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CBB平台设计和实现

　　摘 要： CBB是产品和技术共享共用基础。CBB平台可基于PDM系统进行计划设计，包含基础功效、维护开发、绩效考评等应用内容。CBB应采取合适构建路径和激励机制，构建整体应用平台，实现知识重用和集成应用。构建CBB信息化平台，有利于形成易用、高效研发机制，提升研发质量和效率。

　　关键词： CBB 平台； 共享共用系统； 知识重用； 集成应用
　　中图分类号： TN710?34 文件标识码： A 文章编号： 1004?373X（）15?0104?03
　　Design and implementation of CBB platform
　　YU Xiaobin
　　（Shaanxi Fiber Home Communication Group Co.， Ltd.， Baoji 721006， China）
　　Abstract： CBB is the foundation of product and technology sharing. CBB platform can be planned and designed on the basis of PDM system， which includes basic functions， maintenance and development， performance assessment and other application contents. CBB should adopt proper construction approach and incentive mechanism to build the entire application platform， and realize knowledge reuse and integration application. The construction of CBB informatization platform is helpful to form effective and easyto?use R&D mechanism， which can improve R&D quality and efficiency.
　　Keywords： CBB platform； sharing system； knowledge reuse； integration application
　　IPD（Integrated Product Development，集成产品开发）是以市场需求为关键，经过CBB（Common Building Block，共用基础模块）和跨部门团体正确、快速、高质量、低成当地设计开发产品。CBB是指在不一样产品、系统之间共用零部件、模块、技术和其它相关设计结果，是建立产品和技术共享平台基础。构建CBB信息化平台，有利于形成易用、高效研发机制，提升研发质量和效率。
　　1 构建CBB意义
　　伴随企业市场拓展和细分、用户数量增加，产品种类和型号、产品复杂度随之增加，研发部门承受压力日益增大。IPD面临困境和挑战有：开发团体数量、开发人员数量需求急速膨胀；产品设计开发周期长，不能按时完成；新产品质量总是需要很长时间才能稳定下来；类似技术问题或错误，在不一样产品、不一样项目、不一样人员身上反复出现、反复处理；响应用户小批量个性化需求成本太高、周期太长，做了赔本，不接单会损失市场。应对这些问题，最关键策略就是加强产品和技术共享共用。
　　不一样产品、系统之间存在很多能够共用零部件、模块和技术，假如产品开发中尽可能多地采取这些成熟共用基础模块和技术，无疑产品质量、进度和成本会得到很好控制和确保，产品开发技术风险也将大大降低。建立和利用CBB平台，共享共用最好工程实践、优异设计方法、有效设计准则、成熟应用规范等，实现设计开发知识重用，对于提升研发质量和进度、降低研发费用成本含有十分关键意义。
　　2 CBB相关定义
　　利用产品和技术共享平台实现知识重用，可快速、高质量地满足用户需求。构建CBB应同时建立技术和产品货架，建立产品成熟度评定标准，建立激励平台形成和使用机制。CBB和货架、平台关系图1所表示。
　　CBB经过评审验证后可进入CBB资源池。CBB数据形式为产品图文档、代码等，内容包含电子元器件、标准件、部件、组件、单机、整机、子系统、系统等。CBB应融合PDM（Product Data Management，产品数据管理）、软件工程化管理、项目管理等第三方应用系统，创建高效易用信息化平台。用户借助CBB平台，可快速形成由共享单机、整机或模块组合形成新产品，按层次分类形成产品货架，研发模式从串行开发模式逐步转向以CBB为关键异步开发模式，图2所表示。

