从前面章节的分析可知，基于重用技术的产品全生命周期可重用信息系统涉及的因素很多，它不同于一般的PDM、PLM软件，就其内涵、目标和工作模式而言，该系统所面向的是产品生命周期各个阶段及过程，是多个计算机辅助设计系统及其管理分系统的集成，并且是一个具有柔性的较复杂的系统。
 
因此，企业要成功实施产品生命周期信息的重用，首先就必需从系统工程的角度出发，分析企业的现有产品流程及其现有的设计、管理系统（软件），在此基础上探讨重用系统的结构和功能模型，然后尝试从通用性的角度出发，针对企业的现有产品设计管理系统（软件）进行二次开发和系统集成，才能得到一个具有一定适用价值的基于可重用技术贯穿产品全生命周期的信息重用系统。
 

PLM可重用信息系统的总体结构
 一个系统的总体结构主要是为了描述系统中各组成部分之间以及系统与外部环境之间的关系，它是系统开发设计的基础。建立了系统体系结构，就可以系统地描述了系统内部各组成部分之间以及系统与外部环境之间的信息流动情况。
 
由于产品全生命周期的信息重用系统是现代信息技术、计算机技术、计算机辅助设计技术、先进制造技术以及产品全生命周期管理、系统管理技术综合集成的系统，它不仅涉及企业产品设计的全部活动，更涉及到产品整个生命周期各阶段的活动，其中仅产品全生命周期过程（PLM）就是一个涉及范围很广，内容繁杂的领域（详见第二章）。因此对这样一个建立在PLM重用信息基础上的可重用信息系统进行功能规划设计是十分复杂、繁琐的。本文仅以摩托车产品建模及其信息重用系统为例进行研究，初步建立一个面向PLM可重用信息系统的框架。

 
1 PLM可重用信息系统的体系结构
下图3.1所示为面向PLM的可重用信息系统的总体框架结构，系统主要由用户层、客户端（用户界面、IE浏览器等）、各个功能子系统、产品全生命周期数据管理（PLM）、可重用信息资源数据库和最低层的操作系统、网络计算机等六个层次组成。其中用户层包括建立这个系统面向的对象，包括产品客户、企业的开发设计人员、企业管理层人员，甚至可以包括关键供应商等一切与企业生产的产品所有阶段相关的人员或部门。
 
用户层中的不同用户，可以通过IE浏览器，访问企业信息系统，企业间也可以互访问，以寻求有用资源，最大化地降低成本。在第二层中共包含五个子系统：人工智能系统、产品参数化设计系统、产品性能分析系统、产品信息管理系统和辅助系统。
 
人工智能系统主要根据新产品的开发要求或新的信息需求从已有产品信息数据库中提取相似实例，并对其进行基于实例的匹配、修改；产品参数化设计系统主要对产品的设计阶段，对主要零部件进行参数化设计和装配；产品性能分析系统主要对依据原有资源确定的新产品性能方案（例如：摩托车的舒适性等）进行分析、评价；产品信息管理系统主要对已有产品的各种信息进行组织、管理、维护并对每次开发新产品或新工作得到的可重用信息进行获取、存储等过程，丰富产品信息数据库；

辅助系统主要完成本系统的应用提示等功能。PLM层是整个重用系统的核心，贯穿着这个系统中的各个子系统，整个系统中的重用信息来自于产品整个生命周期的各个阶段，对于PLM中任何一个阶段产生的信息，经过筛选后，均将可重用信息存入系统的数据库中，供以后查询使用。
 
第五层中的产品信息数据库不同于一般的数据库，它既有普通数据库中的各种数据信息，又有图片、曲线、文字信息、三维结构模型、性能分析产生的动画以及产品开发过程中的各种规则，还有在除了设计阶段的其他过程中产生的可借用的资源、数据、经验等等。
 
产品信息数据库的结构描述，其中各种知识的表达、描述将采用后面要介绍的面向对象的实例表达方法。面向对象的实例表达方法是一种可扩展的知识表示方法，即提供了从一般到特殊的演绎手段，又提供了从特殊到一般的归纳形式，它以树型结构包含和描述数据、数据类型（数据结构）以及文档结构，可以把一个节点与多个节点相联系，实现一对多和多对多的对应关系，能够直接描述各种图结构。
 
