自建EBOM数据治理研究

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发表时间:2022-11-29 09:18
0 引言


  随着信息化的全面推广上线,公司积累的数据越来越多,数据呈现出井喷式激增。在各类型数据的组织过程中,BOM逐渐成为数据管理的核心,以BOM为核心的数据管理在公司逐步形成,公司对EBOM数据的需求与日俱增,但设计单位却不能够及时满足公司对EBOM的迫切需求。为保证新研型号的顺利研制,公司在未接收到外部设计数据的情况下先期自行组织构建了EBOM数据,随后设计单位正式EBOM陆续发布,造成公司PDM系统中存在自建EBOM和正式EBOM两套数据,给数据管理及数据使用带来混乱。


  无论是自建EBOM,还是来自设计单位的EBOM在使用过程中都存在问题,主要体现在数据的维护管理和数据的时效性、完整性上。自建EBOM依据设计目录构建,数据主要包括:产品结构树与属性信息,缺少二维图样、三维数模及相应的更改信息,数据维护实施难度较大;设计EBOM由设计单位构建,数据主要包括:EBOM、三维数模、二维图样、设计目录、技术文件、设计更改单、技术通知单、技术决定单、技术标准等,数据经常延期发布、提供不全或缺乏数据间的关联关系,严重制约工艺准备的开展。


  本文就如何解决好公司EBOM数据问题进行阐述,进而在公司内形成**的设计数据源,实现EBOM数据的有效维护与传递,保证工程技术人员设计数据使用与工艺数据创建过程中的正确性,提高工程数据建设质量,逐步建立各状态发动机BOM管理模式,促进其成为工艺准备、生产组织的依据,同时建立起公司数据统一的源头驱动模式。


1 自建EBOM数据治理原则


  数据治理是以服务数据为中心、以数据规范化为目标的持续性改进过程,通过数据的过程管控进行梳理、整合和规范化,达到流程自动化,实现全面、高效的数据管理,提升数据质量和工作效率。


  通过对产品数据的梳理、分析、归类、识别,建立数据定义管理、结构管理与审签流程管理,实施数据规范化,完成工程数据的清理与迁移,保证数据**有效、状态清晰。实施数据治理前需要制定可遵循的原则,并严格遵照执行。


  1)型号管理原则,区分新研型号与历史型号。已存在的历史型号自建数据须保留,不再有新的外部设计数据发布,新研型号保留外部设计数据。


  2)状态管理原则,明确各阶段数据状态。同一状态的多数据以外部设计数据为主保留,当外部设计数据不完整或未进行有效维护时暂保留自建数据。


  3)数据管理原则,分析各类型数据状态。


  A)整合分散数据,将同一状态的整机/单元体分散数据整合成整体形式。


  B)明晰借用数据,存在借用关系的自建数据,且存在于保留数据中的不进行清理。


  C)清理无效数据,分步清理数据关系,通过流程审签实施数据作废管控。


2 自建EBOM数据治理的实施


  在数据梳理的基础上,自建EBOM数据清理及数据管理过程大体分为四个步骤,主要包括:数据分析、数据清理、数据规范及数据生效,见图1所示。数据分析主要包括数据状态分析和数据间冲突分析,以数据状态分析为基础梳理数据间关系,分析同一数据对象的不同状态,确定数据间存在冲突问题的项目。数据清理是通过标准建设实现对数据的结构、数据本身与数据流程的定义,规范的审签流程控制数据的作废过程,以直观可识别的作废标识进行管理,完成数据迁移与作废,同时控制作废数据的查询与使用。数据规范是以标准化的视角审视数据结构、流程结构,建立完整的数据生命周期管理。数据生效是在公司范围内确认相关联生效数据的正确性、**有效性,指明产品**的数据源,尽**可能保证设计数据的有效维护,建立统一的源头数据驱动,实施及时有效的数据维护,使数据状态清晰,支撑工艺准备、生产准备工作。

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图1. 自建EBOM清理过程

  

  2.1 数据分析


  对EBOM的数据分析主要从两个方面入手:其一,数据状态分析,通过不同型号、不同数据的接收状态进行分析、归类,揭示数据存在的多源数据状态;其二,数据冲突分析,以实际发生冲突的事件为载体分析数据间问题发生的根源。


  2.1.1数据状态分析


  数据状态分析主要是针对接收数据的状态开展工作的,研究每一种产品发布时的数据组织情况。主要包括产品的任务状态、数据发布状态、数据发布形式、数据发布频度、数据来源、数据维护单位等,通过产品不同状态数据的汇总分析,将其划分为不同的表现形式。(如表1)


  2.1.2数据冲突分析


  自建EBOM数据与设计EBOM数据是多源数据,它们间的冲突主要来自于同一状态数据在PDM系统中建立了不同的数据对象,即同物异码。同物异码零组件号的产生原因主要有两种:1)设计单位前期提供的数据不充分,工艺准备时自行构建,而在一定时间后设计单位再次提供了有效数据;2)历史产品数据在公司PBOM中已建立,但随着新型号对数据的借用,新数据再次被发布。数据冲突分析是通过对数据分析、治理,使其具备统一性、准确性、完整性和一致性。

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表1.数据状态分析

  

