PLM(Product Life-cycle Management)，即产品生命周期管理。它包括：培育期、成长期、成熟期、衰退期、结束期几个阶段。产品全生命周期管理（product lifecycle management，PLM）是应用一系列业务解决方案，支持在企业内和企业间协同创建、管理、传播和应用贯穿整个产品生命周期的产品定义信息，并集成人、流程、业务系统和产品信息的一种战略业务方法。
SAP PLM 进阶 2 – 主要核心功能 SAP PLM 核心业务逻辑 📷 功能1：产品创意的组合管理 📷 SAP产品组合管理概要 📷 产品组合管理的主要对象 📷 产品组合管理结构示例 📷 新产品立项审批过程 📷 功能2：项目管理 – 研发协同 📷 结构式项目组织 📷 项目版本控制 📷 项目任务审批 📷 与研发数据的集成 📷 📷 功能3：数据管理 – CAD集成对象 📷 📷 📷 📷 📷 功能4：文档管理 📷 📷 📷 功能5：流程管理 📷 功能6：变更管理 📷 全价值链工程变更标准化流程实例 📷
本系列的第二篇，也是更早的一篇。相比较昨天的《ALM 在 DevOps 时代死了吗 ？[译]》，笔者认为写得更为精彩一些，首先，早在15年就提出了这个问题。那时候还正是ALM如日中天的时候。其次，PLM->ALM->DevOps的演进历史，这是一个新的视角。
知识管理系统是由网络平台、知识流程、企业信息系统平台、CKO管理体制及人际网络所组成的一个综合系统。
译自《Is ALM Dead in The Time of DevOps?》，作者 D Sarkar PLM 的历史以及 ALM 的引入 要了解 DevOps 的当前事实和状态，我们必须回顾历史，看看
TeamLab 是一个免费开源的商业协作和项目管理的平台。TeamLab 主要功能包括：项目管理、里程碑管理、任务、报表、事件、博客、论坛、书签、Wiki、即时消息等等。
本文翻译自文章：How to Effectively Manage a Product Lifecycle
TinyEngine 是 OpenTiny 开源项目下的一个子项目（还有TinyVue、TinyNG）。
苏州凌创电子系统有限公司成立于2004年8月，总部位于苏州工业园区，在上海、长春设有办事处，在南京、重庆等地设有分公司，是一家专业提供基于计算机的测试、测量以及自动化解决方案的民营高新技术企业，是典型的项目型装备制造企业，其项目交付过程为典型的边设计、边生产、边交付模式。
使用低代码平台，企业可以创建数据看板，集成不同数据源，自动提取、分析和可视化数据。这种系统适用于监控业务指标、分析趋势，并为决策提供数据支持。
随着消费者个性化需求不断增加，我国服装行业正面临着前所未有的挑战。此外，电商渠道占比不断提高，订单碎片化程度进一步放大，传统计划性生产的供应链流程已无法适应不断变化的着衣需求，使得服装品牌商在供应链管理方面面临着严峻考验。在此背景下，优化供应链管理模式，降低供应链成本，减少信息孤岛，强化供应链快速响应和小批量生产能力，已经成为服装供应链管理的重中之重。
生产制造企业要想在如今激烈的市场竞争中取得发展，建立生产型ERP管理系统是一大关键要素。企业利用信息化ERP管理系统，能够更及时地对市场及业务变化做出反应，还能有效减少采购和人力资源成本，提高生产效率。
随着低代码类产品的持续升级，如今越来越多的企业开始认可并采购低代码平台，例如专注全球女性快时尚的朗驰国际，利用低代码平台，在极短时间内就搭建了结合研发中心、运营中心、供应链中心在内的综合性业务管理平台。比起之前传统开发的计划，时间缩短了近一倍。
SAP PLM进阶1 – 价值亮点 SAP价值亮点 – 确保研发与上下游充分链接 📷 SAP 价值亮点 – 研发与财务统一的成本管理 📷 SAP PLM价值亮点 – 模块化产品设计是产品数据管理的主线 📷 SAP PLM 价值亮点 – 全生命周期项目流程管理 📷 SAP PLM 价值亮点 – 研发与生产统一的BOM管理 📷 SAP PLM 价值亮点 – 全流程的变更管理 📷 SAP PLM 价值亮点总结 📷 2020-7-21 整理于苏州市。