　　图1 CBB和货架、平台关系图

　　图2 异步开发模式
　　3 CBB平台设计
　　CBB平台应根据总体计划、分步实施”标准进行设计开发。从建立元器件、标准件和成熟部件、组件共享共用入手，取得成功后再升级到更高应用层次。下面提出基于PDM平台CBB设计方案。
　　3.1 计划设计
　　考虑现有成熟模块和PDM系统平台，参考行业发展趋势，并结合企业内部产品技术创新要求，进行CBB计划。首先对现用基础数据进行必需整理、分类和审核，进行标准化和模块化工作。依据产品路标计划和技术路标计划，归类需求，编制CBB计划框架和应用指南。 　　在PDM平台上开发配置CBB开发步骤，设置关键步骤节点，设置角色，定义角色职责，制订CBB步骤模板和规范。
　　3.2 基础功效
　　基于PDM平台进行CBB开发设计，基础功效包含：分类属性、权限划分、查询等。
　　（1） CBB分类和属性定义。每一类型CBB全部区分关键特征，在PDM中称之为属性。划分CBB类型，每种类型定义自己属性，将分类及属性固化到PDM中， PDM对必填属性做出约束，不然不许可创建CBB。
　　（2） CBB信息权限划分。CBB信息分为通用信息和授权信息。通用信息对全部些人开放，授权信息只有取得权限人员才能使用。
　　（3） CBB查询界面定制。支持按类别搜索，确定类别后自动显示和该类别相关属性输入框。支持模糊搜索，输入特定字符及通配符，在全部类别中检索。
　　（4） CBB关联信息查询使用。相关设计规范、检验规范、技术文件是CBB引用不可缺乏内容，只有整体引用才能发挥应有作用。建立CBB关联信息模型，并提供对应检索手段。
　　（5） CBB被共享查询。查询CBB被使用情况，为综合分析该CBB可用性、适用性提供佐证数据，供使用者参考选择。
　　基于PDM系统功效设计图3所表示。

　　图3 CBB功效示意图
　　3.3 维护开发
　　依据外部技术发展改变和内部产品、技术开发团体等反馈意见，对预研、产品开发、技术开发等步骤发觉CBB需求和问题统计进行汇总、分析，适时更新CBB计划和指南。
　　CBB维护开发关键任务有：定义CBB需求和问题管理规范、定义CBB变更管理规范、开发配置CBB问题审批步骤模板、开发配置CBB更改管理步骤模板、开发CBB批量更新功效等。
　　3.4 绩效考评
　　将CBB绩效指标量化，以激励共享和重用。依据TR（Technical Review， 技术评审）规则，在产品开发各过程和各步骤对实施CBB情况进行审核，关键考评优选率和复用率。定时统计CBB绩效指标，编制CBB实施汇报。
　　CBB绩效考评可经过报表方法实现。关键有：
　　（1） CBB引用情况统计报表。分析CBB复用情况和被引用统计数据，评定其对设计开发贡献度。
　　（2） CBB使用统计报表。特定产品CBB使用统计统计，以利于对产品型号通用化率和优选率指标进行度量。
　　（3） CBB上架率/下架率统计报表。每十二个月新增CBB和下架CBB统计。
　　4 CBB实现
　　CBB应选择合适构建路径和激励机制，构建整体应用平台，实现集成应用目标。
　　4.1 CBB构建路径
　　构建CBB有两种路径：
　　（1） 依据需求进行计划，经过产品路标计划和技术路标计划构建平台框架，在此基础上进行开发。
　　（2） 经过总结和沉淀，这是通常做法。步骤是：分解产品树和技术树，经过对应分析找到共享技术，进行标准化和必需上层开发构建平台，验证开发平台，连续进行优化完善。
　　4.2 CBB激励机制
　　CBB平台构建应由高水平人员来完成，需要在正常业务之外投入人力和时间，所以必需要经过适宜激励机制加以推进。关键有：经过任职资格牵引，没有做过平台人员不能进行任职资格晋级；进行内部定价，对共享和被共享行为进行奖励；销售给非竞争用户，获取合理收入；对周期长、难度大开发任务给战略补助和尤其奖励。
　　4.3 和其它信息系统集成
　　CBB建设目标是构建整体应用平台。目前企业信息化应用系统是复杂异构系统环境，分布式数据和异构数据是CBB集成应用挑战。集成应用需要处理关键问题是怎样将分布在异构、异源系统中数据进行有效地采集、挖掘、加工和关联，根据知识资源体系和大数据方法建立统一检索库，实现企业级集成应用。
　　大量有价值数据信息存放在文件系统或数据库中，格式可能是文本、XML、CAD、Office、PDF等，建立统一数据采集和整理平台，对跨越多个数据资源库数据进行挖掘和整合。数据访问接口采取面向服务架构（SOA）基于Web Service技术实现，便于不一样架构应用系统调用。基于PDM系统，将各类系统数据经过关联方法映射到逻辑知识库中，建立统一全文索引库和属性关联库，形成集中访问和分布式信息系统运行相结合CBB信息化平台。
　　5 总 结
　　构建CBB信息化平台是研发步骤优化提升、提升研发质量效率有效切入点，对推行IPD将产生事半功倍作用。CBB建设应用必需和数据知识体系整合和信息化应用融合，和技术创新需求结合，突破数据形成、集成应用等难点，主动利用大数据等IT结果，愈加好地满足科研开发需要。
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