在现代制造业中，物料清单（BOM）扮演着至关重要的角色。它是贯通产品全生命周期的“数字DNA”，其管理效率直接影响着企业的研发周期、生产成本甚至市场响应速度。然而，BOM管理也一直是横亘在许多企业面前的难题。

       近年来，在产品智能化、需求个性化等的多重驱动下，传统BOM管理模式的瓶颈日益凸显：数据孤岛林立、变更困难、协同低效等。面对更快上市周期和更高创新效率的需求，企业不得不重新审视BOM管理，寻求更智能、更协同的管理新模式。

       西门子数字化工业软件通过Teamcenter的持续创新，打造了新一代企业级New BOM方案，为制造业提供了破局之道。国际权威研究机构Forrester Research发布的《Forrester Wave》报告明确指出，西门子在“扩展BOM”这一评估维度上的表现优于其他厂商。

数字浪潮下 设计BOM与EBOM分离策略的再思考

       随着人工智能、大数据、物联网等新技术在各个行业的深度渗透，产品正加速向智能化、服务化和个性化方向发展。BOM作为承载产品核心数据的载体，其管理复杂度剧增，迫使企业亟需对设计BOM与工程BOM（EBOM）是否分离进行深刻的战略性思考。具体而言：

       ●产品智能化的兴起，企业纷纷借助软件定义产品、产品即服务等模式打造差异化竞争力，导致产品种类日益多元化、软件数量激增。

       ●客户需求的多样化，促使BOM中的项目数量大幅增加。据工业设备制造业报告称，机械零件、电气元件和软件代码行数出现两位数增长。

       ●机、电、软等不同类型部件在生命周期各阶段的关注重点与特性有所不同，尤其是软件迭代速度远快于硬件。

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       若继续沿用传统在PDM/PLM平台内搭建研发端BOM，依赖单一BOM结构同时承载设计意图与功能意图的管理模式，会导致BOM结构冗余，变更管理过程缓慢且代价高昂，而且频繁的软件升级会触发全BOM变更流程，大大降低BOM的发布效率，难以满足更快的上市周期与更高的创新迭代速度。

       在此背景下，将设计BOM与EBOM分离是必然趋势，它能显著提升数据组织与管理的灵活性。例如，通过分离，设计BOM可专注于产品功能定义、设计意图表达与创新迭代，EBOM则聚焦制造需求与供应链协同，避免单一结构承载过多信息。

       然而，分离策略会在数据对齐、可追溯性和同步性等方面带来新的挑战。目前，许多企业将设计数据与零件数据分别存储，业务部件在ERP或自建BOM系统中管理，而设计部件则在CAD管理应用程序中独立维护。这种割裂的管理模式往往会导致数据孤岛的形成，并且为了维持两套独立BOM来源的一致性，企业不得不投入大量的人力、时间和资源进行人工对齐。这不仅易造成多领域BOM数据定义的不完整和准确性不足，还严重影响了本地数字样机（DMU）系统的有效应用。DMU需要整合多领域（机械、电子、软件等）的异构CAD数据，但BOM割裂可能导致这些数据版本不一、关联丢失、结构混乱，使得虚拟样机模型构建过程复杂、耗时且容易出错，难以真实反映产品的完整多领域状态，从而削弱了DMU在仿真分析、设计评审和早期验证等方面的价值。

       另外，部分企业在设计BOM与EBOM的分离策略上角色定义模糊，如混淆两者的职责边界，甚至将设计BOM直接当作EBOM使用，以及在整个产品生命周期中缺乏统一的变更管理定义，关联关系复杂且不透明。

       那么，如何既保持设计BOM和EBOM的独立性，又保证数据的一致与贯通呢？

数字主线驱动构建端到端企业级BOM

       将复杂性转换为企业竞争优势，是西门子一贯坚守的理念。西门子以“数字主线”为核心，基于Teamcenter打造了企业级BOM方案New BOM。该方案不仅能够有效应对传统BOM管理的挑战，也能克服双BOM策略带来的新问题。

