浅述AI在产品生命周期管理系统（PLM）中的应用

众所周知，PLM软件主要用于帮助企业有效地管理产品从概念、设计、制造、销售到最终消亡的整个生命周期。它们集成了各个阶段的数据和流程，通过应用软件为手段，支持产品信息在全企业和产品全生命周期内的创建、管理、分发和使用。目前，其核心功能主要包括：

1）产品数据管理：存储和管理产品相关的各种数据，如CAD图纸、物料清单、规格书等，确保数据的准确性和一致性。

2）流程管理：管理产品开发和生产过程中的工作流程和任务分配，确保各个环节的协调和追踪。

3）变更管理：跟踪产品设计和制造过程中的变更，并进行版本控制和审批管理，减少因变更带来的延误和成本。

4）系统集成：与CAD、ERP等系统和办公软件通过接口进行集成，实现数据的无缝流通，提高工作效率。

5）供应链协同：支持供应链的协同工作，确保物料和零部件的及时交付和质量控制。

6）质量管理：管理产品质量相关的数据和过程，如质量检查、纠正措施和预防措施等，提高产品质量。

随着企业规模和用户数量的不断壮大，应用系统需要处理的数据越来越庞杂，对人与人、人与系统、系统与系统之间的交互沟通的及时性也越来越高。然而，传统PLM系统架构比较庞大，不利于通过客制化局部功能来灵活地的处理数据。

数据洞察分析和预测能力不足：PLM系统处理的数据量庞大且复杂，人工分析和解读这些数据将非常耗时且容易出错，因此PLM往往缺乏预测能力，难以及时调整产品策略、优化生产计划和供应链管理，从而可能错失市场机会或面临不必要的风险。

用户与系统交互性程度不高，人工培训质量因人而异：PLM的用户往往需要经过一系列的系统文档阅读加上岗前培训，才能够初步掌握系统的使用来满足自己的基本工作需求。由于这种学习通常是渐进式的，在使用过程中，系统与用户之间基本没有什么交互的可能性，往往一些操作的复杂性，系统速度响应慢等问题会导致用户的体验感和满意度下降。

随着人工智能技术的持续演进与深化，生成式人工智能在PLM系统中的应用潜力日益凸显，其可行性探索已成为学术界与工业界共同关注的焦点。本文旨在深入探讨生成式AI中一项核心关键技术——自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）如何为PLM系统提供创新解决方案，以应对并潜在克服当前系统存在的两大主要弊端。

NLP是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。简而言之，NLP就是让计算机理解并处理人类的语言，实现人与计算机之间有效通信的自然语言处理技术。其核心任务包括文本预处理、句法和语义分析、文本生成等。

对于PLM系统产品平台发展过程中的一些痛点，NLP技术确实可以在产品研发需求的预测、沟通和协同设计方面发挥着重要作用，它能够帮助团队更高效地协作，简化沟通流程，加速决策过程，并更快地响应客户需求。

2.1 需求管理和解析

通过NLP技术中的文本收集和预处理，研发团队可以高效地通过关键字处理和合并来自客户、市场或内部的需求文档，从而通过高频词提炼快速识别出关键需求点、功能要求、性能指标等，从而减少了人工阅读和理解需求的时间，提高了需求的准确性和一致性。在进行需求优先级分析过程中，可以基于技术经验，对分析工作设定相应地参数边界条件，通过分析条件设定机器算法排列方式，达到自动分析需求的重要性和紧急性，为研发团队提供需求优先级排序的建议，帮助团队更合理地分配资源和时间。

图1 NLP在需求管理中的处理过程

2.2 团队协作与沟通

在中大型企业的产品开发过程中，往往会有国际化研发团队同时参与进去。NLP技术可以实现自动翻译和实时语音转文字功能，帮助团队成员跨越语言障碍进行顺畅沟通。这不仅提高了沟通效率，还促进了不同文化背景下的创意碰撞和融合。同时，NLP技术还可以开发或集成智能会议助手，自动记录会议内容，识别关键议题和决策点，并生成会议纪要和待办事项列表，减少人工整理会议记录的时间，提高会议效率和团队协作的便捷性。

