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在制造业的世界中，“BOM（Bill of Materials，物料清单）”几乎是所有企业的共同语言。
无论是机械工程、电子制造还是汽车、航空、装备行业，BOM 都是支撑设计、生产、采购、成本计算乃至维修管理的核心数据结构。
然而，数字化浪潮、智能产品的兴起，以及“产品即服务（Product as a Service）”的商业模式，正在不断挑战这一传统概念。
来自 PLM 专家 Jos Voskuil 在其博客 Virtual Dutchman 上提出的最新观点——《There is more than the BOM!》（BOM 不止于此）——提醒我们：
“企业若仍将 BOM 视作线性制造的终点，而不是数字化产品数据的起点，将被时代所抛弃。”
本文将基于该文章的核心思想，梳理 BOM 的历史演变、存在的局限，以及未来产品数据结构的发展方向，帮助企业重新认识——BOM，不仅于此。
一、从单一清单到多维结构：BOM 的演进之路
Level 0：最初的 BOM——制造为中心的清单
在传统制造业时代，BOM 的核心是支撑生产执行。
它被存放在 ERP 系统中，主要描述成品由哪些零部件组成、每个部件的数量、编号和替代关系。
这个阶段的 BOM 是以制造为中心的，它反映的不是“产品逻辑”，而是“生产配方”：
它为生产计划（MRP）提供数据；
它与工艺路线（Bill of Process）相辅相成；
它强调的是一致性、可控性与物料消耗。
然而，随着 CAD 工具、工程设计的数字化，产品设计和制造的关系变得越来越复杂，这种“单一 BOM”已无法满足需要。
Level 1：工程 BOM 的出现——从设计出发的结构
进入 3D CAD 和 PDM 时代后，工程师在设计阶段就能直接在系统中生成装配结构。
于是，“工程 BOM（eBOM）”成为新的概念。
它反映产品在设计阶段的组成关系，是设计视角下的产品结构。
例如，一个车门在 eBOM 中由门板、铰链、密封条、玻璃、电机等组件组成。
与制造视角不同，eBOM 关注的是：
设计逻辑与装配层次；
功能模块与零部件之间的从属关系；
CAD 模型与部件数据的关联。
但问题随之而来：
eBOM 中往往包含一些并非制造必需的内容，如设计参考件、辅助元件或原材料，而制造又会引入新的“非工程项”——如胶水、焊丝、标签、包装。
于是，eBOM 与制造过程中的“mBOM（制造 BOM）”开始出现差距。
Level 2：eBOM 与 mBOM 的分化——协同的挑战
随着企业全球化和制造外包的发展，制造 BOM（mBOM）正式登上舞台。
eBOM 由工程部门定义，代表“产品应该是什么样”；
mBOM 则由制造工程师根据工艺、供应商、地点、装配顺序调整，代表“产品实际怎么造出来”。
两者之间的对应关系成为 PLM 系统的关键任务之一。
通过“BOM 对齐（BOM alignment）”或“BOM 映射（BOM mapping）”，企业试图保持工程和制造之间的一致性。
与此同时，模块化设计和配置化制造（Configure-to-Order, CTO）兴起。
传统的一物一码式 BOM 已无法应对客户多样化的配置需求。
企业开始设计所谓“150% BOM”——包含所有可选项和变型，通过规则生成实际的“100% BOM”。
Jos Voskuil 指出：这一阶段的企业往往将大量精力花在“eBOM → mBOM”转换上，而忽视了更宏观的产品架构管理。
这正是传统 BOM 思维的第一个瓶颈。
Level 3：服务 BOM（sBOM）与全生命周期管理
随着产品交付后进入运维阶段，服务部门需要管理可更换部件、维修包、升级件等。
于是，“服务 BOM（sBOM）”出现了。
它通常源自 mBOM，但包含更多面向维修的特性：
替换件与兼容关系；
维修工具与工时；
服务手册链接与现场维护记录。
对于售后服务企业来说，sBOM 是实现可追溯性与备件供应的核心数据。
然而，在软件、物联网快速发展的今天，sBOM 也逐渐力不从心。
