Avere un sistema di dati di prodotto ben strutturato è fondamentale per un'implementazione di gestione del ciclo di vita del prodotto (PLM) di successo. Senza di esso, le aziende si trovano a lottare con silos informativi e incongruenze che rallentano le operazioni attraverso errori e ostacoli alla collaborazione. Fortunatamente, ci sono tre metodi chiave che le aziende possono implementare per ottenere una struttura di dati di prodotto di successo; questi includono l'istituzione di definizioni di dati standardizzate e una singola fonte di verità, lo sviluppo di una solida fondazione con una struttura centrale, e l'adozione di tecniche che migliorano l'accessibilità dei dati e l'ottimizzazione dei processi.
Attraverso i seguenti metodi, le aziende possono assicurarsi che i loro sistemi PLM funzionino in modo ottimale e migliorare l'esperienza decisionale quotidiana degli stakeholder rilevanti mentre lavorano attraverso l'intero ciclo di vita del prodotto.
Secondo la ricerca di Think with Google, il 86% dei dirigenti senior considera l'eliminazione dei silos organizzativi come "critica per espandere l'uso dei dati e delle analisi nel processo decisionale". I silos di dati sono comuni ma dannosi per le operazioni fluide all'interno delle multinazionali, e con questo in mente, un sistema PLM centrale agisce come una singola fonte di verità per tutti gli stakeholder, indipendentemente dal dipartimento, che fornisce informazioni aggiornate. Con dati accurati a portata di mano, i team possono collaborare e ridurre il rischio di errori causati da dati obsoleti o in conflitto.
Attraverso l'istituzione di definizioni chiare e coerenti per tutti i punti dati, dalle proprietà dei materiali alle specifiche di ingegneria, all'interno del sistema PLM di un'azienda, gli stakeholder acquisiscono una comprensione comune di ciò che ciascuno rappresenta, il che garantisce che i dati non possano essere interpretati erroneamente, riducendo la confusione e migliorando la comunicazione e la coerenza attraverso i silos.
Tutti i prodotti richiedono una specifica di ingegneria che costituisce la base del design di un prodotto. In ogni iterazione del design, le specifiche possono rilassarsi o cambiare, e la specifica dovrebbe essere portata avanti in ogni prodotto. Man mano che la specifica viene portata avanti, anche il BOM, i dati di design del prodotto, e il pacchetto di produzione saranno portati avanti con la specifica. Una specifica ben definita mostra agli stakeholder il design centrale e l'intento di produzione per un prodotto.
Le aziende dovrebbero strutturare i dati dei loro prodotti per riflettere le diverse fasi del ciclo di vita di un prodotto, dalla progettazione alla produzione e oltre. I dati di progettazione, ad esempio, potrebbero includere modelli CAD 3D e specifiche tecniche associate, mentre i dati di produzione potrebbero comprendere istruzioni di produzione, dettagli degli ordini di lavoro e procedure di controllo qualità. L'adozione di questo approccio mirato aiuterà gli stakeholder ad accedere ai dati specifici di cui hanno bisogno in ogni fase, riducendo il tempo sprecato nella ricerca di informazioni irrilevanti.
Tracciare i cambiamenti dei dati attraverso il ciclo di vita del prodotto mediante il controllo delle versioni permette agli stakeholder di vedere l'evoluzione di un design o di un processo di produzione, identificare chi ha apportato modifiche e, in caso di revisioni, tornare a iterazioni precedenti. Avere la possibilità di farlo è essenziale per facilitare la collaborazione tra i team e mantenere la tracciabilità e la conformità normativa. Nello scenario in cui un ingegnere si imbatte in un problema inaspettato durante la produzione, il controllo delle versioni gli permetterebbe di risalire al problema fino a una specifica modifica del design, identificarne la causa e potenzialmente tornare a una versione del prodotto che funzionava come previsto.
All'interno delle biblioteche di componenti, i dati dei componenti sono arricchiti con tag di metadati che agiscono come parole chiave per la ricerca e la categorizzazione. Attraverso questi tag, un sistema PLM intelligente può facilmente cercare e filtrare attraverso vasti inventari di parti, ad esempio utilizzando tipi di componenti, valori e dimensioni dei pacchetti. All'interno dei moderni sistemi PLM, un'integrazione con MRP, fonti di dati della supply chain e applicazioni IMS offre agli stakeholder una visibilità completa sui dati dei componenti e sul loro utilizzo in tutto il portafoglio di prodotti.
Un'interfaccia di sistema PLM user-friendly può migliorare l'esperienza di navigazione dei team. Un'interfaccia ben progettata che permette agli utenti di trovare, in modo efficiente e semplice, i dati di cui hanno bisogno. L'implementazione di funzionalità come funzionalità di ricerca intuitiva, strumenti chiari di visualizzazione dei dati e dashboard specifici per l'utente può semplificare il processo di accesso ai dati e migliorare l'esperienza utente complessiva. Quando possono cercare i dati di cui hanno bisogno in modo efficiente, gli stakeholder sono più propensi ad apprezzare e adottare nuovi sistemi PLM, il che si traduce in una cultura collaborativa migliore e in un processo di sviluppo del prodotto basato sui dati.
Dopo aver trattato i fondamenti della strutturazione dei dati di prodotto per il successo, le aziende possono esplorare metodi aggiuntivi per ottimizzare i loro sistemi PLM e sbloccare un'efficienza ancora maggiore.
Le aziende potrebbero considerare l'incorporazione di gemelli digitali. I sistemi PLM con una rappresentazione gemella digitale di un prodotto permettono alla produzione, al controllo di qualità e ai team sul campo di chiudere il cerchio sull'identificazione dei difetti, sugli aggiornamenti dei prodotti e sulle richieste di modifica. Il miglioramento continuo è ora possibile in tutto il ciclo di vita del prodotto man mano che le condizioni reali sul campo cambiano.
Le capacità di un sistema PLM possono essere ampliate attraverso l'integrazione con ulteriori sistemi aziendali come ERP, MRP o CRM. Tali integrazioni aprono la porta a una visione più olistica dei dati di prodotto che potrebbe razionalizzare i processi e migliorare l'efficienza operativa complessiva delle aziende.
Internamente, le aziende che seguono questi metodi di strutturazione dei dati possono sbloccare una migliore collaborazione tra silos e team disparati, una riduzione degli errori causati da incongruenze e, in ultima analisi, tempi di immissione sul mercato più rapidi e prodotti di qualità superiore. Attraverso queste tecniche, le aziende si posizionano per adattarsi al panorama in evoluzione del PLM, il che garantisce che rimangano all'avanguardia nell'innovazione e nella competitività.
Andando avanti, man mano che il PLM continua a influenzare i processi, anche le tecniche disponibili di strutturazione dei dati lo faranno; le aziende che abbracciano questi cambiamenti saranno ben posizionate per ottimizzare i loro cicli di vita dello sviluppo del prodotto e ottenere un vantaggio competitivo. Con l'avanzamento della tecnologia e l'evoluzione delle richieste del mercato, la capacità di gestire ed utilizzare efficientemente i dati di prodotto sarà una pietra miliare del successo. Dando priorità ai dati di prodotto strutturati e abbracciando le tecniche emergenti di ottimizzazione del PLM, le aziende possono non solo prosperare oggi ma anche domani.