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一、从信息化到数字化：PLM浪潮下的工艺再定义
进入21世纪后，制造业的信息化步入新的阶段。ERP（企业资源计划）、MES（制造执行系统）、CAD/CAM（设计制造一体化）等系统已经在企业内部落地。然而，这些系统之间依旧各自为政，数据孤岛、流程割裂、重复录入成为普遍问题。
在这种背景下，PLM（Product Lifecycle Management，产品全生命周期管理） 概念崛起。它被视为连接设计、工艺、制造、服务全过程的“数字主干”，强调 以数据为核心、以流程为纽带、以协同为目标 的全生命周期管理。
在CAD、PDM等系统基础上，PLM开始承担起“产品数据中枢”的角色，而数字化工艺（Digital Process Planning） 的核心使命，也由此发生了根本转变：
从“描述工艺”转向“定义工艺模型”；
从“纸面工艺”转向“数字工艺结构”；
从“文档传递”转向“数据驱动”。
这一阶段，是数字化工艺从“局部信息化”迈向“系统建模化”的关键时期。
二、PLM平台中的工艺管理雏形
1. PDM的工艺扩展：从文档管理到工艺对象化
早期的工艺信息大多保存在Word、Excel或CAPP系统数据库中，与PDM系统的产品结构（BOM）脱节。
当时，主流厂商（如Siemens、Dassault、PTC等）在PDM平台上开始扩展工艺模块：
Siemens推出 Teamcenter Manufacturing Process Planner (MPP)；
Dassault在 ENOVIA VPM 与 DELMIA 间建立工艺集成；
PTC在 Windchill MPMLink 中引入了mBOM和工艺路线模型。
这些模块的核心思想是：
工艺不再是“文档”，而是“对象”。
每个工艺对象（工序、工步、资源、工装）都有唯一标识、属性和结构关系。
这意味着，工艺数据第一次进入PLM的结构化管理体系。
2. eBOM–mBOM–BOP：三维数据结构的确立
PLM体系中最重要的突破之一，是建立了 eBOM（工程BOM）–mBOM（制造BOM）–BOP（Bill of Process） 的数据结构。
这一结构首次让“设计数据”与“工艺数据”在模型层面可映射与追踪，形成了从 产品定义 → 工艺规划 → 制造执行 的数据主线，也为后来的“数字主线（Digital Thread）”奠定了理论基础。
三、数字化工艺的核心技术演进
1. 工艺模型的对象化与可重用化
PLM平台下的工艺管理不再以文本描述为主，而是通过**工艺对象模型（Process Object Model）**来定义。
例如，一个装配工序被建模为：
Operation
├─Resource:Robot_A1
├─Tool:TorqueGun_01
├─Input:Part_12345
├─Output:Assembly_67890
└─Method:ApplyTorque(45Nm)
这样的数据模型不仅可以被可视化展示，还可以在不同产品之间复用、修改、比较，大大提升了工程效率。
2. 数字化三维工艺规划（3D Process Planning）
传统工艺规划基于二维图纸或文档，而PLM平台开始支持三维模型直接驱动工艺定义。
例如：
利用CAD模型直接选取装配位置；
在3D视图中定义装配顺序；
通过动画仿真验证可达性与人机工程。
这种 “3D工艺建模” 思想，是从信息化向数字化跨越的关键标志。
3. 资源建模与虚拟工厂
与此同时，数字化工艺体系开始纳入“制造资源”——设备、工装、工位、产线。
DELMIA、Tecnomatix等软件将这些资源虚拟化，构建“数字工厂（Digital Factory）”，实现：
工艺路线与资源自动匹配；
工艺变更引发的产线仿真；
虚拟调试与生产验证。
这一时期，数字化工艺从工艺文件管理走向制造系统建模。
四、典型系统与实践案例
1. Siemens Tecnomatix
Tecnomatix的出现，是数字化工艺史上最具代表性的里程碑。
其核心组件包括：
Process Designer（工艺规划）
Process Simulate（装配仿真）
Plant Simulation（物流仿真）
Line Designer（产线布局）
通过与Teamcenter集成，Tecnomatix实现了eBOM到mBOM、BOP的自动生成和同步，成为汽车、航空行业工艺数字化的事实标准。
2. Dassault DELMIA
DELMIA起源于航空航天制造仿真，其最大特点是**“人、机、料”一体建模**。
它强调虚拟制造（Virtual Manufacturing）的概念，即在真实生产之前，通过3D模型验证所有工艺过程的可行性。
Airbus、Boeing、BMW等公司在此期间广泛采用DELMIA进行装配工艺规划。
3. PTC Windchill MPMLink
MPMLink强化了BOM与BOP的同步维护，推动了eBOM–mBOM协同理念在离散制造行业的落地。
其与Creo、Integrity的无缝集成，使设计–工艺–制造的数字主线进一步缩短。
五、工艺数据模型化的价值与挑战
1. 价值体现
一致性：设计变更自动传递到工艺与制造环节；
重用性：标准工序、标准工装库促进模块化复用；
可追溯性：实现从零件到工序的全生命周期追踪；
协同化：设计、工艺、制造多角色在统一数据环境中协作。
2. 面临的挑战
系统复杂度高：PLM工艺模块功能庞大、配置繁琐；
数据治理难度大：工艺对象数量庞大、更新频繁；
应用推广困难：工程师使用门槛高、培训周期长；
跨系统集成瓶颈：与MES、ERP等系统数据接口复杂。
这也导致许多企业在2010年代初期虽然部署了PLM工艺模块，但真正实现闭环的并不多，大部分仍处于“部分数字化”状态。
六、PLM时代的意义：为“数字孪生”奠基
PLM时代的数字化工艺，虽然尚未实现智能化与实时性，但却奠定了以下三个根基：
数据模型基础 —— 工艺信息对象化；
系统架构基础 —— eBOM–mBOM–BOP三维结构；
理念基础 —— 数据驱动的全生命周期协同。
正是这些积累，使得后来“数字孪生工厂（Digital Twin Factory）”和“智能制造”成为可能。
可以说，没有PLM时代的工艺建模，就不会有今天的智能制造体系。
七、结语：从数字化到模型化的跨越
2000年至2015年，是工艺数字化的关键奠基期。
它让工艺不再是静态的文档，而是动态的、可追踪、可复用的“数字模型”；
让设计与制造不再割裂，而是通过数据结构实现语义关联；
也让“制造知识”从经验走向标准，从手工走向模型。
数字化工艺在PLM时代实现了“模型化”的质变，为智能制造时代的“融合与重构”埋下了伏笔。
📘 下篇预告：
《数字化工艺的演进（3）》
智能制造时代：数字化工艺的融合与重构（2015–至今）
——数字孪生、工艺知识图谱、AI工艺生成 等现代趋势。