产品生命周期管理（PLM）在智能制造中扮演着重要角色，它通过整合产品全生命周期的信息，为决策提供支持。以下是一些在智能制造中PLM决策支持的关键技术：
数据集成与统一平台：
- 数据集成：将来自不同系统和来源的数据整合到一个统一的平台，确保信息的准确性和一致性。
- 统一平台：提供一个集中式的工作环境，便于跨部门协作和访问信息。
产品信息管理：
- 产品结构管理：定义和管理产品的配置、版本和变更。
- 文档管理：集中存储和管理所有与产品相关的文档，包括设计图、规格书、用户手册等。
协同设计与工程：
- 协同工作：支持跨地域、跨部门的团队进行实时协作。
- 并行工程：在产品开发的早期阶段，集成不同领域的专家，提高设计效率。
仿真与虚拟现实：
- 仿真：在产品开发过程中使用仿真技术来预测产品性能和可靠性。
- 虚拟现实：提供沉浸式体验，帮助设计师和工程师在虚拟环境中进行产品设计和测试。
供应链管理：
- 供应商管理：优化供应链，确保原材料和零部件的及时供应。
- 需求预测：基于历史数据和趋势分析，预测市场需求。
质量管理系统：
- 质量跟踪：监控产品在整个生命周期中的质量表现。
- 缺陷管理：快速识别和解决产品缺陷。
生命周期成本分析：
- 成本预测：基于产品设计和生产流程，预测产品的生命周期成本。
- 成本优化：通过优化设计和生产流程，降低产品成本。
决策支持系统：
- 数据分析：利用大数据分析技术，挖掘数据中的有价值信息。
- 预测模型：建立预测模型，为决策提供依据。
云服务：
- 云计算：利用云计算技术，提高数据存储和处理能力。
- 移动应用：提供移动应用，方便用户随时随地访问PLM系统。
人工智能与机器学习：
- 智能推荐：基于用户行为和偏好，提供智能推荐。
- 自动化流程：利用机器学习技术，实现自动化流程。
通过这些关键技术，PLM系统可以为智能制造中的决策提供全面、准确、实时的支持，从而提高产品开发效率、降低成本、提升产品质量。
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