这样，面向对象的表达方法提供了一种统一的形式来描述一阶谓词逻辑、产生式规则、框架、表格、过程、语义网络和图等多种类型的知识表示方法，可以把不同类型的知识融合在一个完整的知识库中。采用可扩展的树型结构进行知识表示，可以方便的对知识库进行扩充、修改、删除等知识管理和维护的工作，从而实现工程数据库中集成产品模型的描述、表达、管理维护等功能，通过分层次和多视图的表达方法，用于支持产品信息的重用。最低层的操作系统、网络和计算机等是完成建立系统功能的基本软、硬件环境。

 
2 PLM可重用信息系统的工作流程
下图3.2所示为本文针对建立的面向PLM的可重用信息系统框架，设置的系统的工作流程。首先，企业设计人员或企业管理者等该系统的使用用户在用户界面中输入根据生命周期某阶段管理所设定的新需求，譬如：产品需求分析阶段的新产品需求分析、产品开发过程中设计资源重用需求、采购阶段与以往相同零部件采购状况、销售运输阶段的销售方式和运输手段等均可成为信息新需求。

系统通过索引系统，到可重用信息库进行信息检索，并调用人工智能系统进行基于实例的推理和信息匹配过程，从实例库中推理出最相似、最有用的实例信息，实例库中的实例由产品数据库中的数据信息组合而成；系统推理实例与需求必然会存在一定的差距，人工智能系统运用基于规则的推理对实例进行修改，初步确定了产品的总体信息，如总体结构及相关重要零部件的结构、性能、尺寸，可使用的配送货方式等与需求相关的主要信息；
 
然后用户通过对系统输出的信息和以往自身工作经验的交互过程，根据旧有的产品相关信息，进行参数选择，得出解决问题的初步方案；此时，根据一些边界条件、新增要求或其它相关环节的条件要求，借助基于知识的辅助分析系统对已有的初步方案进行方案性能分析、评价，并通过对得出的初步方案中的行为方法进行试验测试，进一步对方案进行优化；
 
接下来对输出的新方案结果进行判断，看是否满足要求，如果是合乎要求的方案就可以通过输出方案，对用户进行工作知道，同时将新获取的信息进行知识分类、信息采集，通过知识获取过程、知识筛选过程，筛选出可作为重用信息的资源，再存入可重用信息系统，并注意对重用资源的知识维护，避免产品信息库在使用过程中，随着产品品种的增加，知识和案例不断增加和更新，使得同样的知识重复出现，确保产品信息的一致性，保护可重用信息库的信息畅通及可用性，以供今后的生产制造过程中知识或信息的重用；
 
当对新方案进行结果判定的时候，如果发觉并不满足信息的要求，可通过基于经验的方案修改、改变索引条件、改变结果、改变链接方式等方法，重新反馈到信息索引过程，对可重用信息库中的信息进行筛选，换角度对旧有信息进行访问，再次进行重用信息过程，重复上述过程后，中和得出更符合需求的结果，直到得出用户觉得满足要求的方案为止。
 
产品信息重用过程是根据已有经验和企业已有信息资源在原来的产品模型基础上反复修改，得出符合新工作需求的过程，以指导产品全生命周期中各管理阶段的工作，提高工作效率，降低成本，最大程度的应用一切可用资源，本系统的应用也是如此。
 
首先，根据基于实例的推理，推理出已有相似实例，然后再根据基于规则的推理对相似实例进行修改，再对其性能进行分析，如不能满足性能要求，再运用基于规则的推理对方案进行修改，直到满足设计要求为止。
 
系统中对可重用资源的检索、所得出方案的修改过程如何记录和存储、方案修改的依据是什么、修改后的方案如何描述、如何重新获取可重用信息，随着过程的深入需求也在不断发生变化，重用信息需求的变化如何记录等等，这些问题的成功解决是系统良好运行的关键。本文将在第四章着重介绍系统中的这些关键技术，并提出如何更好的解决上述问题的技术思路。