随着PLM 的应用和推广，PLM 效益评价也日益引起人们的重视。没有实施过PLM 的企业想预测PLM实施效果，而实施了PLM 的企业想验证实施的效果。计划实施PLM 的企业想知道什么是最适合自身的PLM 功能模块，以及购买哪家厂商的软件产品。开展PLM 效益评价的意义在于，不仅能帮助企业管理层弄清PLM 系统为企业带来的各种变化，为企业信息化改革提供决策支持，同时也为软件厂商提供了产品开发的方向。为此，国家863 计划把“PLM 系统快速实施和效益评价方法”作为立项课题进行研究。

1 国内外研究情况综述

国际上一些学者最初研究的都是针对ERP 的效益评价，后来出现对协调软件的评价，对PLM 效益评价的研究则不多，国内的相关研究更少。IBM 公司从投资回报率（Return On Investment，简称ROI）出发，只评价PLM 系统实施前后潜在的经济效益。Stark 在其《产品全生命周期管理》一书中，用净现值、内部收益率、投资回报率等方法计算PLM 实施效益，在经济回报上比IBM 的ROI 概念更进一步，但仍没有挖掘出隐形的效益。Rajiv 和Indranil在研究协同软件对企业效益的贡献时开始综合考虑经济效益和非经济效益，但该项研究并不是专门针对PLM 而言的。Siemens 的产品生命周期分析PLAN有针对PLM 经济效益和非经济效益的评价，但缺乏企业在行业中整体地位的定量评价。咨询公司Gartner、Giacomo Ronzuli等人都把效益评价和选型评价放在一起。Giacomo Ronzuli建立效益评价和选型评价的综合模型，先预测各软件的效益，选择效益最优的软件。Gartner 公司使用四象限图对目前几个主流PLM 供应商进行了评价。Giacomo Ronzuli 和Gartner 公司建立的这两种评价模型都有和具体企业的特点关联性不强的缺陷，但是它们都把PLM 效益评价和选型评价紧紧联系在一起。IBM、Siemens 等公司推出的选型评价模型均结合自己的软件功能进行开展，其选型结果都是选择自己产品的某些模块组合，不够中立。

综上所述，目前的学术界和工业界对PLM 效益评价没有统一的认识，而现有的评价模型存在着不够全面或不够中立的缺陷。本文基于此提出以企业信息化目标为出发点的全面评价模型。

2 PLM 效益评价分类

PLM 效益评价包括实施效果评价和选型评价两类，简称为效果评价和选型评价。效果评价通常被认为是狭义的PLM 效益评价。它是指通过定性或定量的方法，比较在不同时间节点上企业的运行情况，评价出PLM 为企业创造的价值。效果评价包括经济效果评价和非经济效果评价。经济效果评价是衡量企业在实施PLM 以后，在劳动力和生产资料等成本上的节省值，以及其节省程度在行业中的地位。非经济效果评价是衡量企业实施PLM 以后信息化水平的变化，通过计算企业在同行业中信息化地位的变化，进而得出企业影响力和竞争力的变化。

选型评价包括理想方案评价和产品选型评价。理想方案评价是在PLM 实施之前，通过综合考虑企业的目标和企业的既有条件，找到最适合本企业的中性PLM 功能模块，从而得到企业理想PLM 解决方案。产品选型评价是指按照理想方案要求，对各厂商的产品及其演示进行评测，找到最接近企业要求的PLM 产品。

3 PLM 效益评价指标

3.1 效果评价指标体系

PLM 能够帮助企业实现缩短产品上市时间、提高产品质量、减少生产成本、加强知识产权保护、提高创新能力、加强全球化能力等6 个目标。实现上述目标的改进策略有加强协同、知识管理、供应商集成、人员/项目管理、加强IT 基础建设，以及改进产品需求定义、产品开发设计、工艺规划、产品制造、产品销售、产品维修等11 项。PLM 支持25 类具体措施来兑现相应的改进策略。全部具体措施可以用70 个定性指标和170 个定量指标来衡量6 个目标的落实水平。

由此效果评价指标体系分为四级：企业目标—改进策略—具体措施—衡量指标。评价时根据不同企业的具体情况，选择不同的目标、改进策略、具体措施和衡量指标进行个性化的评价。效果评价指标体系如图1 所示。

