一、引言

       在当前快速变化的商业环境中，企业面临着前所未有的挑战与机遇。产品生命周期管理（PLM）作为连接产品设计、制造、销售和服务等各个环节的桥梁，其重要性是不容置疑的。然而，随着人工智能化的浪潮已经来临，AI技术作为企业数字化转型的一项重要能力，能够使传统的企业大型信息化系统变革逐步迈入深水区。如ERP/PLM，在处理海量数据、优化流程、提升决策效率等方面存在诸多局限，而AI技术能力地崛起，其在PLM中的应用为解决这些问题提供了新的思路和方法。本文旨在探讨AI技术在PLM中的可行性，分析其实现机制、优势与挑战，并展望其未来发展前景。

二、AI技术在PLM中的可行性分析

       2.1 技术背景与现状

       数字化转型进入下半场，核心将聚焦于使用信息化技术的“智能体”——如何让人更高效地使用AI，如何让数据释放更大的价值，将会成为工业软件在AI能力设计中的重要考核指标。人工智能技术，特别是深度学习、自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）和计算机视觉等领域的突破，为PLM系统的智能化升级提供了强大的技术支撑。一些工业巨头已率先将AI技术融入其PLM解决方案中，通过集成大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）架构，实现了对产品知识的智能问答和管理。这一实践不仅验证了AI技术在PLM中的可行性，也为其他企业提供了可借鉴的范例。

       2.2 实现机制与架构

       AI技术在PLM中的实现依赖于先进的技术架构和数据处理机制。以西门子工业软件的PLM系统Teamcenter AI Chat为例，其通过用户在其Azure或AWS账户中配置和拥有的LLM堆栈端点，将数据暴露给嵌入模型进行向量化处理，并存储在向量数据库中。当用户提出问题时，数据被传输给LLM以生成答案，同时提供响应所依据的源文件链接。这一机制确保了答案的准确性和相关性，有效防止了“产生幻觉”现象（即生成不准确或虚构的内容），为企业数据的安全性和知识准确性提供了有力保障。
 
       2.3 优势分析

       AI技术在PLM中的应用具有显著优势：

       ●提升效率：通过智能问答和自动化流程，AI技术能够显著减少设计人员的操作，提高工作效率。

       ●优化决策：AI技术能够帮助使用人员从海量的PLM数据库中，精准定位到所需要的内容，并分析这些数据，提供辅助的决策支持，以帮助企业做出更加科学合理的产品决策。

       ●增强数据洞察力：AI技术能够挖掘数据背后的深层含义，为企业提供有价值的市场洞察和趋势预测。

       ●促进创新：AI技术能够激发新的设计思路和生产方法，推动企业不断创新，保持竞争优势。

三、AI技术在PLM中的具体应用案例

       在PLM的数字化转型过程中，传统模式常因知识碎片化、决策依赖人工经验、创新被繁琐流程掣肘而陷入效率瓶颈。若想真正释放数据价值、激活工程师潜能，需构建一套从“知识赋能”到“决策支持”再到“自主创新”的阶梯式能力体系——以动态知识管理打破信息孤岛，让AI成为工程师触手可及的“智囊库”；继而将智能分析渗透至设计全流程，使AI从被动响应升级为主动决策伙伴；最终通过多智能体协作网络，让系统自主规划任务、调用工具，将工程师从重复劳动中解放，专注创造高价值成果。 这三层递进逻辑，正是AI重塑PLM的核心路径。以下PLM在AI方向上的三层应用探索：

       ●Level 1 基于RAG的智能问答：突破传统知识检索瓶颈，转向AI驱动的动态知识管理，通过高效数据挖掘和自适应学习打破静态规则的束缚。专注于AI应用场景，以智能问答形式，帮助工程师快速找到需要的资源、掌握新的技能，让PLM在管理数据的同时，成为每个工程师专业的“设计顾问”。 

       ●Level 2 Copilot7辅助决策：将AI智能分析和优化能力，融入PLM的每一个模块，以交互方式，对项目、需求、变更、工艺等进行分析，辅助进行设计决策，提高设计效率，加速问题解决。 

       ●Level 3 Agent7智能体：通过多Agent智能体的无缝协作，自动规划和编排，通过独立思考、调用工具逐步完成设计和优化任务。解放工程师繁琐工作，激发更多灵感，赋予工程设计无限创新可能。

       以下是AI Chat以RAG+DeepSeek聚焦工业应用场景举例

       3.1 基于产品设计的智能问答

       在PLM系统中，智能问答功能能够显著提升用户查询产品知识的效率。用户只需输入自然语言问题，系统即可快速返回准确答案，并附带源文件链接。此外，AI技术还能够实现流程自动化，如自动生成变更单、自动推荐零件等，减少人工操作，提高工作效率。改变以往依赖专家经验或者花大量时间翻阅文档的方式，利用AI快速获取需要的设计规范、制造相关知识和资源，快速提升个人技能和生产力。

