级产品数据库，保证数据安全，统一企业产品数据版本 集成ERP、MES等相关信息系统，消除信息孤岛 客户生命周期管理 1.目的 1.1 确保每一次与客户的接触，都加深与客户之间的关系，防止客户流失。 1.2 将每个客户都分成不同阶段，以便于在不同阶段对客户提供不同的服务，以不断挖掘客户的价值。 1.3 将所有客户区分为忠诚客户和一般客户，并分别采取不同的服务方式，将有限的资源集中于对客户的忠诚度培养和对忠诚客户的服务上。 1.4 在忠诚客户身上挖掘销售机会，扩大潜在客户管理范围，为销售提高创造机会。 2.范围 适用于对客户从目标客户状态到成为现实客户后全部过程的管理。 3.定义与介绍 3.1 客户生命周期：客户从目标客户到潜在客户、现实客户直至产生再购买、推荐购买的全过程和中间的各阶段。 3.2 目标客户：所有可能有能力和意向购买品牌车辆的客户。 3.3 潜在客户：对品牌车辆感兴趣或有购买意向的客户。 3.4 现实客户：已购买品牌车辆的客户。 3.5 再购买：现实的品牌车辆客户第二次或以后的更多次购买品牌车辆的情形。 3.6 推荐购买：因现实的品牌车辆客户的推荐、建议而产生其它客户的购买品牌车辆的情形。 4.职责 4.1 客户关系部负责潜在客户信息的挖掘与管理。 4.2 销售部负责对客户提供销售过程的服务及潜在客户的跟踪管理。 4.3 售后服务部负责对客户提供售后服务及客户价值的挖掘。 5.工作内容 5.1 潜在价值挖掘 具体见《潜在客户信息挖掘与管理》。 5.2 售中价值挖掘 5.2.1 标准服务 具体见《销售服务核心流程》。 5.2.2 购买引导 在实施店面销售过程中，销售顾问在不引起客户不良情绪的条件下引导客户产生更多购买： a.车辆； b.非标准配置； c.装饰； d.其它。 5.3 售后价值挖掘 5.3.1 基本服务 具体见《服务核心流程》。 5.3.2 基本服务购买引导 在客户维修保养车辆过程中，服务顾问在不引起客户不良情绪的条件下引导客户产生更多购 产品生命周期管理，到底什么是管理? 随着中国在制造业产业升级力度上的加大，企业家们正将目光由单纯的产品加工或装配环节转移至产品的整个价值链。产品生命周期管理（Product Lifecycle Management，PLM）理念自发源以来，因其以整个产品生命周期（从新产品需求的提出或产品创意的萌芽到产品的退役及处置）为管理主线所蕴含的巨大价值得到了众多制造型企业的认可。然而，对许多新接触PLM这一理念的人来说，因“管理”一词过于宽泛而无法从字面本身获得更多的信息。 对部分有意实施或正在选择PLM产品的企业来说，很多时候他们是通过接触不同供应商的解决方案来对PLM产品做更深入的了解。但这种方法的缺点是，不同的解决方案往往有不同的构架思路及宣传策略，单单以某一个或几个解决方案的性能与功能特性为基础来认识PLM可能会给后续的规划及实施带来一定的局限性。若能摆脱具体的PLM 解决方案从更宏观的层面对产品生命周期管理中“管理”一词加以认识，企业则会更好地将PLM理念与自身发展的实际需求相结合并制定适合自身的PLM战略，而不是在似懂非懂的情况下被软件供应商们牵着鼻子走。 对管理的常规定义是：通过对人及其他资源的组织与运用达到设定的目标。业界广泛认可的应用PLM所能实现的目标包括提高效率、降低成本、缩短产品上市时间等等。那么，PLM又是如何组织和运用人及其他各项资源以达到这些目标的呢？以下几个方面将有助于您进一步认识产品生命周期管理中“管理”一词的含义。 提高产品定义的效率 在向客户交付一项产品之前，该产品必须经过完整的定义才可从最初的原材料转变成可交付使用的最终产品。在这里，我们之所以使用“定义”而非“设计”一词是因为设计仅仅只是定义中的一个组成部分。常规概念中的设计主要是指确定产品的组成物，包括材料、几何尺寸及相应的制造工艺等。这些信息基本满足了产品制造的需求，但如果站在整个产品生命周期的角度或从客户的角度看，这些信息其实是不充分的。产品定义信息除了设计数据外，还应包括来自于设计阶段之前的产品概念信息（如需求说明、产品创意、概念说明等）、来自于制造阶段的信息（如产品配置、交付期、用于产品持续改进的制造数据等），以及面向客户的信息（如产品说明书、产品维护及服务数据、产品处置信息等）。面对如此庞大而格式各异的信息，高效的产品定义流程是企业增强核心竞争力的一个关键所在。 企业提高产品定义效率可从两个主要方面入手。首先是提高产品定义信息的生成效率。在这一方面，诸如计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助制造（CAM），以及计算机辅助工程（CAE）等可直接提高效率的PLM工具已得到了大量的应用。然而光提高了产品定义信息的生成效率是不够的。以下两个例子常常在PLM软件供应商的宣传材料中用以描述企业在实施PLM之前的状况。第一个例子是，设计人员花了一个小时找到了一张他可以用半个小时就能重新设计完成的图纸。第二个例子是，尽管企业内部已经对产品进行了更改，但因为设计人员忘记发送产品设计变更的电子邮件，零部件供应商还在按旧的设计进行生产。这些现象确实存在，并带有一定的普遍性。所以说，产品定 企业的生命是以其产品为载体的，产品的兴衰也意味着企业的兴亡，企业唯有不断开发研制适应消费者需求变化的新产品，才能永保企业生命活力，而建立一个先进的产品研发管理体系是保证企业保持强大产品研发能力的前提。 