这种脱节不仅仅是一种困扰。它损害了业务中通常产生大部分利润的部分的盈利能力。在许多行业中，60% 或更多的收入来自服务，其利润率远高于原始设备销售。然而，产品信息的数字骨干在很大程度上仍然是由工程部门设计且为工程部门服务的。

越来越多的工业公司开始质疑这种模式。在 2026 年现场服务论坛（Field Service Forum 2026 – Power of 50）上，达索系统 (Dassault Systèmes) 副总裁 Philippe Bartissol 分享了一个新兴观点：PLM 不应再是一个恰好存储了一些产品数据的工程所有工具。它应该是一个服务驱动的骨干，在整个真实生命周期中管理安装基数——从概念到回收，包括数十年的现场服务、改造和退役。

传统的 PLM 在设计之初就从未考虑过延伸到工程和制造之外。一旦机器出货，PLM 中的“L”（生命周期）实际上就结束了。随后，服务团队只能利用 ERP、CRM、现场服务工具和本地电子表格来临时应对。

大多数组织仍然将 ERP 视为管理安装基数的主要系统。产品标识符、配置甚至技术细节通常被埋在 ERP 表格中。这导致了几个问题：

• 产品结构与服务结构脱节。

• 工程变更传递到服务的速度缓慢或无法实现。

• 备件目录与现场实际情况脱节。

• 安装基数数据在不同地区和团队之间出现不一致。

另一种选择是将 PLM（包括 CAD 和 3D 模型）视为不仅用于新产品开发，而且用于现场每个资产整个生命周期的骨干。在这种模式下，PLM 成为产品和服务数据的存储库，其他系统从中获取数据。数据模型延伸到工程之外，用于描述：

• 物理产品（机器、模块、组件）。

• 服务产品（合同、维护方案、改造）。

• 同一资产的工程视图和服务视图。

• 每台机器按序列号划分的实际配置。

关于 PLM 的决策不能再仅由工程部门做出。服务负责人需要成为 PLM 战略、选择和治理的核心，因为他们对安装基数数据、备件和现场流程的需求定义了生命周期的大部分内容。

工程视图 vs 服务视图：服务真正需要的孪生体

数字孪生经常在抽象层面被讨论，但对于服务组织而言，当你区分同一资产的两种视图时，这个概念就变得具体了。

工程视图描述了产品的设计和构建方式：完整的物料清单 (BOM)、所有结构部件、设计意图、公差和模块。该视图对于根本原因分析、复杂的改造以及向研发部门提供反馈至关重要。

相比之下，服务视图专注于维护和修理过程中真正重要的事情。这需要一个专门的服务 BOM (SBOM)，它：

• 仅包含与服务相关的备件、消耗品和组件。

• 将部件分组为反映实际现场实践的服务套件。

• 链接到服务工作指令、工具和安全信息。

• 与 3D 模型绑定，以便技术人员和规划人员能够可视化工作内容。

没有开发工程师能定义出实用的服务套件。只有服务团队知道哪些部件总是被一起更换，在实际条件下什么会失效，以及如何最大限度地减少现场访问。如果 PLM 不支持带有 SBOM 的独立服务视图，服务团队将被迫维护自己的结构和目录，从而与工程部门脱节。

现代 PLM 平台正通过允许两种视图共存并保持同步来弥补这一差距。在新产品开发期间，工程师可以定义产品结构，而服务团队可以在同一环境中定义 SBOM、服务流程和基于 3D 的工作指令。随后，产品变更在设计上即可在两种视图之间流动。

将 PLM 延伸至安装基数

服务驱动型 PLM 的真正考验不在于它对通用产品的支持程度，而在于它能多么精确地代表现场的每个安装资产。

对于生产少量高度定制化机器的公司来说，需求很明确：每台机器都是唯一的，服务取决于了解其确切的配置、位置和修改历史。在这种情况下，PLM 现在可以为每个序列号存储一个特定的数字孪生，包括：