       3.2 与3D模型交互设计

       借助PLM系统集成的Copilot功能，工程师无需再像传统方式那样，繁琐地手动在专业设计软件中逐一打开三维模型，再逐个查找并记录与模型相关的产品制造信息（PMI），如文本注释、尺寸标注、公差范围及表面粗糙度等关键设计参数。相反，这一过程被极大地简化和加速了。Copilot如同一位智能助手，能够实时分析三维模型，自动识别并提取所有嵌入其中的PMI信息。工程师只需通过简单的语音指令或图形界面操作，即可迅速调取所需的设计细节和制造要求。这种即时访问能力不仅节省了大量宝贵时间，还减少了因手动记录可能引入的错误，确保了设计数据的准确性和一致性。此外，PLM与Copilot的结合还支持工程师在三维空间内直接对模型进行标注和修改，所有变更都能即时反映在PLM系统中，实现设计数据的无缝同步与共享。这种高度协同的工作模式，促进了跨部门之间的沟通与协作，加速了产品从设计到制造的整个流程，为企业带来了显著的生产效率提升和成本节约。

       3.3 L2级别的数据分析与决策支持体验

       AI技术在PLM中的另一个重要应用是数据分析和决策支持。通过分析PLM系统中的海量数据，运用Copilot技术能够发现潜在的问题和趋势，为企业提供有价值的市场洞察和趋势预测。例如，通过分析历史销售数据，AI技术可以预测未来市场需求，帮助企业制定更为精准的生产计划。此外，AI技术还能够对供应链数据进行深度分析，优化库存管理、物流调度和供应商选择，降低企业运营成本。

四、AI技术在PLM中面临的挑战与对策

       AI技术在PLM中被广泛应用过程中，同样也会经历不断被挑战和优化的循环迭代过程，以下是笔者看到当前所面临的挑战：

       4.1 数据质量与标注问题

       AI技术的有效性高度依赖于高质量的数据。然而，在PLM系统中，数据往往存在不完整、不一致或标注不准确等问题。为解决这一问题，企业需要建立完善的数据治理体系，确保数据的准确性和一致性。同时，采用半监督学习、弱监督学习等技术降低对标注数据的依赖。

       4.2 技术集成与兼容性

       AI技术在PLM系统中的集成面临技术兼容性和系统稳定性的挑战。不同系统之间的数据格式、接口标准等差异可能导致集成困难。为应对这一挑战，企业需要选择具有开放性和可扩展性的AI解决方案，并加强与供应商的合作，共同推动技术标准的制定和统一。

       4.3 安全与隐私问题

       随着AI技术在PLM系统中的广泛应用，数据安全和隐私保护问题日益凸显。企业需要采取严格的数据加密、访问控制等措施，确保用户数据的安全性和隐私性。同时，加强员工的安全意识培训，防止内部泄露事件的发生。

       因此，作为一款成熟度高安全系数达的PLM工具，需要做好以下三点：

       ●数据暴露与保护：在数据暴露方面，PLM应该仅仅将数据暴露给必要的模型和数据库，以确保数据在处理过程中的安全性和隐私性。同时，它遵循相应的系统服务商（云服务商/本地服务部署商）的数据处理政策，对数据进行严格的保护。这些政策涵盖了数据的存储、传输、访问控制等多个方面，确保了企业数据在各个环节的安全性。

       ●访问管理策略：遵循AI Chat生成的响应始终符合用户在PLM中建立的访问管理策略。这意味着只有具有相应权限的用户才能获取与其权限相匹配的信息，从而有效地保护了企业的敏感数据和知识产权。这种对访问管理策略的严格遵循，使得AI Chat在企业级应用中具有更高的可信度和安全性。

       ●数据使用限制：在数据使用方面，需要确保PLM AI所使用的大型语言模型不会从用户公司的数据中学习。这一特性确保了企业数据的独立性和安全性，避免了因模型学习而可能带来的数据泄露风险。同时，它也符合企业对数据安全和隐私保护的高要求。

五、AI技术在PLM中的未来发展前景

       5.1 技术融合与创新

       未来，AI技术将与云计算、大数据、物联网等技术深度融合，推动PLM系统的智能化升级。通过集成更多类型的数据（如图像、语音等），AI技术将提供更全面的分析和决策支持。同时，自适应学习算法的发展将使AI系统能够根据环境变化和用户反馈进行持续优化和迭代。

       5.2 行业应用拓展

       随着AI技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，其在PLM中的应用将逐渐从制造业向其他行业延伸。例如，在医疗健康、航空航天、汽车制造等领域，AI技术将发挥更加重要的作用。通过优化产品设计、提高生产效率、降低运营成本等方式，AI技术将为企业创造更大的价值。

       5.3 生态系统构建

       未来，AI技术在PLM中的应用将更加注重生态系统的构建。通过加强与供应商、合作伙伴以及学术界的合作与交流，共同推动AI技术在PLM领域的发展和应用。同时，建立开放的技术平台和标准体系，促进不同系统之间的互联互通和数据共享，推动整个行业的智能化升级。

六、结论

       AI技术在PLM中的应用具有显著的可行性和广阔的发展前景。通过提升效率、优化决策、增强数据洞察力等方式，AI技术将为企业带来显著的经济效益和竞争优势。然而，在应用过程中也面临着数据质量、技术集成、安全与隐私等挑战。为应对这些挑战并抓住发展机遇，企业需要加强技术研发和创新、完善数据治理体系、加强安全与隐私保护等方面的工作。同时，积极拥抱新技术、构建开放的生态系统，共同推动AI技术在PLM领域的广泛应用和发展。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI技术将在PLM中发挥更加重要的作用，为企业创造更大的价值。