       数字主线的本质在于将产品全生命周期的各要素连接起来，为管理变更、配置和数字样机创建统一平台，促进整个价值链的协作和运营效率。New BOM作为数字主线的关键数据载体，在Teamcenter中实现了所有BOM的统一编制、验证与维护，并以EBOM为数据纽带连接设计与下游的制造、采购等环节，自动生成多领域结构及在多学科间自动对齐，确保整个生态系统BOM数据可实时访问共享，以及在全价值链上的延续性、一致性、准确性和可追溯性。
     
融合AI，释放数据动能

       在知识驱动经济蓬勃发展的当下，知识管理已成为企业保持核心竞争力的关键。然而，传统知识管理模式依赖大量人力维护静态知识和规则库，如对标准件、通用件的整理，配置规划库的建立等，尽管更新频率高却仍滞后于企业的创新步伐。另外，工程应用（检索、对比选用和设计再优化）也高度依赖个人经验，重用效率低，且难以挖掘隐性、非结构化数据知识。这种管理模式显然难以适用智能化时代瞬息万变、快速迭代的技术创新需求。

       AI技术的快速发展，为知识管理带来了全新变革机遇。基于AI在自然语言处理（NLP）、知识整合、数据分析以及生成推理等方面的出色表现，它能够将复杂的信息转化为易于检索和使用的知识条目，实现快速信息检索，加速知识复用，并能从海量数据中挖掘有价值信息，为企业提供深度洞察，实现由AI驱动的动态知识管理。
 
       西门子Teamcenter即通过深度集成AI技术，驱动了产品数据与知识管理的升级。例如，Teamcenter AI Chat深度集成大语言模型，基于RAG（检索增强生成）助力企业构建私有知识库，且工程师通过自然语言问答就能快速找到需要的资源；Teamcenter AI分类借助机器学习和几何形状识别技术，学习已有知识的分类数据，并预测推荐新知识的分类，加快企业知识积累和图谱搭建等。

       BOM作为结构化知识载体，其管理方式也正被AI技术深刻重塑。包括：

       ●提高检索效率：传统BOM检索往往依赖精确的关键词匹配，AI通过NLP技术，可精准解析用户模糊或不完整的查询需求，快速在海量BOM数据中找到相关或相似的结构、物料或版本信息，大幅提升检索效率。

       ●加速知识复用：BOM蕴含着丰富的设计、制造、供应链知识。AI基于机器学习分析历史BOM数据，能根据结构相似性、工艺关联性等推荐复用方案，避免重复设计。

       ●优化设计决策：基于对BOM数据的深度挖掘，AI可从成本、性能、制造等多维度评估设计方案，为工程师提供科学的决策依据。

       西门子Teamcenter 2506版本中推出的全新BOM Copilot，正是上述价值的集中体现。它以自然语言交互的方式，实现BOM的查询、检索以及编创，还能推荐相似性零件，并能对DMU进行分析和评审等，将显著减少工程师在数据查询、重复录入、合规校验等事务性工作上的耗时，使其更聚焦于创造性设计，加速产品研发周期。
 
革新BOM管理，智驭数字化未来

       从对设计与工程BOM分离策略的辩证思考，到数字主线驱动下的端到端BOM协同，再到AI赋予的智能化能力提升，西门子New BOM为制造业集成化BOM管理开辟了一条新路径。它不仅解决了传统模式下的痛点，并通过EBOM将设计、工程、制造、采购、服务等连接起来，成为驱动研发创新与智能制造的新引擎。

       展望未来，BOM管理将朝着高度集成、智能化和协同化的方向发展。BOM也将进化为企业产品的“动态化智能数字基因”——它不仅仅定义产品构成，更是驱动创新设计、柔性生产、敏捷供应链和可持续服务的核心动力。如其将作为数字孪生的数据骨架，通过与物理产品全生命周期的实时、动态映射，支持更精准的仿真、预测与优化。企业需积极拥抱AI、数字主线等技术，构建以数据为驱动的智能BOM管理体系，方能在复杂多变的全球竞争中赢得先机。