基于“塔形”BOM架构的个性化价值链统一数据模型构建.pdf
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1、New Technology&New Application 新技术新应用IM投稿网站: 2023年第5期 119基于“塔形”BOM 架构的个性化价值链统一数据模型构建刘根娣,阎森,贵丽,张延,孙新宇*(西安交通大学管理学院,陕西 西安 710049)摘要:随着工业互联技术的兴起,传统离散制造模式向个性化价值链转型过程中面临着数据协同主体众多、数据生成多源异构、数据变更响应迫切和数据融合增值不足等问题,这些问题深层次的原因是 BOM 数据格式不统一、不规范和难共享,文章提出全价值链“塔形”BOM 统一数据模型解决个性化价值链中关键数据的统一表达问题,构建“塔形”BOM 为主数据的数据中台,实现
2、 BOM 数据在价值链上下游间的协同共享。最后,以某车企制造商 M 公司业务协同场景为案例展示本文统一数据模型与数据中台的应用价值。本研究为制造业的数字化转型提供数据互联和价值链协同方面的理论指导。关键词:塔形 BOM;个性化价值链;统一数据模型;数据协同;制造业1引言在产品竞争日趋激烈和数字化技术日益成熟的双重背景下,以定制化产品为核心的个性化价值链协同制造模式逐步涌现。在此过程中,“设计图纸”“物料清单”“生产工艺”“采购信息”“库存状态”等产品生命周期中的关键数据因其多源异构的特性,往往缺乏企业内部平台间和企业外部系统间的统一表达模型和协同共享机制,造成了信息孤岛并导致个性化价值链演化困
3、难1-2。针对价值链数据集成和统一问题,理论界已有讨论。李西兴3等提出基于网络的模块化组件与数据库多源异构数据集成方法的配合使用,可以实现平台间的数据集成与共享。田仁勇4等基于企业服务总线将 PLM、MES、QMS 等各独立系统进行集成,解决了上下游系统的数据联通和共享问题。姜楠5等和卞德志6等采用了元模型思想,实现了对异构数据的统一描述、抽取、治理与共享。然而,以上面向服务架构的数据集成技术缺乏了对数据实时性和一致性的考虑,且依赖于既有系统。此外,元模型理论亦存在建模数据粒度大于真实资源粒度的风险。因此,亟需构建一种贯穿价值链闭环,且满足数据实时性、一致性和良好建模粒度的统一数据模型来实现个
4、性化价值链数据的协同与共享。利用产品物料清单在产品生命周期过程的业务串联性,本文通过提出基于“塔形”BOM 架构的统一数据模型,回答个性化价值链数据协同的内容边界、格式定义、映射方式、功能优势和实基金项目:国家重点研发计划(2021YFB3301801)*通信作者:孙新宇IM新技术新应用 New Technology&New Application120 2023年第5期现载体等问题,从顶层设计视角解决个性化价值链中数据统一表达与协同共享的需求,并填补该理论空白。2个性化价值链内涵参考迈克尔波特的价值链概念7,本文定义的“个性化价值链”是指以定制化产品为核心,诸多参与企业在产品生命周期过程中进
5、行一切生产经营活动所创造价值的过程。其目的是通过将单一企业生产经营决策上升为多企业协同运作来实现信息价值的溢出效应,最终提高生产与服务效率。由于个性化价值链存在数据协同主体众多、数据生成多源异构、数据变更响应迫切和数据融合增值不足等行业特性,解决数据层的统一表达和协同共享是实现个性化价值链协同的基础和前提。3“塔形”BOM 统一数据模型3.1概念模型“塔形”BOM 架构,本质是一种四级五维的 BOM数据组织体系。“四级”表示 BOM 数据的层级关系,包括产品级、模块级、部件级和零件级。将物料关系以产品结构进行层级划分可以提升产品生命周期流通中的唯一标识性,建立产品构件间的关联性,实现设计变动、
