数据是任何 PLM 解决方案的关键和最基本的部分。它是任何 PLM 架构的基石。数据架构的重要性在于需要收集、保存和管理有关产品、所有变更、历史的数据，并与您的团队、组织、供应商和承包商共享这些信息。这些要求既简单又复杂。产品以及公司之间在设计、工程和制造过程中的关系变得越来越复杂。总而言之，它需要有一个数据管理解决方案来支持它。

PLM 数据管理架构和工具根据可用技术以及工程师和制造公司的需求不断发展。在下图中，您可以看到我的 PLM 数据架构演变版本。

我对数据管理层进行了分类，以帮助您理解数据架构逻辑（1）数据存储；(2) 人员和组织；(3) 数据架构和 (4) 数据建模。我将描述技术是如何发展的以及当今可用的数据管理技术。

1- 数据存储系统

第一个 PDM/PLM 系统使用网络文件存储来保存数据和文件。后来，单一数据库成为 PLM 系统数据存储的最终来源。与文件存储（保管库）相结合，它提供了存储数据的位置。对分布式解决方案的需求带来了各种主要用于文件的复制技术。数据库集群是扩展数据存储的解决方案。现代数据存储解决方案包括多个数据库的组合（多语言持久性）、云存储，并且更多地依赖于数据即服务解决方案。

2- 人员和组织

数据管理解决方案的下一层是为用户、组织和其他相关结构提供抽象级别。第一个解决方案主要面向能够访问相同文件的工作组（团队）。在很长一段时间里，数据库在逻辑上为组织中的特定人群提供了数据源，随后出现了公司抽象以及后来的单租户和多租户架构。多租户可能会令人困惑，因为它可以在应用程序服务器级别和数据级别上得到支持。第一个允许多个公司共享相同的服务器。数据多租户允许更精细的数据建模和公司之间的数据共享。最先进的多租户数据管理系统提供了一个能够管理租户、数据、关系以及跨多个租户的访问控制的网络架构。

3-数据管理系统

这是所有数据技术的核心基础。早期的架构使用专有数据库和解决方案来管理数据。但在过去近 3 年里，SQL 数据库是每个数据解决方案和 PLM 技术的关键基础部分。后来的系统添加了各种数据复制技术、多个服务器。后来，搜索数据库（技术）变得流行并有助于提高数据可访问性。现代数据架构依赖于多语言持久性原则和 NoSQL 数据库的扩展使用。抽象数据层并通过云提供商托管它，为数据管理工具集中提供了更多选择。数据访问、服务器和服务的体系结构最初是一台计算机（有时与运行 CAD 系统的计算机相同）。随着时间的推移，数据库转移到专用服务器并添加了数据复制技术。服务器可以在公司数据中心运行，也可以托管以支持云部署。现代SaaS技术和产品具有依赖于微服务架构的高可用架构。

4-数据建模

最初的数据架构使用专有模式来描述数据。随着系统转向采用 SQL 数据库，模式在数据库中得到预定义。这是向前迈出的一步，但在系统部署和实施过程中需要进行许多更改。后来的 PLM 技术发明了灵活的抽象层来定义数据元素并使数据模型架构变得灵活。它使用内部架构，有时称为对象关系建模器（也称为数据模型配置、管理、管理器或类似的）。由于数据是在一个逻辑数据库内定义的，因此即使使用相同的 PLM，在公司之间交换和共享数据也很困难系统。数据联合是一种技术，可以引用位于其他公司使用的同一 PLM 的不同实例中的“外部”数据。联合也是将 PLM 系统链接到其他数据管理系统的技术。现代数据架构具有识别每个租户上下文中的数据的机制，并通过这样做创建新的方法来使数据在全球范围内可用并在租户（用户、团队、公司和全球组织，包括其供应链）之间共享。

数据管理语义和功能

数据管理和数据建模的一个单独方面与数据模型的特定功能相关，以支持各种应用程序、客户需求、应用程序的语义和应用程序最佳实践。这些都是重要的主题，但对于本文来说太大了。我稍后再谈。

市场上的PLM产品采用什么架构？

并非所有供应商都是相同的，并且数据管理的许多方面并非由所有供应商共享。早期的 PDM 系统使用专有数据库，并且可以在单台计算机上运行。Solidworks PDM 工作组就是一个很好的例子。即使 DS 已停产，您仍然可以看到该产品。市场上最先进、成熟的 PLM 系统正在使用基于 SQL 的数据库技术来运行其应用程序，能够支持全球企业中数以万计的并发用户。Enovia、Teamcenter、Windchill都属于该组。早期使用公共或私有云托管的云产品也使用 SQL 数据库作为这些技术的基础。我认为Autodesk Fusion Lifecycle以及其他一些应用程序可能属于这一组。这些技术的发展对客户来说是透明的。此外，平台正在不断发展并使用与现有服务集成的附加服务。现代 SaaS 平台和产品正在使用一组数据库和各种现代数据管理技术。其他一些产品使用专用平台（PaaS），不具备独立的数据管理功能。这些系统完全依赖于这样一个平台提供的数据管理能力。

如果您了解每个 PLM 产品使用哪些数据管理技术的信息，请分享。我认为数据管理技术的透明度很重要，特别是在支持、未来增强和防止数据锁定方面。公开的秘密是，数据锁定仍然是市场上大多数商业模式的要素之一。

我的结论是什么？

过去 30 年来，数据管理技术发生了巨大变化，PLM 系统的功能也发生了巨大变化。每个应用程序都有自己的轨迹和生命周期。成熟的技术总是看起来很完美。想想现在的汽油内燃机。这些发动机的技术是完美的，但未来可能仍然不完美，但电动化。同样的情况也发生在手机、飞机和其他产品上。PLM 数据管理也是如此 – 您无法阻止进步和创新。我现在非常接近回答以下问题：每种 PLM 数据管理技术对客户的价值和重要性是什么，以及如何选择正确的技术。答案是不同的，取决于每个客户群体和特定客户的具体情况。