图1 实施效果评价指标体系

经济效果指标用实际的人数、成本、时间等参数描述。通过与行业的统计数据对比可规范为0 至4 区间的实数，然后再和规范化后的行业平均水平进行比较。

非经济效果指标用4-3-2-1-0（4：智能化，3：自动化，2：流程化，1：电子化，0：手工）等数值描述产品数据管理水平，即信息化水平。

3.2 选型评价指标体系

选型评价指标体系同样从目标出发，通过具体措施与中性功能模块的关联度建立企业目标与中性PLM功能模块的关联度，从而获得符合企业目标的理想方案。最后根据每个PLM 产品功能演示的能力，评价得出软件产品的综合符合度。选型评价指标体系如图2 所示。

图2 PLM选型评价指标体系

四层指标通过QFD[7]方法建立相互之间的关联度，如图3 所示。

重要度采用5-3-1-0（5：很重要，3：重要，1：一般，0：不重要）等数值描述对象之间的关联程度。

每一级关联矩阵描述对象之间重要度的集合。在图4 中，各级关联矩阵分别为R₁, R₂, R₃, R₄，其中R₁为m× n的矩阵。

差距度是采用百分比的方式描述企业当前状态距离目标的差距程度。

相对重要度是重要度和差距度之积，差距越大表示相对重要度越大。

功能模块是指独立于具体软件产品的中性PLM 系统应具有的功能模块，如数据管理、项目管理等功能。

4 PLM 效益评价路线

按照效果评价和选型评价的指标编写对应的评价问卷来采集企业的相关信息，再通过适当的算法分析采集的数据，最终给出对企业PLM 效益评价的各种结果。具体的评价路线如图 4 所示。

 

图4 PLM效益评价模型的评价过程

5 PLM 效果评价算法与结果

5.1 非经济效果评价

5.1.1 算法

根据问卷获得k(k≤70)个企业非经济效果评价指标实施前值E0_i 和实施后值E1_i，从对应行业数据库中查找相对的k 个行业平均非经济效果评价指标实施前值I0i 和实施后值I1_i，i∈[1,k]。四组数均为[0,4]区间的实数。（E0_i-I0_i）和（E1_i-I1_i）分别代表实施前后第i 项定性评价指标上企业和行业平均水平的差距值，其值域为[-4, +4]。将差距值域分成5 个子域，分别代表不同等级的差距，如表1 所示。

表1 差距值等级分类表

 

定义权重向量。实施前企业与行业平均水平比较的综合差距指标Pn 和实施后的Pf 按以下公式计算：

综合差距指标的值域为[1, 5]。将该值域分成5 个子域，分别代表企业与行业平均水平比较不同的等级，如表2 所示。

表2 综合指标等级分类表

 

根据P_n 和P_f 落入综合指标等级的区域可以得出企业在实施PLM 前后与行业信息化平均水平比较的等级状态。

5.1.2 评价结果

(1)用饼图直观展现企业非经济效果等级分布情况。

(2)企业整体非经济效果与行业平均水平比较的等级结论。

评价结果如图5 所示,其中上图为企业实施前评价，下图为企业实施后评价。

5.2 经济效果评价

5.2.1 算法

根据问卷获得m(≤170)个企业经济效果评价指标实施前值E2_i 和实施后值E3_i，从对应行业数据库中查找相对的m 个行业平均评价指标实施前值I2_i 和实施后值I3_i，i∈ [1,m]。

（E2_i-E3_i）代表在第i 项经济效果评价指标上企业实施前后的差距值。其计量单位一共有三种，用表3的方法统一转化为货币单位，得到企业在劳动力和生产资料等成本上的节省值：

 

图5 企业非经济效果等级分布情况与综合评价

表3 计算企业成本节省值

 

 用q_0i,q_1i,q_2i, q_3i, q_4i 代表第i 项经济效果指标上，行业中所有企业的最小值、1/4 分位值、2/4 分位值、3/4 分位值、最大值。用分段线性函数把E2_i，E3_i，I2_i，I3_i 规范化为[0,4]区间的实数。当I2_ii 时，说明本经济指标上的值越大越好，用连续递增函数规范四个值，反之用连续递减函数规范四个值。如图6 和图7 所示。

图6 连续递增函数规范化E2i，E3i，I2i，I3i

当E2_i，E3_i，I2_i，I3_i 均成为[0,4]区间的实数后，采用与5.1.1 节相同的算法计算实施前后企业与行业平均水平比较的综合差距指标，得出企业在实施PLM 前后成本节省程度与行业平均水平比较的等级状态。 5.2.2 评价结果

（1）企业的成本节省值，展现企业在劳动力和生产资料等成本上的节省值。如图8 所示.