金蝶K/3WISE创新管理平台PLM是吸收国际上先进的产品生命周期管理（PLM）思想，结合中国制造企业管理特点而开发的国内最先进的PLM系统，已经在数百家各种行业的企业中应用，是企业搭建先进产品研发管理体系的最佳平台。 企业产品研发过程的困扰 ?企业产品研发管理的滞后影响产品生产管理 很多企业实施应用了ERP，覆盖企业的销售、计划、采购、生产、财务等业务，企业的物流和资金流得到有效管控，管理有了很大的提升。但随着应用的深入，往往会发现企业对产品研发这个生产制造的源头缺乏有效管控，产品研发周期难以控制，图纸、BOM等数据不准，导致ERP系统不能正常发挥作用。产品研发信息化管理的严重滞后，成为企业发展的最大瓶颈。 ?先进的研发管理思想的贯彻执行方面 大部分的企业都通过ISO9000等质量体系认证，有的甚至实施IPD（集成产品开发）体系，但往往达不到预期的效果。制定的业务流程效率很低甚至难以执行，项目组织与项目流程难以协调，制定的管理规范很难贯彻，使得ISO、IPD等先进管理体系没有发挥出作用。 ?开发周期难以控制 研发人员之间沟通不顺畅，数据共享困难，互相之间很难协调作业，而且开发项目的进度难以实时监控，使得项目开发没法按计划执行和完成。 ?数据管理混乱 企业有海量（T级）的产品数据，有二维/三维CAD、电路CAD等格式各异数据，而且数据之间的关系复杂（如未受控图纸和受控图纸的关系，物料和图纸的关系，物料与BOM、工装、模具的关系，新版数据和旧版数据之间的关系等等），查找和使用数据非常困难，很容易出错而导致损失。而且数据分散掌握在个人手上，容易因人员的变动导致数据流失。 ?战略层：提升企业产品创新能力和供应链协同设计\系统制造能力 快速开发出符合客户需要的产品 强化研发环节流程和质量控制，提高产品研发质量 产品数据管理(PDM)与产品全生命周期管理(PLM) 摘要：产品全生命周期管理是企业实现制造业信息化的必经途径，也是企业提高自身竞争力的重要手段。本文重点讨论了产品生命周期管理的主要研究内容，它的核心思想，并在此基础上探讨产品生命周期管理的技术架构及其主要功能。初步阐述了我国实现PLM的重要性。 关键字：PLM；PDM;技术架构；信息孤岛； Abstract: the products lifecycle management is the necessary way for enterprises to realize manufacturing informatization, and is the key methods to improve their own competitiveness. Th is paper discusses the main research contents of products lifecycle management and its core idea s, and based on this we discussed the technology framework and main functions of products lifec ycle management. The article expounded the importance of PLM technology in China. Keyword: PLM; technology framework; Information Island; 前言 经济全球化和工业信息化使制造业竞争环境、发展模式和活动空间等发生了深刻的变化，这些变化对制造业提出了严峻的挑战。为满足日益变化的客户需求，产品制造商需要从以生产推动销售的方式，转变到按客户需求订单安排生产的方式。特别是近年来兴起的企业外包业务和单一的客户需求的增加，生产厂商只有降低产品成本、提高产品质量、加快产品上市时间，以及为客户提供优质的产品服务，才能最终实现企业利润最大化，实现企业生产经营目标。人们已经认识到产品全生命周期管理对企业作为一个集成系统运行的重要性。可以认为，产品全生命周期管理是适用于企业过程、组织方式的技术，具有强烈的企业运行模式的背景。[1] 产品生命周期管理PLM自提出以来，便迅速成为制造业关注的焦点。PLM结合电子商务技术与协同技术，将产品开发流程与SCM、CRM、ERP等系统进行集成，将孤岛式流程管理转变成集成化的一体管理，实现从概念设计、产品设计、产品生产、产品维护到管理信息的全面数字化；实现企业知识价值的提升与知识共享管理，产品开发与业务流程的优化，从而全面提升企业生产效率，降低产品生命周期管理的成本，以提升企业的市场竞争力。 随着计算机技术的快速发展，各种单元软件(CAD/CAM/CAPP等)和企业管理软件(ERP/SCM等)在企业中得到广泛的应用。在产品全生命周期管理过程中由于采用不同的系统、不同的应用、不同的技术平台，使得产品数据难以顺畅流动，导致产品数据资源不能共享， 随着市场经济的制度完善，新的政府法规和财务要求对于数据的管理要求提出了更高的要求。在欧美国家，金融、医疗、电信等行业推出了许多针对数据保留的法规，在中国，相关法规的制定和落实也在不断的完善。这都需要现有的IT系统符合和满足这些法规的特定要求，需要相关的IT信息管理手段的配合。 