今天推荐一款功能强大，能力边界广，而且能满足各类业务场景需求的低代码开发工具——织信Informat。
在互联网迅猛发展的时代，而我们如果对互联网一无所知，那就相当于文盲。所以很多人都想去了解它，去学习他。而作为互联网的产物——java，是一门非常不错的技术，学精通之后，你的未来不会再担心就业。那么下面小编给大家说说java开发到底是做什么的，希望能对你有些帮助。
2、完全集成开发复杂系统和产品所需的跨学科多尺度应用，覆盖设计、工程.PLM、制造、协作等应用
美国ARC总结：以制造为中心的数字制造、以设计为中心的数字制造、以管理为中心的数字制造，并考虑了原材料、能源供应、产品销售的销售供应，提出用工程技术、生产制造、供应链这三个维度来描述工程师的全部活动。
飘风不终朝，骤雨不终日。坐拥13万亿大市场，向来强者恒强的食品行业，在过去两年也被掀起了不小的波澜。
先做一个简单的基础介绍：作为一位机械设计专业的大学生，毕业后本应顺着大多数同学的路子，去做机械相关工作如：结构设计、工艺设计、模具设计之类的工作。但学校课程中包含了自动化的部分课程，又因为与计算机系导师关系不错，让我参加了ACM，后期又参与导师的不少校企项目，所以在校期间也初步接触了自动化或智能制造类相关的技能。
企业架构包含了企业业务得以正常运转的方方面面，是一个宏观抽象的管理对象。企业架构主要包含了业务架构与信息技术架构，也就是所谓的业务&IT一体化。业务可通过IT载体进行流程固化与过程可视化。业务架构包含了企业组织架构、流程体系、商业模式等；信息技术架构则包括软件架构、硬件架构、技术架构、服务器架构等。
在企业管理软件行业，国内软件管理厂商正在加速崛起。2020年初，在新冠疫情的刺激下，我国制造业的数字化转型迎来更加高速的增长期，也极大地推动了国产软件管理品牌的发展。
前天有个朋友私信问我，有没有推荐的 ERP 系统或者厂商。我当时心想：“市面上ERP不是有很多么？”。我也是这样回复的，不过据他回应到：“主要是价格太贵了...”。
通过MES解决方案赋能汽车零部件生产，通过数字李生技术让车间管理数字化，深挖汽车汽配行业痛点，精准打造针对性行业解决方案。
本系列博客主要介绍不同行业中使用的常见系统，本文介绍在制造业或是智能制造方向的常见系统。
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中SAP相关字或图片，相应著作权归SAP所有。
中国制造业20年来的辉煌发展不仅确立了中国在全球基础制造的地位，随着中国制造行业日益成熟市场化，整个行业的信息化水平不断提高，除了ERP的高度使用以外，另一样精细化的管理软件在整个行业的快速演进中大放异彩——产品生命周期管理，简称PLM。 近两年来PLM也伴随着互联网的发展进入到快速扩张时期。尽管中国制造业成本急剧增加，全球经济环境对中国的压力递增，但作为全球大工厂的中国市场依然还能保持高水准发展至少5年，这给予国产信息化厂商一个还算可以接受的缓冲时间，许多厂商乃至国外品牌加大力度争夺市场。 ERP近年来极
中国制造业20年来的辉煌发展不仅确立了中国在全球基础制造的地位，随着中国制造行业日益成熟市场化，整个行业的信息化水平不断提高，除了ERP的高度使用以外，另一样精细化的管理软件在整个行业的快速演进中大放异彩——产品生命周期管理，简称PLM。 近两年来PLM也伴随着互联网的发展进入到快速扩张时期。尽管中国制造业成本急剧增加，全球经济环境对中国的压力递增，但作为全球大工厂的中国市场依然还能保持高水准发展至少5年，这给予国产信息化厂商一个还算可以接受的缓冲时间，许多厂商乃至国外品牌加大力度争夺市场。 ERP近年
企业通过专设信息机构、信息主管，配备适应现代企业管理运营要求的自动化、智能化、高技术硬件、软件、设备、设施，建立包括网络、数据库和各类信息管理系统在内的工作平台，提高企业经营管理效率的发展模式。那么，在企业信息化建设中所用到的技术CRM、PLM、SCM、MES与ERP这些概念之间又有什么联系与区别呢？
全球的制造型企业都非常重视其知识产权（IP）的安全性，尤其是其最有价值的产品设计数据的安全问题。而这些数据依赖于复杂的供应链生态，其中可能包括每天都要与之进行数据交换的几十家甚至上百家供应商及合作伙伴。无论是一级或二级供应商，合作伙伴还是原始设备制造商（OEM），频繁的业务协作都会为数据交换过程带来风险。