  2.2 数据的规范


  数据建设与管理规范是同等重要的,但在数据面前我们经常犯错误,对提取数据的结果产生强烈需求,却忽略了自身数据建设与维护管理时的数据规范化。数据的规范是“理”的部分,需要在整体管理与独立的操作环节上做好规范,既要做好数据规范化标准、制度约束,又要严格管控执行过程中操作规范、流程规范,这样才能使数据建设有理有据、数据管理流程井然有序,我们所期望的数据提取结果才能够被呈现。


  数据的规范主要包括四个方面:标准规范、操作规范、流程规范和标识规范,通过一系列规范化的动作,实现数据模型建设的规范化,从而决定创建和管理优质的数据,满足数据提取、数据交互、数据生命周期管理的需要。


  2.2.1标准规范


  通过对各类型数据的分析,为实现对设计类数据的有效管理(包含设计单位提供的EBOM和公司自建EBOM),保证设计单一数据源的创成、传递与管理,需要制定在工艺活动中对EBOM数据的组织和管理、数据的结构定义、历史数据的迁移做出约束。同时,在制造单位创建型号根节点,链接结构化的EBOM结构,利用根节点编码的特殊标识,引导工程技术人员建立规范的数据关联,使其既能够满足设计数据的组织,又能够实现关联的工艺数据的管理,逐步形成基于产品结构树的数据信息提取与利用,可供使用的统计数据、可供决策的分析数据。


  2.2.2操作规范


  在EBOM数据的组织过程中,重点识别设计类数据同型号、零件、工艺的关联程度,将与型号相关联的设计类数据关联到型号根节点的下方,譬如各类技术文件、技术通报等,将与零件相关联的设计类数据关联到零件,实现“伪文件夹”或“引用”管理,譬如设计更改单、技术通知单等。同时,在数据梳理过程中,识别工艺数据同EBOM数据结构的关联关系,将结构外定义的数据进行清理,建立相对清晰的关联关系。


  在各类数据的组织管理过程中,严格要求属性信息的填写,对已识别生效的自建EBOM数据,特别是设计/工艺上下游传递、数据大量借用型号的基础信息建设,只有基础数据夯实了,才能够见到企业大数据。


  2.2.3流程规范


  流程的规范主要包括两个部分:1)建立自建EBOM数据治理的规范化流程,实现设计EBOM部件/零件数据的接收、整体数据的构建组织到自建数据的替换管理等流程,始终保持工艺设计过程中的设计数据源**,并实现有效的数据传递;2)规范数据的流程审签过程,规范地选取流程、创建流程信息,例如:“流程号”、“流程名称”和“审签内容的数据结构”等,使流程信息在不同用户处具有可识别性与可追溯性。


  2.2.4标识规范


  对产品数据来说,数据的标识是产品技术状态管理的具体体现,通过对根节点对象的统一命名,建立简洁的、**可识别的产品数据标识,使设计数据、工艺数据的组织有依据,数据信息提取有位置,提高数据建设的工作效率,提升数据管理水平。同时,将已识别的无效数据做出明显的“作废”标识,严格管控该类数据的引用、使用和利用。


  2.3 数据的清理


  对数据的清理是“治”的部分,是提供准确信息的前提,好比河渠只有清理好河道的堤坝,才能引清流而来。对EBOM数据的清理就是按定义的结构进行规划建设,识别、规范化存储工艺数据,逐步引导工程技术人员基于规范的产品结构建设数据,形成数据建设、数据使用、数据维护的良性环境。这个过程主要分三个步骤进行实施,首先,分析与自建EBOM关联数据的工艺数据建设情况,去除数据间关联;其次,确认已编制工艺数据的有效性,实施工艺数据迁移;第三,对存在冲突自建EBOM数据进行作废,同时效验衍生产品数据的完整性。


  2.3.1关联数据清理


  关联数据清理主要针对历史型号中已存在问题的EBOM数据所关联的工艺数据开展的,通过对工艺数据的识别确认,区分生效数据与非生效数据,剪断全部同自建EBOM间存在的各类关联关系,将产品结构与工艺文件剥离开,使其与确认生效的工艺数据相关联,形成完整的生效状态数据结构,非生效数据在系统中进行清除或实施“作废”管理。


  2.3.2工艺数据迁移与作废


  为防止在数据清理过程中产生游离于PDM系统数据结构以外的工艺数据,数据的迁移需形成端到端的无缝衔接。在数据迁移前,工程技术人员需做好待作废的EBOM数据对象的统计工作,制定清晰的工作计划;数据迁移时,确保迁移对象由自建EBOM下迁移到设计EBOM结构下的完整性,技术管理部门需时时做好数据迁移状态的技术跟踪、监管工作,及时反馈各单位工作情况。数据迁移完成后,验证待作废的自建EBOM数据对象同现有产品数据对象间是否产生关联,无关联的数据对象以更改的形式对自建EBOM数据执行作废,保证数据的**性与系统所有产品数据的完整性。


3 结束语


  通过自建EBOM数据的治理,我们清晰地认识到维护数据较创建数据难,难在处理各类型的数据关系,难在对数据的逐一甄别,难在生效数据的**确认,当你想利用产品数据开展技术管理时,那么请你严格地按照既定的标准、规范、流程来约束创建数据的每一个环节。


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