用户面临的问题 在当前的商业环境中，IT的重要性与需求随着经济全球化的发展与日俱增，越来越多的关联商业应用部署在各种在线的IT系统中，维系这些应用的IT基础资源架构也在不断的膨胀和增长，尤其是存储设备。如何在有限的预算下充分利用现有的存储资源以便更有效的管理好和利用好现有的应用数据，保证现有IT 系统满足并适应快速的商务系统增长需求，成为IT应用和管理部门必须面对的一个问题。 随着市场经济的制度完善，新的政府法规和财务要求对于数据的管理要求提出了更高的要求。在欧美国家，金融、医疗、电信等行业推出了许多针对数据保留的法规，在中国，相关法规的制定和落实也在不断的完善。这都需要现有的 IT系统符合和满足这些法规的特定要求，需要相关的IT信息管理手段的配合。 信息和数据，作为企业宝贵的资源，其重要性已经得到了人们的充分认同。为了保存这些珍贵的数据，越来越多的企业采购了大量的异构存储设备，建立了SAN或NAS的存储结构，虽然简化了结构，提高了数据的访问效率。但与此同时带来的问题是：不同厂商的存储设备，彼此不兼容，造成管理上更为复杂，管理的成本据高不下。 IBM 解决方案 以上问题的产生，很大程度上是由于企业在建立IT系统的规划阶段，过于关注前端的IT系统应用，对于后台的数据存储需求认识不足所造成的。在初始的IT系统设计和规划中，我们往往只关注存储设备和数据备份，而忽视了数据载体的全面存储管理。实际上，根据Enterprise Storage Group的分析报告，不同类型的业务数据都存在一个数据创建、修改、发布、利用和删除/归档的生命周期，而且，在不同的时期内，这些业务数据的利用价值也会不同。因此，需要对这些业务数据在不同阶段进行不同的数据存储管理。 信息生命周期管理（ILM）就是对不同的业务数据进行贯穿其整个生命周期的管理，通过完整的信息生命周期管理解决方案，可以让不同类型的数据存放在适合的存储设备上，利用适当的技术手段对这些数据进行处理和分析。这样，用户将可以提高现有存储设备的利用率，利用自动化的IT数据管理技术实现自动的数据管理，减少企业的IT管理成本，满足政府和企业的数据保管和管理的法规要求。 因此，一个完整的信息生命周期管理解决方案应该包括： 产品生命周期管理 一、为何做产品生命周期的管理？ 1、现状分析-----货品未能正常的流转 1.1、 旧货没有在品牌的通路消化1.2、 新货没有及时上架销售1.3、新货丧失最佳销售时间，旧货销售依旧疲软，销售额无法提升，仓库滞销 率不断攀升。给仓储带来极大压力，以及财务成本的损失。 二、产品市场生命周期理论 1、产品的市场生命周期理论的意义：产品的市场生命周期是指产品从进入市场到退出市场 所经历的时间。产品的市场生命周期要经历 4个阶段，即导入期、增长期、成熟期和衰 退期。 运用产品的市场生命周期理论主要有三个目的： 一是可以使自己的产品尽快尽早为消费者所接受，缩短产品的导入期 ;二是尽可能保持和延长产品的增长阶段;三是尽可能使产品以较慢的速度被淘汰。 三、产品市场生命周期各阶段特征：四、产品生命周期各阶段的策略 阶段 导入期成长期成熟期衰退期 销售额低快速增长缓慢增长衰退第一阶段 导入期第二阶段成长期第三阶段成熟期第四阶段衰退期 特征利润易变动顶峰下降低或负数现金流量负数适度高低 顾客创新使用者大多数人大多数人落后者竞争者稀少渐多最多渐少 策略策略重心扩张市场渗透市场保持市场占有率提高生产率 营销支出高高（%比下降）下降低 营销重点产品知晓品牌偏好品牌忠诚度选择性 营销目的提高产品知名度及产 品试用 追求最大市场占有 率 追求最大利润及保 持市场占有率 减少支出及增加利润 回收率 展现方式选择性的频道密集式更加密集式排除不适合、效率差 的频道 价格成本价乘法策略渗透性价格策略竞争性价格策略降价策略 产品基本型为主改进品，增加产品种 类及服务保障 差异化，多样化的产 品及品牌 维持品牌忠诚度 广告推广争取早期购买者建立 产品知名度，信任度 大量营销建立品牌差异几利 润 维持品牌忠诚度 营销及追踪大量促销及产品试用利用消费者需求增 加 鼓励改变带动相关 联产品 将支出降至最低 流转策略新品上新区限时抢购区团购区清仓区 商品在上市后针对不同的销售阶段、售罄率、平台定位等，需要明确掌握对应的商品上架、 调拨、促销、整合、清仓等环节应有的节奏。 五、OTB采购限额计划。 1、B(Open-to-Buy)，意为采购限额计划。OTB可以根据预估营业额和资金以及商品的周转率，帮助任何规 模的零售业者预测未来12个月中，每项商品的每月采购计划。适时掌握所有商品的正确库存数量，避免因为库存过大，周转率太低而造成损失。 2、B计划的制定 产品全生命周期管理解决方案4第2页 支持研发与营销、采购、制造、维修协同的业务流程 PLM的核心是协同，K/3PLM通过项目管理、流程管理、数据共享和权限控制、工作流驱动等，以产品为中心把每个参与者联系在一起，全面支持与产品相关的各种业务流程，实现企业的产品研发协同，缩短周期，提高工作效率。 面向大规模定制下的产品配置管理 大多制造型企业开始采取大规模定制（Mass Customization，MC）方式，MC企业要以快速响应市场变化和市场机遇为目标，结合先进的管理思想和产品开发方法，采用设计产品族和统一并行的开发方式，对零件、工艺进行通用化，对产品进行模块化设计以减少重复设计，使新产品具备快速上市的能力。