我们的愿景是帮助制造公司更有效地利用数据并支持其决策流程。我们认识到这不是一朝一夕的任务。关于数字化转型的必要性、更准确地使用数据以及产品生命周期管理 (PLM) 中从数据控制到智能的转变都需要一个过程。

实现产品知识图愿景不可能一蹴而就。考虑一下驾驶过程的数字化转型——这也不是一朝一夕就能实现的。从纸质地图过渡到数字驾驶辅助以及我们今天看到的自动驾驶现实花了数年时间。

在制造业中，我们看到过去十年中数字技术、云基础设施的使用不断增长，以及从文档到数据和分析的转变。虽然我们还没有完全实现，但行业内的机会是巨大的，围绕现代图形数据库、数据集成、键值存储、文档数据库、多种数据存储技术、云基础设施、SaaS 工具的最新发展以及互操作性。

显然，制造业向数字技术、多个数据存储、改进的数据治理、云基础设施和数据分析的转变一直在稳步增长。然而，充分利用这些技术力量的旅程仍在继续。在现代数据库、云基础设施、SaaS 工具的最新进展和互操作性的支持下，该行业潜力巨大。

产品知识图金字塔

今天，我想与大家分享 PLM对于构建产品知识图谱的愿景。它包括并依赖于不同的数据存储技术，并包含五个阶段，类似于马斯洛的需求层次：平台、产品数据、分析、知识和智能。每个阶段都代表构建综合系统的基础层，该系统不仅管理数据，还生成可操作的见解和情报。

我来谈谈这个路线图的一些细节。

平台

PLM愿景的基础在于建立一个强大的平台，融合云架构、存储、多种数据存储技术、图数据库和数据模型。通过开发采用多语言持久性数据架构的多租户系统，PLM利用 GraphDB 以及其他现代数据管理工具。该基础支持多租户数据模型，确保跨不同制造领域的可扩展性和灵活性。它使 PLM能够创建强大的数据管理基础，支持多个客户在同一平台上进行全球工作并实时共享数据。

产品数据

任何制造流程的核心都是产品数据。PLM专注于创建灵活的数据模型，以满足特定的 PLM 领域要求和客户模式。与工程工具和其他相关系统的集成至关重要，有助于促进产品开发不同阶段的无缝数据流和可访问性。最近引入的自定义数据对象利用 PLM的功能来创建除项目/产品结构的核心实例参考产品数据模型之外的任何数据类型。

分析

第三阶段深入分析，PLM正在积极开发由 GraphDB 和图数据科学支持的高效图数据查询功能。

此步骤对于将原始数据转化为有意义的见解至关重要，使利益相关者能够根据实时数据分析做出明智的决策。它包括可视化导航和图形查询。

我们的长期愿景是使用 PLM平台管理的数据创建以图形为中心的应用程序。