随着智能制造时代的来临，制造企业仅凭过去的规模效应或是生产更优质产品即可创造和获得价值的时代已结束。在工业4.0浪潮的推动下，领先的制造企业无不在推动全面深刻的数字化转型来适应此次全球化的变迁，越来越多的智能化技术正在被应用到企业的转型过程中。

当企业的产品变得更加智能、人与物之间开始实现互联、个性化定制消费观念实现了消费者与生产厂家的信息对接，新的产品创新模式也在不知不觉中逐渐形成，进而催使制造企业不得不去重新思考如何推进新时代的产品创新？如何适应在产品生命周期越来越短的竞争环境中满足客户越来越个性化的产品需求？如何提供更高的客户服务水平以及零缺陷的产品质量？分别从用户与合作伙伴的角度与他们共同探讨了在工业4.0和数字化转型大环境下制造企业产品研发面临的变化和挑战以如何推进智能化的产品设计和智能研发。

1 数字化时代的产品研发面临的挑战

传统的产品创新模式已经很难适应数字化时代的产品设计需求，目前主要面临以下三个方面的挑战：

一是如何跳出企业自身价值链角度的狭小空间，站在产业链和生态圈的视觉全局把握研发活动的切入点、关键点，使研发成果更加符合市场需求、符合技术发展路径要求、符合国家产业战略的要求。

二是如何实现新互联网、物联网、大数据、智能制造、增材制造等新技术与现有技术的深度融合，建立基于数字化的标准体系和商业模式，实施工艺、装备、产品的深度创新，打造面向产业的技术体系。

三是如何构建基于数字化的包括提供研发的新知识、研发人员能力提升、新产品市场、组织创新、网络系统构建、制度创新、孵化机制等内容的创新体系。

四是目前国内很多企业产品研发上面临的主要问题集中在产品数据管理的一些基础问题上，尽管企业PDM系统已应用了很长时间，但有些最底层的问题并没有真正地去解决，简单来说首先是如何在PLM领域实现集团性的应用；第二是如何在研发设计领域实现模块化、系列化的产品设计；第三是如何在生产制造领域实现按照订单进行选配、生产、制造、执行。

2 数字化时代制造企业产品研发新模式

面对上述挑战，企业必须重新定位和思考产品创新模式。在智能制造的大环境下，实现产品研发、制造、服务全过程的打通和整合至关重要。制造企业应逐步实现在智能制造系统架构下建立设计信息、生产信息、用户使用及反馈信息的高度智能化集成，从智能化需求产生到基础设计数据获得的过程，从智能化的用户参与式设计到能够直接转变为生产信息并被执行。

2.1 打造企业双模IT运营架构

在推进数字化转型的进程中，企业应围绕“数字化核心”与“数字化创新”来打造企业的双模IT运营架构。“数字化核心”的目标是将企业业务的各个环节连接起来，从核心应用开始，提升企业效率、降低生产成本、逐步构建数字化转型平台。传统制造企业研发过程中面临的问题很多时候并不是技术上的，更多时候在于如何解决研产销之间整体的衔接，形成更好的整合和优化。

研发过程内部包含很多环节和小流程以及大量的数据，如何将这些小流程串联起来、整合所有可用的数据，并与生产流程实现整合性的并联和数据共享，使研发、财务、生产、销售等所有环节衔接起来，才能真正的实现数字化转型。“数字化创新”则是帮助企业利用最新的数字化技术，对数字化核心进行快速调整、集成与扩展，从而满足数字化转型的不断变化的敏捷性、创新性的要求，它包括了物联网、机器学习、大数据、商务分析、区块链和数据智能等技术。

最后，在双模IT运营架构的基础上，将人、事、物三个对象连接起来，这其中主要包含五个业务领域，一是以最终用户为中心，二是柔性化生产，三是数字化的智能产品，四是数字化的供应链和智能工厂，五是业务模式创新。

2.2 打造SAP数字化研发解决方案

SAP数字化研发解决方案可以协助企业在研发智能产品的同时，建立产品大规模定制的基础，并且有效管理产品研发过程的计划、资源、产品数据与研发费用，确保产品符合市场需要、符合企业发展战略，实现企业利润最大化。如果纳入系统工程、需求管理等管理要素，可以实现真正的全生命周期管理。同时，结合物联网和机器学习等创新应用，还可帮助企业实现真正的智能研发。SAP数字化研发解决方案主要功能及特点如下：

需求驱动的产品研发：嵌入式系统，实现机电软一体化管理；多元化收集，集中管理追踪；机器学习需求预分析。

跨企业的设计协同：支持在价值链中的机构化和非结构化数据的协同合作；以工作流为基础的任务管理；支持3D文档可视化；与合作伙伴灵活地沟通；将协同与项目集成；分角色的协同保证文档分享的安全性；区块链为协同提供了可靠的环境来保证即使涉及产品知识产权也可以安全地进行信息交互。

智能项目管理：产品创意管理；产品战略投资管理；项目结构、排程、项目资源管理；项目监控及通过机器学习预测项目成本趋势；通过该人机对话，实时创建及查询项目重要指标，简化项目管理。

变更管理：以工作流驱动变更管理，并通过工具支持变更团队成员间实时信息交流；追踪并存储变更过程产生的全方位的业务数据，例如变更范围，流程及参与变更的人员等；通过预定义工作流模板，规范变更流程；支持工作流预配置，实现变更中自动匹配变更团队；支持客制化字段，适配不同客户需求；工程设计信息化导航仪，可视化浏览工程设计状态。

2.3 打造全产业链的数字化创新体系

制造企业的数字化创新体系是一致的，所有的产品都从需求开始，需要收集用户的要求和想法；其次是需求分析，将需求变成可以结构化及描述的东西，抽象成研发的响应点或者功能点。这其中更多的是对需求的规格化，把用户需求从一种形象描述变成抽象描述是一个企业研发核心能力的体现。

需求分析后通过研发团队将设想变成数字模型、图纸、工程文件，到最后的制造，再通过消费、服务与客户连接，这样的一个过程是在不断地与客户、供应商、制造单元进行交互，因此必须有一个通畅并且有适当安全度的一个平台体系。

通过数字化、流程化的研发及制造过程，可用实现数字化的以至智能化的产品，同时可提升效率；通过物联网等手段在线采集数据，建立数据模型、确立数据阀值，最终帮助客户实现设备预警提醒及预测性维护，降低维保难度，进而实现服务的数字化和智能化服务。

3 结语

随着制造业智能制造转型战略的持续深化，对制造业而言，随着用户个性化需求的凸显以及产品更新的节奏越来越快，企业的产品创新能力和交付速度将成为企业核心竞争力的重要组成部分，智能研发作为提升企业产品创新能力以及核心市场竞争力的关键手段已经变得必不可少。总之，借助数字化的研发创新体系，企业可以加快产品交付速度，提升研发和工程设计水平，加速数字化转型进程。

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