6、制造外包和备件管理的快速协同,为全价值链的个性化产品准时交付提供保障。“五维”表示个性化价值链中关键业务环节的抽象,包括设计维、工艺维、采购维、制造维和售后维。围绕关键业务环节将价值链中关键信息有效集成,实现定制化产品相关数据的统一治理、应用和共享。因其概念模型形似宝塔,故称“塔形”BOM架构,如图 1 所示。图 1“塔形”BOM 模型E设计维P工艺维采购维M制造维S售后维(1)四级现有研究将一般机械产品的基本结构分为“产品-部件-零件”三个层级8-10,对应三级BOM结构,表示零部件的隶属关系和数量关系。然而,在个性化产品的生产实践中,传统三级 BOM 结构难以满足对产品个性化配置的表征需求
7、。因此,参考产品设计理论中模块化的思想11-12,本文在BOM统一数据模型的层级维度上提出“产品-模块-部件-零件”的四级层次关系,如图 2 所示。图 2BOM 层级结构示意图产品模块划分为通用模块(必选模块)和差异化模块(可选模块),可以根据客户个性化需求选择合适的模块进行组合快速完成产品的设计,增加了 BOM 的复用性。当需求或参数发生变更时,只需要对某(几)个模块进行调整,便可以完成所有包含此模块 BOM 数据的调整,确保产品 BOM 数据的同步性,缩短对客户需求的响应时间13,为生产制造的完工准时性提供保障。模块由部件集成得到,集成的方式有两种:将为实现同一功能的部件集成为模块;将在几
8、何空间上存在物理连接和位置约束的部件集成为模块。这两种集成方式不仅提高了模块的功能独立性,同时保证了部件的齐套性。部件由零件组合而成,通过组合可以提升产品标准化和系列化水平,避免零件种类和数量过多导致的错用、混用风险。零件是产品中不可再分的最小单元,这些零件分为国标零件和特殊零件,国标零件可直接通过采购得到,特殊零件则需要企业自制。(2)五维“塔形”BOM 的五维回答了统一数据模型的边界问题。以定制化产品为核心,对个性化价值链全域信息池进行五个维度的抽取,包含设计维、工艺维、采购维、制造维和售后维五大场景,涵盖了主体协同多、数据交互强和变更响应急的业务特征。基于 BOM 数据的New Tech
9、nology&New Application 新技术新应用IM投稿网站: 2023年第5期 121生命周期性,提取以 BOM 数据为核心的关键数据。通过统一物料编码,使“塔形”BOM 中的物料信息在五个场景维度下同步变更和互通互用,为个性化价值链提供决策支持,如图 3 所示。图 3个性化价值链全域信息的五维抽取3.2表示形式本文采用二维表形式对“塔形”BOM 的概念模型进行物理表示,主要分为主 BOM 表和五维 BOM 表。主BOM 表和五维 BOM 表通过外键建立连接,如图 4 所示。对各 BOM 表的字段进行定义:1)主 BOM:用于存储产品与零部件之间的父子级和数量关系,并通过外键与其他
10、五个维度的表进行连接。主要字段包括物料编码 ID、物料位置 ID、BOM 层级、物料名称、父级物料编码、数量、设计 ID、工艺 ID、采购 ID、制造 ID 和售后 ID。2)设计 BOM:EBOM(Engineering BOM)是指设计工程师根据客户订单需求进行产品设计,生成产品零部件名称、结构关系、图纸对应关系等信息的 BOM 表单。主要字段包括设计 ID、物料编码 ID、图号、物料规格、设计人员、设计软件和版本更新日期等。3)工艺 BOM:PBOM(Process BOM)是指基于设计 BOM 解算出的自制零部件物料清单及其工艺信息。主要字段包括工艺 ID、物料编码 ID、工艺类型、工
11、艺要求、工艺流程、关键设备、关键环节和版本更新日期等。4)采购 BOM:BBOM(Buying BOM)是指基于设计 BOM 解算出的采购零部件物料清单及外购和外协的相关信息。主要字段包括采购 ID、物料编码 ID、供应商信息(编号、名称、地址和联系方式)、订货量、交货期、库存信息、采购状态和版本更新日期等。5)制造 BOM:MBOM(Manufacturing BOM)是指基于设计 BOM 解算出的自制零部件物料清单及其制造和装配信息。主要字段包括制造ID、物料编码ID、装配顺序、装配数量、制造工时、特殊配套工具及设备、技术人员、生产效能和版本更新日期等。6)售后 BOM:SBOM(Serv