• 工程视图：设计状态 (as-designed) 和构建状态 (as-built) 结构。

• 服务视图：维护状态 (as-maintained) 的 SBOM 和服务套件。

• 位置和客户：资产运行的位置。

• 历史记录：问题、干预、改造和即将开展的活动。

这实现了一种不同的工作方式。在访问之前，规划员或调度员可以打开安装基准控制面板，查看该现场机器的实际孪生体，而不是通用模型，而是具体的配置。然后，他们可以选择正确的备件，验证工作指令，并为技术人员做好充分准备。

对于大规模制造商，这种方法更具选择性。并非每个单元都值得拥有定制的孪生体。相反，安装基准可以根据数据的丰富程度和业务价值分为不同的组：

• 仅已知高级参数的旧设备。

• 具有部分结构和有限文档的中期资产。

• 具有完整 BOM 和 CAD 数据的近期安装设备。

每个组的处理方式各不相同：有些可能证明重建部分孪生体是合理的；其他则可以在更通用的级别上进行管理。关键在于将安装基准视为一个结构化的组合，而不是历史的偶然。

服务驱动的变更管理与备件

在 PLM 内部将服务与工程联系起来，重塑了变更管理。在许多组织中，当工程部门更改组件时，服务部门收到通知的时间很晚，甚至根本没收到。备件目录在数月后才会更新，如果它们真的更新的话。

通过共享数据模型，产品变更可以在单一流程中贯穿工程、制造、服务方案、SBOM 和安装基准记录。当变更获得批准时：

• 工程视图得到更新。相关的 SBOM 和服务套件得到调整。

• 备件目录条目自动修订。

• 通过序列号识别适用的安装资产。

• 服务团队可以规划改造或主动更换。

至关重要的是，PLM 现在必须包含备件目录及其发布的明确对象，而不是作为外部文档，而是作为与孪生体绑定的结构化数据。这减少了工程图纸、服务手册与技术人员在现场实际看到的内容之间的不一致。

在隐性知识退休前将其捕获

另一个压力点是劳动力人口结构。许多现场技术人员即将退休，而他们的许多专业知识仍然是隐性的：存在于个人经验、本地笔记和非正式实践中。如果公司希望维持服务质量和增长，将这些转化为显性知识并非可选，而是必须。

问题在于这些知识应该存储在哪里。如果每个职能部门都有自己的记录系统，现场知识就有被分散或丢失的风险。

服务驱动的 PLM 提供了一个答案：将知识直接作为结构化数据嵌入到孪生体中：

• 分步骤描述的服务流程，通常以 3D 形式呈现。

• 每项操作所需的工具和条件。

• 编纂为工作指令的实用建议。

• 当技术人员遇到新情况时，创建问题或变更请求的反馈循环。

人工智能可以起到辅助作用，但前提是底层数据是结构化且可靠的。一个新兴的使用场景是在访问后摄取技术人员的报告，并自动建议更新数字孪生体。随后，调度员或中央协调员验证该更新。随着时间的推移，孪生体将反映资产的真实状态，而无需现场技术人员付出额外努力。

这更多地关乎纪律严明的数据管理：一致的模型、清晰的工作流和明确的所有权。一旦基础就绪，AI 可以在极少人工干预的情况下，帮助大规模维持准确性。

服务领导者接下来应该做什么

这一转变的一个启示是，PLM 策略不再仅仅是后勤工程关注的问题。它是服务收入、盈利能力和客户满意度的核心杠杆。

因此，服务领导者应该：

• 坚持成为 PLM 决策和路线图中的核心利益相关者。

• 在选择或扩展工具之前，定义围绕安装基准管理、SBOM、服务套件和工作指令的需求。

• 质疑 ERP 或临时工具是现场产品和服务数据的天然存储地的假设。

• 从明确的范围开始：要么是从第一天起就正确管理的新产品线，要么是投资回报率（ROI）明确的现有安装基准的优先细分部分。

• 设计现场问题如何触发对孪生体以及（在相关情况下）对工程的结构化更新的流程。

目标不是一夜之间重建每个资产的历史，而是建立一个连贯的、服务主导的数字主线以实现未来增长。一旦 PLM 扩展到覆盖整个生命周期——包括数十年的服务、改造和寿命结束——制造商就可以将服务视为长期盈利的主要引擎。