为什么PLM需要AI？
流程行业面临的挑战推动PLM与AI技术深度融合
AI技术可以将流程行业的研发效率平均提升45%，质量控制精度提升60%
海量数据处理挑战
流程行业产生大量配方、工艺、质量数据，传统方法难以有效处理和分析
主要挑战
AI解决方案
AI可以快速处理和分析海量数据，发现隐藏的规律和关联性
研发效率提升需求
市场竞争激烈，企业需要更快的产品开发速度和更高的创新成功率
主要挑战
AI解决方案
AI辅助配方设计和工艺优化，显著缩短研发周期，提高成功率
质量控制精度要求
流程行业对产品质量要求极高，需要更精准的质量预测和控制手段
主要挑战
AI解决方案
AI实现预测性质量控制，提前发现潜在问题，确保产品质量
可持续发展压力
环保法规日趋严格，企业需要更环保、更节能的生产方式
主要挑战
AI解决方案
AI优化配方和工艺，降低能耗和排放，支持绿色可持续发展
怎么实现PLM+AI？
分阶段、系统性的PLM+AI实施路径和技术方案
四个阶段循序渐进，确保PLM+AI项目成功落地并持续创造价值
第一阶段：数据基础建设
建立完善的数据采集、存储和治理体系，为AI应用奠定数据基础
实施步骤
数据标准化
建立统一的数据标准和规范，确保数据质量和一致性
数据集成
整合来自PLM、ERP、MES等系统的数据，形成统一数据湖
数据治理
建立数据质量监控和治理机制，确保数据的准确性和完整性
数据安全
建立完善的数据安全防护体系，保护企业核心数据资产
核心技术
第二阶段：AI算法开发
基于业务需求开发专业的AI算法模型，实现智能化的配方设计和工艺优化
实施步骤
算法选型
根据具体业务场景选择合适的机器学习算法和深度学习模型
模型训练
利用历史数据训练AI模型，不断优化模型性能和准确率
模型验证
通过交叉验证和实际应用验证模型效果，确保模型可靠性
模型部署
将训练好的模型部署到生产环境，实现实时AI服务
核心技术
第三阶段：智能应用集成
将AI能力深度集成到PLM系统中，实现智能化的产品生命周期管理
实施步骤
API集成
通过标准API将AI服务集成到PLM系统的各个功能模块中
用户界面
设计直观易用的AI功能界面，让用户轻松使用AI能力
工作流集成
将AI功能嵌入到现有的业务流程中，实现无缝协作
权限管理
建立完善的AI功能权限管理体系，确保系统安全
核心技术
第四阶段：持续优化运营
建立AI模型的持续学习和优化机制，确保AI能力不断提升
实施步骤
性能监控
实时监控AI模型的性能表现，及时发现和解决问题
模型更新
基于新数据和反馈持续更新和优化AI模型
用户培训
为用户提供AI功能的培训和支持，提高使用效率
效果评估
定期评估AI应用效果，制定持续改进计划
核心技术
璞华易研PLM+AI成功事例简介
真实案例展示PLM+AI在流程行业的成功应用和显著效果
已为50+流程行业企业成功实施PLM+AI解决方案，平均ROI超过250%
某大型化工集团
石油化工行业
项目挑战
该集团拥有数千个化工配方，传统的配方优化依赖专家经验，效率低下，新产品开发周期长达18个月
解决方案
实施效果
核心技术应用
知名食品饮料企业
食品饮料行业
项目挑战
面临消费者口味多样化需求，需要快速开发新口味产品，同时确保营养成分和食品安全标准
解决方案
实施效果
核心技术应用
国际美妆品牌
日化美妆行业
项目挑战
美妆产品更新换代快，需要快速响应市场趋势，同时满足不同地区的法规要求和消费者偏好