（2）企业的经济效果等级的分布和企业整体经济效果等级结论(与非经济效果评价结果类似)。

图7 企业在人力和生产资料上的节省值



图8 企业在人力和生产资料上的节省值

6 PLM选型评价算法与结果

6.1 理想方案评价

6.1.1 算法

在选型评价指标体系定义具体措施与功能模块的关联度时，设p 个功能模块对q 个具体措施的关联矩阵为 R _{p ×q} ,具体措施的重要度为,具体措施的差距度为，具体措施的相对重要度为，功能模块的重要度为，则，其中符号o为Hadamard 乘积，。

根据企业的具体情况适当选择一个阈值y 来控制中性功能模块的筛选，通常y 值为80%左右。当且仅当g_i≥y 时，第i 个中性功能模块成为理想方案中一个模块。通过筛选得到理想方案中功能模型的重要度。

6.1.2 评价结果

评价结果是企业理想的PLM 方案，即符合条件的中性功能模块的集合。如图9 所示，图中业务流程管理、BOM 管理、供应商关系管理是企业理想的选取方案。

图9 企业理想方案选型评价结果

6.2 产品选型评价

6.2.1 算法

在选型时企业邀请多家软件供应商进行产品演示，企业参考理想方案对每个软件产品的性能表现进行打分。然后根据打分表构造软件产品和中性功能模块的关联矩阵R_r×k，矩阵中每个元素代表某个软件相对某个中性功能模块的重要度。根据理想方案中功能模块重要度，计算所有软件产品的重要度

重要度越高的软件产品越接近企业心目中理想方案。越接近企业要求的产品。当然，在实际选型中，除了考虑软件产品演示表现出来的重要度外，还得考虑软件产品的其他因素。

6.2.2 评价结果

评价结果是综合得分最高的软件产品，其在功能上最接近企业的要求。如图10 所示，产品1 将成为最接近企业要求的软件产品。

图10 产品选型评价结果

7 评价系统

7.1 评价系统体系结构

本文在模型研究的基础上实现了PLM 效益评价系统。系统建立在清华大学软件学院开发的PLM 基础应用平台之上。该平台是基于J2EE 后台架构、GWT 前台富客户端的高柔性可扩展性平台。平台包括对象管理、模型定制、流程控制等模块。在平台的基础上再定制模型、定制流程，生成效益评价系统。PLM 效益评价系统在平台的运行时按功能分为立项、分配、答题、报告四个模块,如图11 所示。

图11 系统体系结构

7.2 实施案例

评价系统成功运用到黄海船厂、京城重工等8 家著名制造企业PLM 效益评价实践中。在某企业的实施案例中，部分应用界面如图12、图13 所示。

图12 企业答题界面

图13 企业经济效果评价结果界面

评价系统帮助评价人员为8 家企业提供了详尽的PLM 效益评价咨询报告。在对企业进行评价方法和评价系统培训的过程中，也帮助了企业员工了解企业战略，了解PLM 系统，统一了管理层和员工的思路。几家未实施PLM 的企业通过预测实施效果，明确了企业在行业中信息化的地位，并已经把实施PLM 列为下一步企业的信息化战略；实施过PLM 的企业也表示对PLM 实施效果首次有了直观的认识——对实施PLM 后的节省值有了较为精确的认识，同时明确了行业地位。

8 结束语

本文针对PLM 效益评价研究较少的现状，围绕企业信息化的目标，提出全面的PLM 效益评价模型。在实施效果评价中，采用等分位区间和分段线性函数量化企业信息化地位，实现对经济效益和非经济效益的定量评价。在选型评价模型中，借鉴QFD 方法逐步评价企业情况，先评价得出企业理想PLM 方案，再选出最适合企业的软件产品。这种方法加强了企业选型的科学性和公正性。此外，本文还并对模型的系统实现和应用案例进行了介绍。