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用数据思维构建结构化产品工艺数据（上）

因此“用数据思维构建结构化产品工艺数据”，而不是采用传统功能架构的模式去治理工艺数据，真正使工艺数据成为一个链接设计、制造、检验等核心业务数据的有机整体，最终实现数据的有效共享和快速传递随着各种信息系统在企业的深入应用，工艺数据作为设计和工艺之间的桥梁，结构化工艺数据推广应用就应运而生。三、从数据角度构建结构化工艺结构化工艺构建需要考虑方面比较多，一一而谈就是一个系统功能介绍，我选几点认识供大家参考学习，充分理解结构化工艺，有所侧重。 ●设计BOM向工艺BOM转化；●工艺路线结构化；●结构化工艺要素分析；●结构化工艺建模处理机制；●多结构化要素模式下工艺文件编辑；●多结构化要素技术状态管理；●基础数据结构化；●工艺知识结构化；●结构化工艺与图4定位选取相应工艺知识用数据思维构建结构化产品工艺数据（下）

来源：数据工匠俱乐部

2018-04-13

用数据思维构建结构化产品工艺数据（下）

用数据思维构建结构化产品工艺数据（上）3.6多结构要素技术状态管理工艺人员按照设定好的工艺结构编制相应的结构化要素内容，相比以前的CAPP基本大多内容放到工序内容一个表格内完成，工序内容碎片化编写到各结构化要素内容里 3.7基础数据结构化基础数据结构化，这个不再多谈，基础数据定义放在工艺系统还是其它系统，这个需要企业通盘考虑，根据多年工艺系统应用，大多企业都能整理出一套基础数据，让基础数据成为企业核心数据之一，这个就需要更高标准的规划和制定 3.8工艺知识结构化结构化工艺最大的好处，就是使工艺知识结构化，不然毫无意义。从技术角度来论证，我们没有掌握三维CAD核心技术，基本都被国外平台垄断，我们唯一能做的事，就是深挖我们掌握的数据。；（2）结构化工艺构建一定围绕平台去构建，适用平台包括：数据建模扩展能力和各种结构化要素页面动态建模能力；（3）平台性能：支持现行各种浏览器、胖客户端和瘦客户端编辑支持力度都要考虑；（4）实现的目标要清楚，比如取代二维CAPP、深化各系统集成、三维工艺设计应用等，推行结构化工艺目标一定要定位明确，目标和投入成正比，量力而行；（5）结构化工艺为智能工艺做前期的铺垫，就要研究模型、数据和各数据之间逻辑推理关系

来源：数据工匠俱乐部

2018-04-17

非结构化的数据不复存在

即使完全根据语法规则完成的书面语言，它的意义也可能很复杂，而日常生活遇到的大量文本在结构上并不完美。从文本中推导出意义并不是一个孤立的行为，而且有多种方法可以同时适用。在高层上一个文本分析系统是水平上,一个流水线程序，类似于数据挖掘(在它的数据准备和数据挖掘阶段)和数据仓库(在它的操作数据存储；提取、转换和加载阶段)。

来源：中国商业智能网

2017-10-28

工艺数据结构化管理的实践与思考

但从内容上看，工艺知识的积累，工艺数据的重用，工艺设计与产品设计的数据协同仍然存在较多问题。在上述背景下，2014年，企业开始了基于TCM模块的工艺数据结构化管理实施项目。初期的主要目标是搭建工作框架平台和工艺要素数据结构化，同时积累数据，优化用户体验，为后续的深化应用打基础。过去几年我们企业主要做了以下的一些探索。 3TCM实施效果与问题总结经过两年多的项目建设，TCM项目终于上线应用，初步实现了工艺数据结构化管理，工艺数据管理更加清晰。结合可视化数据推广，电子工艺指导书也将随着企业信息化工作的深入而纳入选项。4.3工艺内容结构化是发展趋势从工艺设计要素结构化，到工艺内容的结构化管理是一个从粗到细的精细化管理的过程。结论利用TeamCenter的TCM模块，实现工艺设计数据结构化，可以打通上下游数据，为今后的工艺仿真和数字化工厂打下基础。

来源：e-works

2017-11-25

对象存储是管理大量非结构化数据的最佳选择吗?

如今，由于流媒体应用、物联网部署以及高分辨率视频和图像的兴起，各种规模的组织都在产生大量非结构化数据。根据调研机构IDC公司预测，到2025年，80%的数据将是非结构化的数据。以下列出对象存储提供的五个主要优点：(1)其可扩展性并不复杂鉴于数据量的快速增长，存储容量是大多数生成和使用大量非结构化数据的组织面临的首要挑战，这并不奇怪。传统的存储系统是按容量上限设计的。这种方法在非结构化数据线性增长的情况下有效，但对于处理当今出现的指数级数据增长来说，它既繁琐又低效。对象存储消除了这种可扩展性限制。这样就可以在收集数据的地方执行分析，而不必通过网络发送所有原始的非结构化数据进行处理。(3)无缝集成云计算现在大多数组织都计划同时使用公共云和内部部署存储。结论对象存储是支持快速增长的非结构化数据的最佳选择，因为它具有可扩展性、灵活性、公共云兼容性、健壮的元数据，并且节约大量成本。