而其中最关键的可配置BOM的具体应用。产品可配可以理解为根据预先定义的零部件集及它们之间的相互约束关系，通过合理的组合，形成满足客户个性化要求的产品设计过程。 PLM+ERP一体化解决方案，是目前业界集成模式中最彻底的集成模式 在PLM设计环境中直接查看物料的库存信息（如库存、成本等），使工程师研发产品时既考虑技术因素也能兼顾制造因素，使产品更优化； PLM数据转ERP，不但可以转设计BOM，而且可以直接转制造BOM及其相关工艺路线信息； 产品发生变更在PLM和ERP同步，保证数据的一致性和准确性； 实现在ERP环境中直接查看物料的图纸而不需要登录PLM，大大简化制造环节对技术资料的查看，提高工作效率。 融合先进管理思想并且积累了丰富的实施经验 融合了最新的管理方法引入业界最新的产品研发管理方法，包括ISO9000质量管理体系、六西格玛质量管理、TS16949汽车行业质量管理体系、IPD集成产品开发管理、GMP管理体系、需求管理、基线管理、问题管理等，客户在实施PLM之前大多在产品研发管理，研发协同等方面存在缺陷，希望能够实施PLM 得以改进。金蝶公司先进的中国管理智库、丰富的项目实施经验、完善的实施服务体系、强大的顾问团队，是把K/3PLM软件转化为企业先进的产品研发管理平台的有力保障。 金蝶K/3 PLM移动应用 项目看板 产品全生命周期管理解决方案4 产品全生命周期管理 PLM构建高效研发体系 龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/ce18568325.html, 基于全生命周期的设计数据管理平台研究 作者：刘文博汪宁侯成功 来源：《物联网技术》2018年第02期 摘要：针对目前通信规划设计工作中存在的数据流转问题，文中提出了一套基于全生命 周期的设计数据管理平台设计方法和实现方案，提高应对“新设计”所需数据整理工作的效率。 关键词：数据管理；HTML5；全生命周期；数据流转 中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2018）02-00-02 0 引言 近年来，中国移动4G网络飞速发展并取得了显著成果。为了更好地支撑4G网络建设，中国移动设计院制定了“四新”战略。为响应“四新”战略，应对新发展阶段对设计和支撑工作提出的新要求，本文思考了如何从传统的生产组织模式向“平台加服务”转变的方法，并提出了一种将传统的人工保存的设计数据方式进行全面信息化并对各阶段数据进行关联存储的方式，建立不同阶段数据之间的关联纽带从而实现设计数据的全生命周期管理平台。 1 关键技术 1.1 PHP技术 PHP是一种服务器端的嵌入HTML脚本语言，已逐渐演变为超文本预处理器。由于PHP 是一种Web脚本语言，因此可以直接写入HTML中。PHP程序在服务器端表现为HTML语言，程序员可无需编译而直接阅读，其代码可直接为机器所识别，且无需进行二进制编译。客户端的浏览器同样可直接识别。PHP语言具有以下特点： （1）速度快。PHP语法混合了C，Java，Perl语法，网页执行速度比 ASP更快； （2）实用。PHP是一种完全面向对象的、跨平台的Web开发语言，无论从经济角度还是从开发者角度考虑都非常实用。 （3）语法简单，易入门，很多功能可以通过一个函数实现。 （4）功能强大。PHP在Web项目开发过程中具有强大的功能，且实现相对简单，可以操控多种主流的数据库。 1.2 HTML5技术 产品全生命周期管理规范 编制/日期 审核/日期 批准/日期 修订履历 序号修订日期版本修订说明修订审核批准1 2014.10.24 A/0 新制 1.目的 规范产品策划立项、研发、生产、推广销售及退市停产全生命周期的管理工作，使我司产品更能满足客户需求，适应市场竞争。 2.适用范围： 适用于公司产品全生命周期管理。 3.定义 3.1产品全生命周期管理：是指从对客户需求识别开始到产品停产退市整个过程的管理。 3.2 EOL:产品生命周期终结，指一款产品经过导入期，成长期，成熟期，衰退期后，终止此产品的规划、研发、 生产、销售等各项产品活动。 4.职责 4.1产品经理 4.1.1识别市场端的业务需求，协助销售经理编制《业务建议书》。 4.1.2主导编制《立项报告》并受控，产品设计过程中跟进设计与样机测试。 4.1.3在产品接近退市期时主导产品的停产，根据实际情况确立合适的替代方案。对产品的整个生命周期及经营 状况负责。 4.2研发总监 4.2.1参与产品可行性分析，对研发周期、成本给出评估结果。 4.2.2结合技术发展需要协助《立项报告》的编制，对产品设计全过程进行管理。 4.3销售部：负责识别客户需求，主导编制《业务建议书》（或接受客户签订技术协议），对新产品进行推广与销售。 4.4运营中心：参与产品策划前期的成本预计，负责物料的采购、生产安排及产品退市时专用物料的消耗与维修用 料安排。 4.5品质中心：负责产品设计、生产与售后全过程的质量管理。 4.6立项委员会：由公司副总、研发、运营、财务、品质总监等高层主管组成的确定产品是否可以立项的小组。 5.