12、ice BOM)是指在产品交付给客户后,对产品进行售后服务产生的物料清单,用于记录产品在使用过程和维修阶段的信息。主要字段包括售后 ID、物料编码 ID、运行状态、故障信息、维修/替换记录、检修日期、零部件备货信息和版本更新日期等。3.3协同共享机制尽管个性化价值链中各业务环节相互关联,但承担各环节功能的价值链主体可能彼此独立,体现在他们应用不同的数据平台或载体对产品数据进行存储与交互。在“塔形”BOM 体系架构下,这可能造成同一类型 BOM 表单在向主 BOM 集成时因格式或内容不统一而难以融合。因此,本文进一步提出多源异构表单向“塔形”BOM 统一数据模型集成所需的数据映射转换规则及规则管
13、理方法,旨在为不同价值链主体产出的多源异构数据提供一个统一化和标准化的协同共享机制。将数据映射转换规则进行标准化封装,通过统一的数据描述规范屏蔽了不同类型数据源的差异,通过定义标准的适配器接口为上层数据交换提供统一的底层接口,也使新数据源的接入仅需增加适配器即可实现。其原理如图 4 所示。IM新技术新应用 New Technology&New Application122 2023年第5期图 4基于塔形 BOM 的数据协同共享机制原理3.4转换映射规则(1)转换映射规则构建为实现数据转换映射,本文构建了多源 BOM 到统一“塔形”BOM 架构的转换映射规则,来解决 BOM 表字段之间的结构、数
14、据类型、语义及值域不一致等问题。转换映射规则函数和映射规则是一一对应的关系。假设 Ts是源数据库中的数据表,Tt是目标数据库中的数据表,X 和 Y 分别是来自源表 Ts和目标表 Tt的两个字段集合,集合 X 中的字段 Xi经过一系列的转换或运算,映射到集合 Y 的字段 yi,其映射规则函数记作 F(xi,yi)。在数据映射过程中,可按字段映射、数据类型映射、语义映射、值域映射的顺序依次进行,其中语义映射和值域映射顺序可以互换。1)字段映射。建立表中字段在结构上的对应关系,形成 Ts源表字段 xi到 Tt目标表字段 yi的对应。字段映射包括 1 1、1 n 和 n 1 三种情况。理想状态是源表的
15、字段和目标表的字段可以一一映射,如源表的“物料id”和目标表的“物料编码 ID”是 1 1 的关系。但是,由于不同系统对结构化数据的解析程度的不同,会出现不能一一对应的情况。如,在源表中只用“联系方式”一个字段来描述与供应商的联系方式,而在目标表中却用了“电话”“地址”“邮政编码”三个字段来描述,所以需要建立 1 n 的映射;同理,也可能需要建立 n 1的映射。其映射规则函数如下:New Technology&New Application 新技术新应用IM投稿网站: 2023年第5期 123 (1)(2)(3)2)数据类型映射。将 Ts源表字段 xi的数据类型转换成 Tt目标表字段 yi的数
16、据类型。数据库表中字段有多种数据类型,如数值型、字符型和日期型等,而数值型又可分为整型、单精度浮点型和双精度浮点型等,字符型又可分为固定长度的字符和可变长度的字符。字段对应表建立之后,Ts源表内字段 xi的数据类型可能与 Tt目标表字段 yi的数据类型不一致,故需要对其进行转换,使整体数据库同种含义字段的数据类型保持统一。映射规则函数如下:(4)3)语义映射。将 Ts源表字段 xi的内容转换成 Tt目标表字段 yi的内容,解决数据语义异构问题。数据集成过程中的语义异构主要体现在字段内容命名的差异。例如价值链上各个协同主体对于同一零件、同一种设备的名称表述不同,都可能造成不同主体理解上的偏差,降
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