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智能制造研发管理
服务于装备、先进制造和高科技企业的产品研制全生命周期管理,实现从需求-设计-仿真-测试-验证环节的关联管理和追溯,提升研制效率及产品质量,助力企业智能制造数字化转型
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企业面临的挑战
研制过程面临的主要问题
用户需求的变更,需求跟踪矩阵手工生成
研制周期特别紧张,研发资源不足,缺乏监控协调手段
设计文档规范要求高,用户编写文档工作量大
项目的成果积累分散,大量重复功能开发
外场开发与所内研发并行,难以代码合并与项目整合
系统耦合性高,升级维护不方便,容易造成版本混乱
分散的产品开发和系统资源,运维人员不足,系统无法监控
管理规范,质量内嵌,协同开发
集任务调度、代码共享、需求管理、软件测试、系统联试、数据采集及研发态势的自动化、标准化、智能化研发平台
资源共享 中台赋能:技术、数据、业务 任务牵引 平台筑基 扩展方便 稳定可靠
技术领先 融合经验
——
虚拟化 大数据 微服务
资源池化 按需构建
——
对接云平台 虚实集成 自助服务
需求拆解 任务串联
——
需求开发 需求管理 任务拆解 项目管理
指标引领 态势呈现
——
引领性指标 数据采集 可视化展示
研发成果梳理
建立成果分类库 编制成果入库制度 建立成果使用流程
论证产品开发标准
系统设计准则 应用集成标准 数据集成标准 前端设计规范 软件编程规范
资源统一管理:信息中心
分门别类规划资源库,便于检索
统一管理云环境资源,重用投资
研发工具集中管理,提高利用率
任务驱动主线:技术总体
建立负责人项目视图,分派任务
任务执行人接收任务,更新状态
分系统对接任务,实现任务集成
配套标准规范:质管部
制度内部管理标准并发布
定期考核数据采集
项目度量指标:使用总体
高层:组织级
中层:部门级
团队:项目级
从需求到代码的全维度跟踪管理
●
自动化配置管理,整合流程与代码库提交,减少手工操作
●
对接工具软件和报表工具,自动生成质量报告
●
实现需求牵引,以需求追踪贯穿项目全生命周期的技术状态管理
●
提供把从需求到代码的全维度跟踪管理、质量信息自动收集汇总分析、测试度量数据统计、项目运行过程质量监控四大类功能
●
三员管理及安全策略
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质量内建、监控及量化
● 质量信息采集与分析
●
GJB5000A
以及
CMMI
量化统计
●
项目运行过程质量监控:测试管理、配置管理
● 集成持续交付流水线,获取持续交付流水线反馈的研发数据,生成分析报表;
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研发流程数字化,研发任务集成化,
研发过程敏捷化,研发资源共享化
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