作业流程 5.1销售通过收集产品发展趋势、竞争对手情况、政策法规变化、客户需求、产品目标市场等信息时主导编制《业 务建议书》（格式不限），内容可包括项目背景、市场分析、商务分析、客户需求等方面；或者接到客户明确的产品需求（如技术协议等文件），交产品经理评估可行后经产品总监签核后提交立项委员会审批。 5.2立项委员会审批通过后，产品经理召集研发、销售、运营、财务编制包括项目可行性分析、研发成本分析、模块BOM、开发周期、设计方案等内容的《立项报告》，内容可包括： 全生命周期下的产品数据管理PDM技术 关键词:产品数据管理PDM 导语：产品数据管理PDM应该覆盖到整个企业中从产品的市场需求分析、产品设计、制造、销售、服务和维护等过程，即产品的整个生命周期中的信息。 产品数据管理英文是Product Data Mangement，简称PDM。产品数据管理PDM可理解为管理一切与产品相关的数据信息。产品数据管理PDM包括所有与产品相关的设计信息，并使它们可被所有参与产品开的人员访问。 【图示】产品数据管理PDM技术 其实，关于产品数据管理PDM的定义尚未统一定论。主要致力于产品数据管理PDM技术和计算机集成技术研究与咨询的国际咨询公司CIMdata给出的定义是：“产品数据管理PDM是一门管理所有与产品相关的信息和所有与产品相关的过程的技术。“而Gartne r 公司则认为：” 产品数据管理PDM是一个使能器，它用于在企业范围内构件一个从产品策划到产品实现的并行化协作环境。一个成熟的产品数据管理PDM系统能够使所有参与创建、交流以及维护产品设计意图的人员在整个产品生命周期中自由共享与产品相关的所有异构数据，如图纸与数字化文档、CAD文件和产品结构等。”可以看出，从狭义上讲，产品数据管理PDM仅管理与工程设计相关领域内的信息；而从广义上看，产品数据管理PDM可以覆盖到整个企业中从产品的市场需求分析、产品设计、制造、销售、服务和维护等过程，即产品的整个生命周期中的信息。 目前，根据信息化程度不同，企业实施的产品数据管理PDM系统可分为四个层次：一是图纸文档的电子化管理；二是部门级的数据管理；三是企业级的数据管理；四是企业间的数据管理。从产品数据管理PDM广义定义看，产品数据管理PDM系统应提供全生命周期的信息管理，生产计划、财务、设备等生产和经营信息也应存入产品数据管理PDM系统中，与工程设计信息统一管理。但一般现有的MIS和MRPII系统都带有自己的数据库系统，自行管理数据。如果按照理想模式设计，现有的MRPII系统必须进行大改动。折衷的方法是建立MRPII、MIS和产品数据管理PDM系统的接口，MIS和MRPII系统需要的工程设计数据从产品数据管理PDM系统中获得。 产品全生命周期管理 课程背景： 互联网时代，面对快速变迁与激烈竞争的市场环境，面对用户不断变化的需求，企业必须持续创新和推出新产品，提升新产品开发的效率，缩短新产品上市的周期，对整个产品的生命周期进行统筹管理，才能应对互联网时代给企业带来的冲击，最终实现产品的市场成功和财务成功。 对产品生命周期的管理已经成为企业经营成败的关键。 课程收益： 1.掌握互联网时代产品开发的特点； 2.掌握产品开发的专业流程； 3.系统掌握上市前产品生命周期管理的工具与方法； 4.系统掌握上市后产品生命周管理的工具和方法。 授课时间：1-2天，6小时/天。 授课对象：总经理、销售总监、产品总监、运营总监、中层管理者、与产品管理相关各岗位。授课方式：讲师讲授+案例分析+角色扮演+情景模拟+实操演练。 课程大纲 第一讲：互联网时代的产品 1.移动终端的普及与平均在线时间 2.年轻一代消费者的购买力 3.网络购物成为消费的新增长点 4.消费能力与消费习惯的改变 5.案例研讨：三星手机爆炸背后的思考 6.数据发布：新产品对企业经营的贡献分析 7.移动互联网时代的产品特征：高颜值、重体验、快迭代 8.产品全生命周期解读 第二讲：市场（客户需求）洞察与产品创意 一、基于用户痛点（需求）的产品创新 1.阿里巴巴CEO张勇眼中的“人、货、场” 2.应用场景与用户需求的关系 3.案例分享：热水器、智能马桶产品的用户痛点（需求） 4.实战演练：遮阳伞的不同应用场景与用户痛点（需求） 5.基于场景的客户需求调研 6.案例研讨：如何对酒精测试仪产品功能升级进行需求调研？ 7.用户需求收集的八种方法汇总 8.实战演练：我们的行业和产品如何获取用户需求？ 二、基于外部资源的开放式创新 1.开放式创新的定义与工具 2.案例分享：海尔的开放式创新 3.案例分享：猪八戒网的众包模式 4.实战演练：可以借助哪些外部资源帮助我们进行创新？ 第三讲：产品创新的六个方向 一、全球首创的新产品（新问世产品） 1.新问世产品被大众认可中间的鸿沟 2.案例研讨：苹果IPAD、滴滴打车如何跨越鸿沟 二、公司的新产品或新产品线 1.案例研讨：华为引进手机产品线前的技术积累和市场优势 2.案例分享：中银消费贷产品的创意洞察 3.跨界学习产生的产品创意 三、既有产品线的延伸 1.案例研讨：只改变产品包装是有价值的创新吗？ 2.基于公司现有产品的减法、除法和加法 3.小组研讨：公司进行既有产品线的延伸，有哪些好处？ 四、改良和升级现有的产品 五、重新定位的产品 1.迈克尔波特的竞争战略：聚焦细分市场 2.案例研讨：某智能交通产品的新市场 1．