实现PLM构成基础的物料清单BOM

所谓“物料清单”(BOM : Bills of Material)，是指由产品目录信息和产品构成组成的产品基本数据，是表达产品由什么样的零件和原材料构成以及是怎样构成的，是产品生产中最重要的数据。BOM根据行业的种类形态和企业、工厂、产品等的不同而具有不同的特性，并在产品规划到构想、设计开发、销售、采购、生产、售后服务等产品整个生命周期的各个阶段，都有不同的特征。另外，BOM正不断地由矩阵型向结构型’(把构成产品的零件的归属关系用树状结构来表示的BOM)演变。



近年，很多企业日益认识到再构建和整备以管理产品构成信息BOM为中心的机制和系统的必要性。日本制造业的BOM系统是在应用MRP来调配原材料的基础上发展起来的。另外，有很多企业没有把技术BOM整备好。也有企业试图尝试把管理设计交付资料的PDM (Product Data Management)系统当作管理产品规格的系统来运用。但是，PDM是以设计和开发小组为单位来管理图纸和技术文件等交付资料的系统，只是用来提高设计开发工作效率的系统。



要正确管理产品规格，就要从以图纸和图纸编号体系为中心的管理向能表示产品构成的结构型BOM的管理方式转变。



按目的、产业把BOM分类并体系化

尽管在综合数据库中对BOM进行一体化管理一直是很多研究项目的课题，但目前还没有能够解决这个课题的企业。原因之一就是，在灵活运用BOM的各种情况中，因为数据的接口、单位、范畴、设计单位的不同，无法实现体元化管理。还有一种原因就是由于目的或状况的不同，应该将数据变更反映到数据库的时间也是不一样的。



同样的产品在多个工厂生产时，由于各工厂的生产设备和供应商状况的不同，制造的工序和内外制造的区分(译者注:自己生产还是委托生产)也是不一样的。



另外，以下几个方面的问题也是造成无法对BOM进行一元化管理的原因:

(1)多个部门的多个操作人员的参与;

(2)因为使用BOM数据的系统应用到多个领域，伴随着BOM变更带来的成本和风险也变大;.

(3)公司内部没有能够整体把握BOM的人才。



像这样，要一边满足所有的业务需求，一边实现BOM的体元化管理是很困难的，对于生产复杂产品的企业和全球性企业来说就更不可能了。



因此，不要一开始就试图对BOM实施体元化管理。先要对BOM数据的用途和使用目的等理论构造做严格的定义，当具备了统一的条件时，再实现数据库的统一就比较现实了。



根据业务目的不同而定义的BOM数据构造称为“按目的分类的BOM"，这是笔者2002年开始提倡的一个名称。这一名称被制造业和IT行业广泛引用，也运用于构建BOM的实践中。定义按目的分类的BOM，使它们互相关联并确保整合性，这就使按目的分类的BOM成为了对制造业有重要作用的可扩张的BOM。按目的分类的BOM的数量和各自应具有的信息因行业种类、行业状态和特定产品的不同而不同。但是考虑到模拟数据、基本数据、业务处理数据这些管理数据特性的区别，定义出多个按目的分类的BOM，就可以构建起这些数据联系的基础。在按目的分类的BOM中，我们就结构多有不同的销售BOM、技术BOM和制造BOM进行简单的介绍。



销售BOM是用于为客户展示销售商品的规格，并可以定义接受订单的产品规格。其规格项目或规格内容应该包括一系列产品或可选规格，以满足不同的客户需求和运用方式，一旦在顾客可以理解的程度上，确定了产品的功能或性能以及相对于标准产品的变化，销售BOM就可以作为制定售价或供需预测的基础。销售BOM中所展示的规格项目采用何种形式、销售BOM能提供什么样的标准规格、可选规格都有哪些、能设定多少种类的可选规格和变化等问题直接关系到产品的效益。可以说，销售BOM是各企业的产品战略。



技术BOM是在设计开发阶段，用树状结构的形式来表示产品的零件构成的BOM。主要是供设计者、开发者在定义产品和部件的零件构造时使用的。技术BOM的构成方式既可以是以保证质量的部件为单位，也可以是物理上的构造或部位的单位。因为设计开发部门一般是根据这些单位来划分的，所以技术BOM与设计部门的组织结构有着密切的联系。即使实际上表示的是同一部件，有时候也需要根据机械、电器、软件等不同的设计而进行不同的分类。构建技术BOM有个非常重要的前提，那就是通过选择和集中的方式，对自己企业的技术分类做清晰的划分，并且在考虑制造和销售单位的基础上，确定技术部门的组织结构。



制造BOM是通过在产品的基本构成信息中加人工序、制作时间、设备等信息，定义产品加工过程的BOM。通过制造BOM可以进行MRP(物料需求计划)、发出生产指令、统计实际业绩等工作。制造BOM是由反映制造方法的采购单位和制造工序的单位构成的。



在构建BOM的时候，事先对零件和工序的内外制造区分、制造组织的方法区分、库存区分、生产计划和制造指示的单位等因素的数据模型做充分的考虑是非常重要的。

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