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清软英泰TiPDM 数据管理系统解决方案

王朝other·作者佚名  2008-05-31
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TiPDM---清软英泰产品数据治理系统,其以零部件为核心的治理思想改变了传统设计过程中以图纸为核心的治理模式,TiPDM很好解决了一图多件和一件多图所带来的治理问题。TiPDM能够支持企业产品整个生命周期内的产品数据治理,是各种应用软件集成的平台和框架。从数据来看, TiPDM系统可以实现企业信息的一体化集成治理并支持对数据的深加工;从产品来看,TiPDM系统可以帮助企业组织产品设计,完善产品结构与数据的治理并跟踪相关信息的变化,实现资源共享;从过程来看,TiPDM系统可以协调优化设计、审查、批准、制造、数据变更等工作过程,提供支持并行工作的工作环境;从组织结构来看,TiPDM系统可以加速并协调企业部门之间的信息交换,推动企业业务重组(BPR)的实现。

TiPDM特点

以零件为核心组织产品数据;完善的安全控制机制;可扩充可定制的图文档分类治理;工程图档信息自 动提取;支持企业动态模型及动态演化;强大的产品配置功能;灵活的用户自定义治理机制;完善和高效的更改治理;编码治理与系统紧密集成;可适时再现产品整个生命周期的情况;广泛与深入的应用系统集成.

TiPDM解决的问题

产品数据的压缩 ;产品数据的归档 ;产品数据的检索 ;产品数据的安全 ;产品结构的治理 ;产品配置的治理;查询式的设计;图文档的检索与发放;技术部门的过程治理;项目治理;工程信息的提取;零件的编码治理;CAD/CAPP/…/ERP…的紧密集成。

TiPDM主要功能模块

1.系统安全治理 :通过对功能菜单、对象类、对象访问权限的控制,实现三级权限治理机制,系统安全得到有效保障。

2.图文档治理 :强大的图文档分类治理功能,将产品生命周期中产生的大量电子文档有序地进行治理,用户可以方便地进行电子文档的创建、入库、浏览、打印等操作。系统提供的浏览器可支持多种CAD软件的图档格式(AutoCAD、MDT、UGII、Pro/E、Solidedge、Solidworks等)及多种文档格式(*.Doc、*.txt、*.xls、*.tif、*.bmp等)。

3.产品结构治理 :产品结构治理是TiPDM系统的核心功能,按照零部件之间的装配关系形成产品结构;用户可以将各种产品定义数据与零部关联起来,最终形成对产品结构的完整描述。在企业数据预备阶段,传统的图纸表达的BOM也可以利用PDM集成工具自动生成,最大程度地减少企业数据预备工作量,并且有效的保证了数据的准确性和一致性。

4.产品配置治理 :TiPDM系统通过有效性和配置规则来对系列化产品进行治理。通过确立有效性规则,选择各配置变量的取值和设定具体的时间得到系列产品的不同配置,有力地支持系列化产品设计。根据时间有效性可以追溯产品演变的过程,可为售后服务提供有效的支持。

5.变更及版本治理:实现痕迹治理及图文档、零部件的版本有效性治理。通过严格的更改控制保证产品数据的完整性。

6.工作流程治理 :通过TiPDM工作流程治理可实现图文档等产品数据设计过程的有效治理和控制,更有效地对项目完成情况进行监督。

7.项目治理:清软英泰 TiPDM采取面向产品的项目治理机制对项目的进程进行计划、调度、监视和控制,并提供工作任务分解---WBS字典功能,将任务分配与WBS字典紧密结合,提高企业对项目的治理强度和深度。

8.消息服务:通过集成Microsoft Mail或Microsoft Exchange等邮件服务系统,使用户的通讯更加顺畅和便捷。TiPDM系统独有的网络会话工具实时传递警告、任务分配、工作通讯等消息,强有力的支持企业的组织治理和即时通讯。

9.编码治理 :TiECMS---清华英泰编码治理系统是可独立运行的系统。它可与TiMDS、TiEDM、TiPDM系统有效地集成。英泰编码系统可以支持复杂规则的定义,用编码字段搭建编码规则的方式极大地简化了编码基础数据的录入的工作。编码字段类型除了具有固定码段、可变码段、流水码段外,还引入了修约码段、表格码段,辅助码段,字段与字段之间可定义复杂的控制关系。企业可以根据需要定义出各种复杂的编码规则,为企业成组技术的应用奠定基础。

10.Web浏览:提供基于Web的产品数据浏览功能,可以对图文档、产品结构进行查询、浏览,解决异地办公的协同需求,支持客户产品的售后服务工作。

11.批量提取:系统提供批量提取工具,可以方便快捷的将现有电子图档纳入到PDM系统中进行治理,提高产品数据输入的效率。

12.应用系统集成 :开放的数据接口,实现与其它应用系统(CAD/CAPP/..…/ERP……)的全面集成。

运行环境:操作系统:Windows NT Server4.0(以上)版本,Windows 9x,Windows2000,Windows NT WorkStation

数 据 库:SQL Server、Oracle

 
 
 
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