设备全生命周期管理 1.1基本概念 传统的设备管理（Equipment management）主要是指设备在役期间的运行维修管理，其出发点是设备可靠性的角度出发，具有为保障设备稳定可靠运行而进行的维修管理的相关涵。包括设备资产的物质运动形态，即设备的安装，使用，维修直至拆换，体现出的是设备的物质运动状态。 资产管理(Asset management)更侧重于整个设备相关价值运动状态，其覆盖购置投资，折旧，维修支出，报废等一系列资产寿命周期的概念，其出发点是整个企业运营的经济性，具有为降低运营成本，增加收入而管理的涵，体现出的是资产的价值运动状态。 现代意义上的设备全生命周期管理，涵盖了资产管理和设备管理双重概念，应该称为设备资产全生命周期管理（Equipment-Asset life-cycle management）更为合适，它包含了资产和设备管理的全过程，从采购，（安装）使用，维修（轮换）报废等一系列过程，即包括设备管理，也渗透着其全过程的价值变动过程，因此考虑设备全生命周期管理，要综合考虑设备的可靠性和经济性。 1.2.设备全生命周期管理的任务 以生产经营为目标，通过一系列的技术，经济，组织措施，对设备的规划，设计，制造，选型，购置，安装，使用，维护，维修，改造，更新直至报废的全过程进行管理，以获得设备寿命周期费用最经济、设备综合产能最高的理想目标。 1.3．设备全生命周期管理的阶段 设备的全生命周期管理包括三个阶段 （1. 前期管理 设备的前期管理包括规划决策，计划，调研，购置，库存，直至安装调试，试运转的全部过程。 (1)采购期：在投资前期做好设备的能效分析，确认能够起到最佳的作用， 进而通过完善的采购方式，进行招标比价，在保证性能满足需求的情况 下进行最低成本购置。 (2)库存期：设备资产采购完成后，进入企业库存存放，属于库存管理的畴。 基于标签识别技术的 产品全生命周期管控验证示范平台 基于标签识别技术的产品全生命周期 管控验证示范平台 一、关键词 以多种标签综合识别技术实现重型机械加工工艺过程中的在制品识别和追 踪。 二、项目概述 1.平台概述 本测试床依托重型机械制造企业-上海云统创申智能科技上海临港新建的智 Version 0.1 能工厂，从矿山企业产线建设、机械设备生产、矿山生产监控等实际业务出发，根据其机械设备全生命周期的智慧化需求，通过在机械产品零配件上加装电子标签等标识，通过手持智能终端等采集设备，获取该零配件加工状态，并根据传感器获取的设备及配件状态数据，上传到云数据中心，实现对该设备及零配件的全生命周期管控，并通过数据分析，提供延伸服务。 2.平台目标 基于标签识别技术的产品全生命周期管控贯穿整个机械设备的智能制造生产全过程之中，在系统运行中，采取多种标签综合识别技术，如一维码、二维码 喷码和扫码，磁性RFID 等，根据不同零配件形态，采用多种标签，以“一码多签”实现在机械加工工艺过程中的在制品识别和追踪，以及产品测试出厂后的配件磨损提醒、质量追踪、产品升级等服务。 三、测试床项目解决方案 1. 平台整体架构 本测试床（产品全生命周期管理平台）从机械设备生产、监控等实际业务出发，通过在重型机械产品待加工零配件上加装电子标签等标识，利用手持智能终端等采集设备，根据传感器获取的设备及配件状态数据，上传到云数据中心，通过管理平台实现对该设备及零配件的全生命周期管控，并在平台数据中心通过数据分析，给客户提供设备维护提醒、备件跟踪等增值服务。 1）产品全生命周期管理平台的架构 产品生命周期管理服务包括设计、生产、物流、销售和服务等环节。在智能制造的大趋势下，企业从主要提供产品向提供产品和服务转变，价值链得以延伸。产品全生命周期管理平台从矿山企业产线建设、机械设备生产、矿山生产监控等实际业务出发，根据其机械设备全生命周期的智慧化需求，通过在机械产品零配件上加装电子标签等标识，利用手持智能终端等采集设备，获取该零配件加工状态，并根据传感器获取的设备及配件状态数据，上传到云数据中心，实现对该设备及零配件的全生命周期管控，并通过数据分析，提供延伸服务。总体框架如图 解读数据中心生命周期管理五部曲 如何最大化数据中心在整个生命周期内的绩效表现?在IT行业迅猛发展的今天，这已成为每个数据中心所有者和管理者不断思考的问题。对数据中心高效运作之道的探讨，也从最初对设计阶段的单方面关注，逐渐转向对数据中心生命周期内五个阶段的综合剖析。正如良好的基因并不能确保人类一生的健康安乐，只有对数据中心生命周期内五个阶段的全面深入理解，才能成就其高效运作之道。 凭借在数据中心物理基础设施领域的多年经验，全球能效管理专家施耐德电气对此研发出一套覆盖数据中心全生命周期的解决方案，并针对如何最大化数据中心在使用期限的性能，提出了涵盖规划、设计、建设、运行、评估五大阶段的数据中心生命周期管理指南。 第一阶段：规划——过程、系统概念以及选址：什么才是最佳选择? 规划阶段是决定整个数据中心项目成败与否的关键。在此阶段，数据中心所有者及管理者需要搭建起系统架构和项目预算的雏形，为系统选择模型设计，识别并确定有可能影响系统设计的要素。 确定系统概念之后，便可着手准备选址评估。选址评估需要综合考虑：能源成本、税收优惠以及人工成本等财务因素，影响可用性和收益性的风险因素，以及选址和气候因素等。 