一个现代产品——例如智能汽车或联网设备——其生命周期内不仅涉及硬件，更包括固件、软件版本、云端算法、AI 模型。
这些都无法被传统 sBOM 准确地表达。
二、为什么 “BOM 不仅于此”？
Voskuil 的核心论点是：
BOM 只是产品生命周期数据的一个切面，而非全部。
如果企业仅仅关注如何从 eBOM 推到 mBOM，再延伸出 sBOM，就仍旧停留在“线性思维”中。
而今天的产品世界早已进入“系统思维”与“循环演化”的时代。
主要原因包括：
软件与服务成为产品的关键组成。
现代产品的价值越来越依赖于软件、控制逻辑、数据算法。
BOM 描述的是“物料”，但软件不是物料；它的生命周期、配置、版本管理完全不同。产品生命周期延长，状态不断变化。
从“as designed（设计态）”、“as manufactured（制造态）”到“as operated（运行态）”，
产品在使用过程中会持续演进，甚至在云端更新功能。传统 BOM 静态结构无法反映这种动态性。企业转向“产品即服务”模式。
在这种模式下，客户购买的不再是一次性交付的硬件，而是一种持续的服务体验。
企业需要管理合同、软件订阅、远程诊断、升级补丁等全生命周期信息。系统工程与模型驱动方法的兴起。
工程界越来越多地采用 MBSE（Model-Based Systems Engineering）方法，从系统架构层面定义产品。
在这种方法中，BOM 只是逻辑产品模型的一部分，而非主干。
三、下一阶段：逻辑产品结构（Logical Product Structure）
Jos Voskuil 提出，面对这种复杂性，企业需要引入新的核心概念——逻辑产品结构（Logical Product Structure, LPS）。
逻辑产品结构不同于 eBOM、mBOM 或 sBOM，它不是简单的清单，而是产品数字模型的骨架。
其主要特征包括：
功能导向：以系统功能模块为核心，而非以物料项为中心。
跨域融合：同时覆盖机械、电气、软件、控制逻辑等不同领域。
稳定性强：无论零件更换、软件升级，逻辑关系保持一致。
贯通全生命周期：连接“设计-制造-运行-服务”的各阶段。
举例来说，汽车的“制动系统”在逻辑产品结构中是一个功能单元，
它可能对应多种物料组合（机械零件、传感器、控制软件）。
当供应商更换或算法升级时，LPS 仍能保证系统层级的一致性与可追溯性。
这意味着未来企业的 PLM 系统将不再仅仅围绕 BOM，而是围绕逻辑产品结构运作。
BOM 将成为逻辑结构下的派生视图（view），而不是唯一的真相来源。
四、企业的启示：从管理清单到管理系统
1. 重新定义“产品结构”的边界
BOM 不应仅限于物理零件。它还应包含软件组件、数据模型、配置规则、服务内容等。
只有这样，企业的产品数据才真正反映现实世界的“数字孪生”。
2. 模块化思维是未来核心能力
模块化、平台化、标准接口化，是应对复杂性的关键。
逻辑产品结构提供了统一的框架，使不同模块可独立演进、快速组合。
3. 跨部门协同是成功关键
从设计、制造、质量、服务到IT，每个部门都拥有自己的“BOM”。
要实现真正的数字贯通，必须打破数据孤岛，通过统一的结构模型实现语义一致。
4. 以数据为中心，而非文档为中心
传统 BOM 往往以 Excel、PDF、表格形式存在，无法支持动态更新。
未来应以“数据对象”形式存储与管理，使其能与数字孪生、配置系统、服务平台实时联动。
5. 构建企业的“数字主干（Digital Thread）”
逻辑产品结构是数字主干的核心节点。
它将设计数据、制造数据、现场运行数据贯通，形成真正意义上的“数字连续性（Digital Continuity）”。
五、结语：BOM 不仅于此，而是企业数字化的起点
从 20 世纪的制造 BOM，到今日的软件驱动产品结构，BOM 的意义早已超越一张清单。
它见证了制造业从“物料导向”到“系统导向”的蜕变。
Jos Voskuil 的文章告诉我们：
未来的竞争，不在于谁能更快生成 mBOM，而在于谁能更好地理解产品结构背后的逻辑。
BOM 不再是终点，而是数字化产品生命周期管理的起点。
唯有从中跳脱，构建逻辑产品结构与数字主干，企业才能真正走向智能化、服务化与可持续的未来。