上一篇，我们了解制造行业核心的5大系统MES、ERP、WMS、PLM和SCADA是如何连接从而实现数据共享的。本篇，我们来了解一下制造行业工业软件的集成，一是纵向的集成，二是横向的集成。
企业的业务目标可以由不同层面的关键数据来呈现，比如软目标及硬目标。软目标即员工满意度、客户满意度（客户满意度指数）、与供应商的成功合作（供应链管理）、对利益相关者的关注及环境管理等。硬目标则包含最重要的业务指标，例如销售回报率、资本周转率、边际贡献（绝对和相对）和投资回报率、ROI等。
“低代码开发平台”算是近几年软件开发领域中的一个热点，所以在行业发展的过程中，不乏有很多软件开发商与无代码平台都来蹭“低代码”的概念，但实际上用过的人都清楚明白，低代码与无代码并不是完全相同的概念，二者之间的能力和解决的业务场景都不一样。无代码平台主要是解决轻量级应用的开发，而低代码开发平台则更适合于复杂业务应用的开发。
上一篇，我们通过了解了MES和MOM的关系。本篇，我们来快速了解一下制造行业核心的5大系统MES、ERP、WMS、PLM和SCADA究竟有怎么样的关系，它们是如何连接的。
信息化系统是管理体系的延伸，如果一家集团企业想要走向信息化，首先得考虑的是，企业内当前是否已经存在完备的信息化管理制度可以运行。
在智能制造和工业4.0成为趋势的今天，大部分制造业企业，均已在企业内部通过实施PLM系统（Product Lifecycle Management，产品生命周期管理系统），实现了对组织内产品研发过程和产品研发数据的管理，有效提升了内部各部门之间的研发协作效率。
Instruction Learning 让模型对题目 / 描述式的指令进行学习。针对每个任务，单独生成指示，通过在若干个 full-shot 任务上进行微调，然后在具体的任务上进行评估泛化能力，其中预训练模型参数是可更新的。
LionKing(425***36) 11:11:26 潘老师，请教一下，业务建模的时候，发现有类需求不是组织外涉众对于组织要求的服务，而是组织自身的要求 LionKing(425***36) 11:11:54 比如说银行出于头寸调拨的需要，有向同业市场进行资金拆借的需求 LionKing(425***36) 11:12:23 这类需求在用例图中如何表示呢？与之相关的业务执行者是？ LionKing(425***36) 11:16:52 感觉可以把其他商业银行当成辅助执行者，但是主执行者呢？ LionKing(425***36) 11:38:18 潘老师，本次调研的业务用例，请帮看看有没问题 LionKing(425***36) 11:39:22
意图识别（intent detection）是面向任务对话系统的核心模块，其标注数据较少，所以研究怎样用少量数据训练出一个优秀的意图分类器（few-shot intent detection）有着很高的实用价值。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 文章虽然不长短短四页，却简明地涵盖了 PLM 过去的一系列工作。 近年来，大规模预训练语言模型（PLM）已经显著提升了各种 NLP 任务的性能。从 BERT 和 GPT-2 开始，自监督预训练 + 监督式微调的范式取得了巨大的成功，刷新了语义相似度、机器阅读理解、常识推理和文本摘要等很多 NLP 领域的 SOTA 结果。此外，中等规模的 PLM 实现了广泛和快速的模型微调和调整。 但是，在很多实际尤其是新颖的 NLP 场景中，受限于预算或者时间，用于有效微调的标注数据极其有限
作者 | 刘媛媛 来源 | 数据实战派 文本生成是 NLP 中最重要且颇具挑战性的任务之一。近年来，预训练语言模型 (Pretrained Language Models ，下文简称 “PLM”) 的范式，极大地推动了该领域的发展。例如，我们曾介绍过 AI 在古诗生成上的突破《清华团队最新成果：可致特朗普能咏比特币，AI 写古诗 “更上一层楼”》。 最近，一项由中国人民大学团队完成的预印本论文 Pretrained Language Models for Text Generation: A Survey，