来源：企业网D1Net

2020-05-29

未来的PLC/PAC：更强调结构化数据处理和安全性

这是由于数据源的多样性，通常是因为非结构化的数据格式，再加上一些协议和自动化设备特有的性质，可能会导致背景信息的缺失或丢失。虽然较旧的控制器可能无法使用这类结构，但较新的平台可以保留或创建这些数据结构。这一点很重要，因为ERP、MES和其它高级IIoT应用在使用结构化数据时通常可以更好地工作。克服PLC控制的非结构化障碍非结构化和没有背景信息的数据（基本上就是单个原始数据，没有任何缩放、工程单位或其它描述性背景信息）是长期以来一直使用的模式，许多本地HMI和SCADA系统仍在使用它。 ▎图2:结构化数据是对由PLC/PAC监控的资产进行建模的一种有效方法。开发人员发现，结构化数据是对由PLC/PAC监控的资产进行建模的一种有效方法，具有诸多好处：结构化数据可以从PLC/PAC扩展到各种应用目的，包括HMI、SCADA、历史数据库、MES、ERP等。

来源：控制工程网

2022-09-05

东方锅炉数字化转型与PLM全面国产替代案例

（2）工艺环节协同与数据标准化：打通工艺与设计任务看板数据壁垒，避免信息孤岛；按下游系统需求建立PBOM管理模式，引入结构化思维实现工艺数据结构化；扩展工艺清单编制功能（含工艺参数属性、工艺辅料、材料初估工艺数据获取核电专项建设：全面覆盖核电工艺业务，包含PBOM、核电工艺清单、核电LO/QP/ST全流程管理，实现核电焊接工艺数据结构化；新增工艺业务数据流程校验功能。三维在线设计工具：实现三维CAD设计工具集成，支持接收三维结构化数据。辅助工具：完成东锅看图软件集成，满足设计与工艺环节图纸查看需求。（3）三维数模结构化管理围绕工艺与车间业务数据需求，项目针对集箱、蛇形管等成熟部件，定制开发三维结构化数据生成功能，核心实现路径如下：设计部门通过定制化功能，在三维设计环节完成业务数据全面生成，再经设计工艺一体化系统进行数据处理与分发依托NPLM系统结构化数据基础，该体系可自动完成加工参数下发、关键参数关联及质检任务生成，消除各环节数据壁垒，确保设计数据向制造环节高效传递，为后端智能制造提供精准的数据支撑。

来源：e-works

2026-04-01

中船镇柴：推进智能制造，数据驱动高效脉动式生产

同时还引入CCAP工艺设计软件，实现工艺流程的设计与建模，工艺设计文档和数据的结构化管理、数据共享、版本控制、权限管理和电子审批流程的全面优化。，实现节拍化的数据驱动、结构化的决策支撑，实现脉动式的数字高效赋能生产。 3）数据结构化，主生产计划管理的重要数据标识是机型大类。将原来杂乱随意的数据转变为结构化的规范表述，为后续各类数据的执行管理与统计分析打下基础。通过主生产计划平台的机型库结构化、台位适配结构化、机型交付时间结构化等数据结构化后的科学运算，实现“台位辅助排程”可视化，根据生产计划对底表进行台位数字化模拟排产，为生产计划部门实际排产提供强大决策支持 1）“制造辅助排程”可视化，需要完备的数据结构化运算基础。

来源：e-works

2026-02-02

前沿技术融合下PLM系统驱动企业研发过程数字化升级

PLM系统通过API接口、数据映射规则，实现多源数据的集中整合与结构化管理，具体包括客户市场需求数据、物联网设备运行数据、设计与工艺标准数据、仿真数据关联共享、故障案例绑定分析五类关键数据。? 系统内置自然语言处理（NLP）算法，对非结构化文本数据进行关键词提取与分类，例如从空调运行时噪音太大，影响睡眠夜间模式下能耗仍偏高等反馈中，提取静音优化夜间节能等核心需求关键词，提取准确率达92%。 2.3设计与工艺标准数据从分散存储到结构化复用设计数据是研发的核心资产，传统模式下以CAD文件、Excel表格形式分散存储，复用率低、版本混乱，导致设计效率低下。通过PLM系统构建研发可检索知识库，实现设计数据的结构化管理与高效复用，如图2所示为产品物料BOM及工艺参数标准数字化集成系统架构。针对空调核心部件（换热器、压缩机、控制器、钣金外壳），PLM系统制定结构化数据标准，从历史设计文件中提取关键参数并分类存储。

来源：e-works

2026-03-17

工业AI的真正落地：从设计到交付的全链路提效

图纸解析端：志丞科技让图纸变数据资产如果说设计是起点，那么图纸数据的解析则是生产的“中枢神经”。某金属加工企业曾深受其害，由于工艺规划师需要人工识读海量图纸，不仅PMI（产品制造信息）分析耗时，还常因理解偏差导致工艺路线错误，让静态图纸成为了阻碍流动的“数据孤岛”。志丞科技的寸铁AgenticAI扮演了“工业图纸翻译官”的角色，基于十万级图纸数据训练，它能自动解析图纸特征，并结合企业私有的制造资源库，将非结构化图纸转化为结构化数据，打通了DFM 这一过程真正实现了数据资产化与决策智能化。引入系统后，该企业的工艺规划准确率达85%+，报价误差大幅收窄至20%左右。作为西门子Xcelerator生态伙伴，这些扎根企业内部的真实生产状况的AI先锋们正在开放的数字化平台上深度融合，实现从设计到交付的数据互通与业务协同。

来源：西门子

2026-06-09

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