为什么工程数据已成为战略性制造资产

在提供数据转换服务给数百个3D工程应用的30年间，Tech Soft 3D见证了比其他工具包供应商更多的工程数据，并且亲眼目睹了今天CAD数据被根本不同地使用。

历史上，CAD数据大部分时间都保持在初始阶段，即工程师手中。3D模型用于定义一个零件、装配体甚至是建筑物。它们促进了一些协作，但数据主要停留在产品工作流的设计阶段。

如今，CAD数据在制造组织的产品生命周期中无处不在，从概念设计到寿命结束的各个阶段。在设计过程中创建的相同模型、结构和元数据正在为质量保证、供应链、采购、销售和市场营销以及服务中的决策提供信息。数据包的大小和复杂性有所增加，但我们谈论的是丰富3D数据如何在企业的每个部分以及当他们无法获得时所需的成本中的基础作用。

本文是我们系列的第一篇，预览我们的原创报告“制造商如何解决对工程数据的不断增长的需求”。

查看本博客系列中的其他文章： 

• 为什么工程数据已成为战略制造资产 

• 工程数据瓶颈的隐藏成本 

• 为什么制造商在工程数据方面重新思考构建与购买

为什么这个决定在工程数据上看起来不同 

虽然在企业软件中构建或购买的选择并不新鲜，但CAD和仿真数据为它带来了自己的复杂性。数据有数十种格式，携带嵌入的知识产权，并且文件大小经常达到通用软件从未旨在处理的水平。管理客户记录的系统根本不需要像处理工程数据的系统一样理解几何、容差或网格结构的复杂性。  

这种差距是常常没有现成产品能完全符合制造商需求的重要原因。在其他情况下，系统可能功能过多，使得在专业小众市场运营的组织望而却步。这些因素使得为制造、工程和其他类似应用进行定制开发比在业务的许多领域更具吸引力。  

工程数据不再仅限于工程

现在依靠这些工程数据的部门都并不特别新。制造、质量、供应链、采购以及销售和营销，一直是工程之外的产品生命周期的核心部分。现在，他们直接依赖于CAD数据，这些数据并非专门为其构建。

制造团队需要模型几何和PMI来计划生产和验证容差，而质量保证团队根据一个零件背后的确切设计意图追溯检验结果。供应链和采购功能日益依赖于结构化的产品数据、BOM和规格来评估采购决策和管理供应商关系。服务团队，特别是在复杂或生命周期长的产品上，长在产品发货后仍需要准确的装配配置，有时是在设计它的工程师已不在时。此外，销售过程的所有阶段都利用CAD数据，无论是针对技术观众，定制视觉效果，还是提供活动信息。  

所有这些用例都很复杂，具有各自独特的挑战，但核心要点非常简单：工程数据现在是几乎每个团队工作的重要组成部分，需要对那些数据未直接设计为可消化的人有用。

工程数据现在就是业务数据，它影响零件的生产方式、定价和分销，以及销售后的支持方式，还有当需要更改时公司能多快响应。

为什么工程数据的价值在增长

一些力量正在推动这种转变，它们彼此复合而不是孤立存在。

CAD模型代表的产品更复杂，拥有更多组件、更多变体以及电子和软件的更大整合，而不仅仅是机械设计。

不断扩展、多样化的协作是推动数据使用变化的另一个关键因素。设计、制造和供应链团队成员很少在同一建筑里，常常跨越国际边界，这需要工程数据更频繁地跨越组织和地理边界传播。

数字化转型计划，包括数字孪生体，正在推动公司将工程数据与现实世界的运营数据相连接，这种方式需要比静态CAD存档能够提供的结构和可访问性。

除此之外，更紧张的预算意味着截止日期已经压缩，而复杂性在增加，留下更少的时间在团队之间手动调和不一致的数据，更少的空间让信息停留在只有一个部门能打开的格式中，以及导致应该从一开始就可访问的数据延迟的不耐烦。

那些能够使用其数据的组织将会获胜

尽管CAD数据对于所有这些团队都很强大，但如果数据无法访问、界面不友好、跟踪不良或不易采取行动，那么信息就是无用的。提供可靠的CAD数据访问至关重要，而这样做比听起来复杂得多。

企业范围内不受限制的访问意味着核心工程之外的人可以以他们自己的工具可以使用的形式获取数据。数据不是埋在专有格式中，也不是只能通过一张昂贵、复杂的工程应用程序的许可证来访问。相同的基础模型可以支持设计、仿真、制造和服务，而无需每个团队重新创建自己的版本。最终，信息的结构应足以为所有级别的利益相关者选择提供信息。

在整个过程中提供真正的CAD数据访问的组织有真正的竞争优势：更快的迭代、更少的部门间昂贵的误解及设计决策与其下游后果之间的距离更短。未能做到这一点的组织仍然依靠电子邮件附件进行协调，并希望正确的版本传递给了正确的人。

制造商是否将工程数据视为它所成为的资产？

在过去三十年的与工程软件开发人员的对话中，我们观察到了这一变化发生的情况，模式是一致的：工程数据已经超越了其原始的工作描述。CAD数据远不止是一个设计工具；它是一个商业资产，几乎触及制造组织中的每一个职能，能够善用它和不能善用它的公司之间的差距只会从这里扩大。

数据的重要性、需求和复杂性都在增加。接下来的问题是，组织是否能改变其系统和流程，以免落后。