在当今这个以创新为驱动力的时代，企业的研发能力不仅关系到其产品的市场竞争力，更是企业持续发展和盈利的关键。随着技术的不断进步和产品种类的日益增多，企业面临着研发数据管理的巨大挑战。数据的海量增长与管理复杂性的提升，迫切要求企业采取更为高效和系统化的方法来优化研发流程。产品生命周期管理PLM系统应运而生，成为解决这一问题的有效工具。本文将深入探讨PLM系统在研发数据管理中的应用，分析其如何帮助企业提升研发效率、保障数据一致性，并最终推动企业的创新与发展。

研发数据的重要性

源头性：研发数据是产品数据的重要组成部分，它对下游工艺、制造、质量乃至成本都有重要影响。

关联性：研发过程中的数据流主要体现为不同阶段的物料清单（BOM）的形成，物料与设计数据的关联性，以及3D与2D数据的关联性。

一致性：研发数据的一致性主要体现在3D与2D数据的一致性，这对产品设计意图的准确传递至关重要。

研发数据管理方法

实施规划：

1.整体规划，逐步实施：PLM的实施应遵循整体规划，逐步推进的策略，首期重点应放在平台导入和研发数据管理上。

2.业务范围选择：第一期业务范围主要框定在研发部分，以便更好地磨合新平台导入带来的用户工作习惯转变。

3.一、二期衔接：二期项目启动的时机应在一期项目实施内容的应用成熟度得到充分验证之后。

以BOM为核心的产品数据管理：

1.BOM管理的重要性：BOM贯穿产品研发的始终，是组织研发数据管理的主线。

2.BOM管理规则：包括物料编码设计、BOM结构、流程、不同形态BOM的衔接、ECN（工程变更通知）、PLM与ERP的集成等。

3.图档、技术文档等其它研发数据：这些数据与物料直接或间接关联，通过BOM可以全面管理产品对应的所有物料及其相关数据。