在数据中心规划阶段，切忌以下9类常见错误： 先选址，后制定设计标准 错误理解PUE 设计标准不合理 错误理解能源与设计标准(LEED) 先进行场地规划，后制定设计标准 估算建造成本能力欠佳 设计方向误入“死胡同” 关注资本支出，而不是总成本 设计过于复杂 第二阶段：设计——归档、要求、合适人选：什么才是设计重点? 将规划结果转化成图表和施工文件，是设计阶段的核心内容。在此阶段，确保合适的人选在 产品生命周期管理办法 本办法是根据产品生命周期理论进行制定的。旨在更好地进行产品规划阶段的前端计划、市场推广阶段的全程拉动和全面销售阶段的政策引导。与此同时，做好费用控制和产出预算，力争实现每一个产品项目的经营性收益最大化。产品生命周期管理的主要负责部门为产品科和策划科。 一、产品生命周期的概念 产品生命周期是指产品从正式进入市场开始，到最终退出市场销售环节为止所经历的整个存在于市场流通中的过程。产品生命周期源于其市场调研、产品规划、研究开发、试产试销，直至正式销售才算是生命周期的开始。而产品在推出市场销售环节以后，生命周期就宣告结束了。 二、产品生命周期的各阶段 1、导入期：是指新产品刚刚进入市场，还没有被大多数消费者了解和接受的阶 段，只有部分追求新奇的消费者尝试购买。在这个阶段需要投入大量的促销费用进行市场推广，如广告、终端物料和展示样机等，但是由于消费者没有了解产品，不能立刻形成销售。所以，在这一阶段不但没有产生很大的盈利，甚至可能出现单品的亏损。 2、增长期：在这个阶段，随着铺货率的逐步上升，消费者开始逐渐熟悉了新产 品，并出现大量购买，该新产品的市场占有率迅速扩大。与此同时，生产规模优势也逐步显现：伴随着产量的上升，各项生产成本大幅下降，市场费用率也因为分摊而大幅下降，最终体现为产品的利润迅速上升。但竞争者也将在这个阶段，发现有利可图后开始大量进入。而当竞争者进入后，竞争将趋于充分，供给和需求将趋于稳定。这时，企业的利润增速也将逐步放缓。3、成熟期：市场趋于饱和，潜在消费者已经基本开发到位，销售额缓慢提升到 最高值后，开始逐渐下降。在这一阶段，企业为了保住市场份额，需要投入更多的费用，利润也因此开始下降。 4、衰退期：开始不断有新的替代产品出现，消费者正日渐转入新产品的消费。 使得原有产品的销售大幅下降，利润也被迫降低，其衰退趋势已经显露无疑，最终将完全退出市场，完成其历史使命。 三、导入期的新品推广策略 1、针对威博品牌的现状，适合采用“缓慢撇脂策略”和“缓慢渗透策略”，即采用“高价低费用”和“低价低费用”的策略。 2、对于这两种的策略的选用，要视具体的产品型号所对应的毛利率和产品档次而定。一般而言，“缓慢撇脂策略”适用于毛利率较高的中高端产品，“缓慢渗透策略”适用于低端或特价机产品。 3、导入期的推广阶段： （1）物料储备阶段：在新品完成试产之后，产品科应与广东威博研发部进行核实，确定新品的技术参数和主要功能。在完成试销进入导入期后，产品科检视基 产品全生命周期数字化管理 龚欣 （东南大学机械工程学院南京211189） 摘要：所谓产品全生命周期管理（Product Life-Cycle Management，PLM），就是指从人们对产品的需求开始，到产品淘汰报废的全部生命历程。PLM 是 一种先进的企业信息化思想，它让人们思考在激烈的市场竞争中，如何用 最有效的方式和手段来为企业增加收入和降低成本。如果说产品是树，那 么是产品管理给了这棵树生命，而这棵生命之树的成长则需要 PLM 来照料 与浇灌。 关键词：PLM，产品生命周期，信息化 一、产品全生命周期管理的简要概念 现代信息社会迅速发展，产品的落后将导致失去市占率及营收的机会；产品的要求与品质不精确招致时间浪费及重新设计的成本。任何成功的产品，严谨的产品定义是生命周期的第一步。但是没有可完善的技术来协助管理，在两个不同部门间对产品的认知是失序的，例如：产品文件上的产品功能叙述无法即时更新，导致品质、可用性及客户对产品接受度的降低。于是软件业者发展一套数据库——PLM（产品全生命管理），来协助公司解决以上问题。 所谓产品的生命周期，就是指从人们对产品的需求开始，到产品淘汰报废的全部生命历程。产品生命周期管理（Product Livecycle Management, 简称PLM）是覆盖了从产品诞生到消亡的产品生命周期全过程的、开放的、互操作的一整套应用方案。企业为了使产品及时上市，打败竞争者，投资回收率ROI（return on investment）极大化，产品知识快速移转，从市场研究员到产品经理到产品设计员到技术支援都需要迅速迅速作出响应，因此，PLM技术就应运而生。 二、产品全生命周期管理的内容 PLM可以从企业资源计划（ERP）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）系统中提取相关的资讯，并使之与产品知识发生关联，进而使之用于扩展型企业，使从制造到市场、从采购到支持的所有人都能够更快速、高效地工作。这样就允许在公司间的整个网络上共同工作来进行概念设计、产品设计、产品生产、产品维护，对整个网络的操作就象对一个单独的机构操作一样。PLM允许扩展型企业在公司间共用产品的业务流程和产品知识，包括从提出概念到产品退出市场整个生命周期的各个阶段。 