图2 NLP在研发协同合作领域的处理过程

2.3 文档管理和知识共享

通过NLP对文档中关键字做归类和筛选，研发团队可以对海量的项目文档进行自动分类和索引，方便团队成员快速检索和查找所需信息。这提高了知识共享的效率，减少了重复劳动和信息孤岛现象。同时，基于NLP技术的智能问答系统可以回答团队成员在产品研发过程中遇到的问题，提供相关的知识库信息和解决方案，降低寻求帮助的门槛，提高问题解决的速度和质量。

2.4 产品测试与反馈

应用NLP技术，可以通过搜索和分析产品需求文档，帮助产品经理解析测试用例文档，自动生成测试脚本和执行计划，提高测试效率和准确性。同时，它还可以根据测试结果自动生成测试报告和反馈意见，分析用户反馈数据（如评论、评分、投诉等），可以自动识别用户对产品功能、性能、用户体验等方面的意见和建议。这有助于研发团队更准确地了解用户需求和市场趋势，为产品迭代和优化提供有力支持。

具体而言，本节通过细致分析NLP在PLM系统中的应用策略，揭示AI技术如何赋能PLM系统，使其能够更有效地处理与理解产品从概念设计、开发、生产到最终废弃的整个生命周期中涉及的大量非结构化文本数据。这一过程不仅涉及对用户需求、市场趋势、技术文档等信息的精准捕捉与智能分析，还涵盖了基于自然语言交互的决策支持系统的构建，旨在提升PLM系统的智能化水平，促进产品创新与优化，同时加速响应市场变化，从而克服传统PLM系统在信息整合效率与决策支持能力上的局限性。

对于AI技术在企业级系统中的应用研究，已经有一些工业软件公司瞄准了这块蓝海并着手行动起来。例如，西门子就主动与微软携手，双方将西门子的Teamcenter PLM软件与微软的Teams协作平台及Azure OpenAI服务中的语言模型等能力深度融合，融合人工智能技术，全面加速产品生命周期中的生产力与创新，旨在助力工业企业在产品设计、工程、制造及运营全生命周期内实现创新与效率的双重飞跃。该技术利用Azure OpenAI服务驱动的助理功能，强化了Teamcenter中的文档创建、优化与调试过程。OpenAI的引入还进一步实现了产品测试人员的视觉质量检查，标志着工业界在质量控制领域的一大步跃进。在今年的汉诺威工业博览会上，这两大技术巨头展示了如何通过AI驱动的软件开发、问题报告及视觉质量检查，提升工厂自动化与运营效率。

西门子Teamcenter PLM的最新版本中，引入了智能助手Teamcenter Assistant。作为一款运用机器学习技术的智能应用，它能够从用户的使用习惯及个人偏好中不断学习进化。该工具拥有强大的上下文理解能力，能够依据用户当前所处的环境，精准推荐最为贴切的命令与数据。它还采用无监督学习机制，随着使用频次的增加，其优化程度不断提升，未来将提供更为精准的建议，基于其对用户当前使用上下文的敏感性，它能够为用户当前任务提供最优行动方案。对于新用户而言，该工具会依据团队过往使用历史，提供针对性的命令与数据支持。Teamcenter Assistant作为人工智能应用的典范，不仅拓展了Teamcenter传统产品生命周期管理的边界，还通过简化操作流程与即时指导功能，使得更广泛的用户群体能够轻松驾驭PLM的强大功能。这一创新成果将助力整个组织高效执行任务，让每位用户得以将更多精力聚焦于专业能力与创新思维，而非消耗在软件应用的学习上。

类似Teamcenter Assistant这样的智能助手机器人解决方案，正在像雨后春笋般在各种应用系统中茁壮成长。其具备以下三项能力：

3.1 生成式AI赋予聊天机器人新能力

生成式AI不仅拥有卓越的NLP能力，还能作为数据库存储和检索大量信息，通过训练与提示实现高效的数据访问。这一技术革新不仅提升了现有聊天机器人的性能，还催生了一类新型的数字助手或副驾驶，它们能够支持复杂软件的使用或执行高难度任务，在多个领域展现出巨大潜力。