PLM的不可能三角困境。 编译 | 王玥 编辑 | 陈彩娴 近年来，大规模预训练语言模型（PLM）显著提高了各种NLP任务的性能。由BERT和GPT-2开始，自监督预训练范式和监督的微调范式取得了巨大的成功，并刷新了许多自然语言处理领域的最先进成果，如语义相似度、机器阅读理解、常识推理和文本摘要等。此外，这些PLM的规模为中等（即大小低于1B参数），令模型可以做出广泛且快速的微调与适应。 然而在许多真实的、特别是新颖的NLP场景中，由于预算或时间限制，用于有效微调的标记数据非常有限。这就刺激了零样本和少样
其实最近挺纠结的，有一点点焦虑，因为自己一直都期望往自然语言处理的方向发展，梦想成为一名NLP算法工程师，也正是我喜欢的事，而不是为了生存而工作。我觉得这也是我这辈子为数不多的剩下的可以自己去追求自己喜欢的东西的机会了。然而现实很残酷，大部分的公司算法工程师一般都是名牌大学，硕士起招，如同一个跨不过的门槛，让人望而却步，即使我觉得可能这个方向以后的路并不如其他的唾手可得的路轻松，但我的心中却一直有一股信念让我义无反顾，不管怎样，梦还是要有的，万一实现了呢~
基于预训练语言模型（PLM）的方法在自然语言处理领域蓬勃发展，已经在多种标准自然语言任务上实现了最优（SOTA）性能。强大的性能使其成为解决NLP任务的标准方法之一。
IoT需要各个层次的标准化技术，尤其是架构技术方面 IoT硬件在感知层，联接层次首先需实现Thing的互联、互通和互操作，其次对于成功的IoT项目，更需要从系统顶层规划和设计IoT，这样才能保证满足业务需求的同时，更能保证IoT系统的稳健性、可扩展性、安全性、易管理和易维护，大大降低IoT项目开发和使用升级成本。 目前在IoT体系架构方面，欧盟的IoT-A项目提出了很多具有参考的成果，为现有的IoT项目建设提供工具方法支撑，通过分析PTC的IoT项目开发的技术和业务平台——ThingWorx平台，可以看出T
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文介绍了一篇基于大规模预训练语言模型（PLM）来做 NLP 的综述论文。读者将从这篇论文中找到适合不同 NLP 任务的方法。 近年来，基于大规模语言模型的方法在很多 NLP 任务上都取得了比传统方法更好的性能。近日来自 Raytheon BBN、哈佛大学、宾夕法尼亚大学等学校和研究机构的知名 NLP 学者联合编写了一篇综述论文，介绍了基于大规模预训练语言模型的自然语言处理领域进展。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2111.01243 这篇论文归纳总
作者：Qichen Ye, Bowen Cao, Nuo Chen, Weiyuan Xu, Yuexian Zou
NetworKit是一款针对高性能网络安全分析的开源工具，该工具旨在帮助广大安全研究人员分析具备数千到数十亿条边界的大型网络。为了实现这个目标，该工具实现了非常高效的图形算法，其中许多算法是并行的，以利用多核架构来计算网络分析的标准度量。NetworKit专注于功能方面的可扩展性和全面性，而NetworKit也是一种算法工程的试验平台，其中包含了很多最新发表的处于研究中的新算法。
机器之心专栏 作者：秦禹嘉 在这篇被 ACL 2021 主会录用的文章中，研究者提出了 ERICA 框架，通过对比学习帮助 PLM 提高实体和实体间关系的理解，并在多个自然语言理解任务上验证了该框架的有效性。 近年来，预训练语言模型（PLM）在各种下游自然语言处理任务中表现出卓越的性能，受益于预训练阶段的自监督学习目标，PLM 可以有效地捕获文本中的语法和语义，并为下游 NLP 任务提供蕴含丰富信息的语言表示。然而，传统的预训练目标并没有对文本中的关系事实进行建模，而这些关系事实对于文本理解至关重要。
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