产品全生命周期是一种战略性的业务模式，支持产品信息在全企业和产品全生命周期内（从概念到生命周期结束）的创建、管理、分发和使用，它集成了员工、流程和信息等要素。 存量客户的全生命周期管理 课程时长：12H 常见问题汇总： 1、存量客户的管理（包括高净值客户需求分析、高净值客户资产配置、高净值 客户关系管理等） 2、如何抓住客户痛点，如何把产品卖点与客户痛点进行有机结合。 3、分层分级的管理方法 4、重点场景的有效营销 5、对客户全生命周期进行管理，提高客户的贡献度，延长存量客户的生命周期课程特点： ?不务虚不空谈，多案例多演练 ?针对难点存量客户的维护给出具体方法和案例 ?针对客户全生命周期管理给出具体步骤和方法，同时结合资产配置理念 课程纲要： 一、金融行业分析与自我定位 1.1我国金融体系梳理 （1）金融机构体系 （2）银行体系 （3）突出银行在金融体系中的优势地位 1.2宏观经济简析 （1）大资管新规对于银行从业人员和客户的影响 （2）理财三要素--安全性压倒一切 （3）理财新规的颁布给予银行未来发展的优势 1.3理财经理的自我定位 （1）通过SWOT法对于自我进行定位 （2）性格色彩分析法--认识自我、判断客户性格、找到应对方法（3）培养自我情商--给予客户良好的第一印象 （4）选择合适的路线--选择比努力更重要 二、存量客户的全生命周期管理基础 2.1 邮储银行存量客户画像 （1）结合当地客户具体情况分析客户画像 （2）银行个人客户全生命周期分析 A. 客户获取阶段 B. 客户提升阶段（AUM和KYC） C. 客户成熟阶段（资产配置） D. 客户衰退阶段 E. 客户离开阶段 2.2 存量客户需求分析（每类需求分析结合实际案例） （1）理财需求分析（资产保值和升值） （2）资产保全需求分析（婚姻、债务、税务等） （3）资产传承需求分析 文/CMC 南京基础管理部 张庆 汪姝姝 张志龙 所谓产品全生命周期管理（Product Life-Cycle Management ，PLM ），就是指从人们对产品的需求开始，到产品淘汰报废的全部生命历程。PLM 是一种先进的企业信息化思想，它让人们思考在激烈的市场竞争中，如何用最有效的方式和手段来为企业增加收入和降低成本。 如果说产品是树，那么是产品管理给了这棵树生命，而这棵生命之树的成长则需要PLM 来照料与浇灌。此文将带领大家观看这片绿色地带。 WHY ？---- Why do we need PLM? 产品现状——无人问津的生命之树 随着移动全业务的发展，业务多样化、复杂化，运营商之间的价格战也随之加强，产品全生命周期管理的脚步还未跟上，导致用户忠诚度下降、用户离网、移动公司的信誉和效益受损、竞争力下降等。 这些不得不引发我们对产品管理的思考，到底是什么原因导致以上现象的发生？我们先来了解下现有的产品管理。 现阶段，产品管理主要是针对产品的配置进行维护，维护对象包括产品、服务、资费、营销 活动、批价政策、预存活动。对其推向市场前后的整个过程没有全面的跟踪分析管理，现状如下： ? 产品需求管理？ 现状：没有，仅根据用户所提需求设计。 隐患：对各类需求未整理，产品设计合理性得不到保障，易导致用户满意度降低。 ? 产品测试？ 现状：简单测试，无规范流程。 隐患：不能保证系统资费准确性，易导致用户投诉、离网。 总第177期 ?产品绩效管理？ 现状：只负责配置好产品，其余不闻不问。 隐患：对产品的效应未进行跟踪分析对比，不能很好的把握产品所处生命周期，无法预测其发展趋势，不能及时撑握市场信息，易导致企业竞争力下降。 ?产品下线？ 现状：由用户主动提出后对产品下线处理。 隐患：不能提前对产品进行控制来提高市场效益，即不能及时将无效益产品淘汰、转向其他同类产品，或与类似产品合并推广，易导致公司效益受损。 ?产品档案？ 现状：有参数表可查询产品编码及名称等。 隐患：对各类产品及其发展过程没有很好的整理归档，无法对产品进行管理，且不能为新增产品提供实例参照，易导致产品混乱，管理不便。 ?产品视图分析？ 现状：一般仅为用户提供产品发展用户的数据分析。 隐患：对产品流程、状态、信息、效益等信息均无界面展示，无法准确获得产品各项信息。未对产品与资费的合理性在各场景进行分析，一方面，无法准确为各类消费群提供最合理的产品及资费，消费者满意度下降，一方面，易导致产品价格差异化严重。 写到这里相信大家应该知道产品全生命周期大致做什么了吧！可见，没有产品全生命周期管理的产品将不能长期生存，产品全生命周期管理的到来已经成为必然！ WHAT ? -----What does PLM do & what's its benefit? 产品全生命周期管理（PLM）——阳光雨露 产品全生命周期管理把产品生命周期定义为一组连续阶段，它可以确定对象目前所处的阶段和对象进入下一个阶段必须满足的关口条件。通过把工作流过程与生命周期阶段和条件关联起来，它能让生命周期管理的对象自动完成它们的生命周期。这种工作流支持的生命周期自动化过渡可以提供高额生产利润。 简言之，产品全生命周期管理就是从用户提出需求至产品被淘汰的整个过程进行严格的流程控制管理。包括产品需求管理、产品论证管理、产品绩效管理、产品关停并转管理、产品360度分析视图和流程引擎。产品全生命周期管理
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