3.2 智能数据访问提升效率

在信息爆炸的时代，寻找相关信息的难度往往超过信息本身的存在性确认。特别是对于专业性强的软件，其复杂的操作界面和详尽的文档使得学习和查找特定信息变得尤为困难。生成式AI驱动的聊天机器人能够作为智能数据库，为用户提供即时、便捷的对话式信息访问服务，极大地节省了时间并简化了工作流程。此外，聊天机器人还能通过推荐未知但更优的方法，帮助用户解决“信息盲区”问题，促进最佳实践的学习与应用。

3.3 自动化与交互的新篇章

生成式AI聊天机器人的潜力远不止于信息检索。经过适当训练后，它们能够直接与用户所使用的工具进行交互，通过自然语言指令实现功能的调用与执行，甚至完成一系列自动化任务。此外，聊天机器人还能在更广泛的领域内提供辅助支持，如协助设计师编写测试代码、指导机械工程师在机械设计中的布线实践等。这种全方位的辅助不仅提升了工具使用的便捷性，还促进了公司内部知识的共享与传承，使每位员工都能轻松获得跨领域的专业指导。

AI技术给PLM带来的便利，已经不需赘述。但是这种技术的飞速发展，也给企业信息安全带来了隐患，特别是生成式AI对网络安全行业的影响。随着大型语言模型等技术的出现，人与软件的交互方式即将改变，新的网络攻击途径也将浮现。为了继续享受数字化带来的好处，公司必须准备好应对这些由生成式AI驱动的攻击，无论是通过新的实践和政策，还是使用AI本身。生成式AI通过大型语言模型（LLMs）提供了前所未有的人机交互方式，使AI能够像人类一样理解和回应查询，几乎成为用户的同事。然而，这也为网络安全带来了独特的风险和挑战。许多网络攻击实际上始于社会工程学，通过欺骗人类获取特权信息。现在，这些攻击大多是通用的，但LLMs可能使黑客能够创建几乎与真人无异的定制攻击。

另一方面，生成式AI识别模式的能力也可以成为网络安全的强大工具。例如，集成到消息应用中的安全助手可以识别公司的通信风格，帮助标记潜在的钓鱼邮件；AI还可以持续审计整个公司的连接设备日志，发现可能被海量数据淹没的总体模式，从而识别或阻止潜在的网络攻击。通过增强对生成式AI能力的理解，结合常识和批判性思维，可以对抗其恶意使用，就像对抗现有社会工程学攻击一样。

总之，AI既是网络安全的威胁，也是强大的保护工具。理解AI及其应用与局限对于保障整个数字世界的安全至关重要。随着AI的不断发展，那些教育和准备充分的公司将在享受数字化红利的同时，保持对潜在威胁的领先地位。

综上所述，以下是NLP在PLM跨部门知识管理中的具体应用和发挥作用的方式。其优势包括：

1）智能化文档管理与查询：NLP技术可以自动对PLM系统中的大量文档进行分类和索引，根据内容、主题或关键词进行归类，使得用户能够更快速地找到所需信息。

2）自动化知识提取与整合：NLP能够从文档、邮件、会议记录等多种来源中自动抽取关键信息，如产品规格、设计要点、问题解决方案等，并将其整合到PLM系统中，供团队成员共享和使用。

3）协同工作平台支持实时翻译：在跨国或跨语言团队中，NLP技术可以实现实时翻译功能，消除语言障碍，促进团队成员之间的顺畅沟通。

4）智能助手：NLP驱动的智能助手可以辅助团队成员进行知识查询、任务分配、进度跟踪等工作，提高协同工作的效率。

5）数据分析与决策支持：NLP技术可以对PLM系统中的大量文本数据进行深度分析，提取出有价值的信息和洞察，为管理层提供决策支持。

6）用户体验优化：基于用户的查询历史和兴趣偏好，NLP技术可以为用户提供个性化的文档和知识推荐，提高用户体验和满意度。

本文对生成式AI技术与PLM系统现融合的发展现状和趋势，进行了深入的剖析。随着NLP技术的逐步深入，PLM系统可以实现与用户的自然语言交互，使得用户能够更直观地与系统互动，获取所需信息。AI在PLM的跨部门知识管理中，通过NLP的应用，能够显著提升知识共享、协同工作以及决策制定的效率和质量。