Современные технологии, такие как искусственный интеллект, машинное обучение, облачные платформы и цифровые двойники, значительно влияют на управление жизненным циклом продукта (PLM). 12

Некоторые преимущества:

• Ускорение разработки продукта. 1 Алгоритмы машинного обучения позволяют ускорить обработку данных и повысить точность прогнозирования продуктовых трендов. 1
• Повышение контроля качества. 1 Применение алгоритмов обучения в управлении жизненным циклом продукта способствует более точному прогнозированию возможных осложнений на начальных этапах создания продукта. 1
• Минимизация расходов. 1 Например, алгоритмы машинного обучения позволяют проводить упреждающий анализ сбоев продукта и оптимизировать процедуры тестирования. 1
• Точное планирование и минимизация рисков. 1 Специализированные PLM-системы позволяют моделировать разнообразные сценарии развития рынка и продукта, что помогает в точном планировании. 1
• Обеспечение информационной интеграции. 5 Технологии позволяют интегрировать этапы жизненного цикла продукции от её разработки до утилизации, что помогает эффективно и комплексно решать задачи оптимизации производственных процессов, качества и экологической безопасности. 5

Кроме того, современные решения позволяют наладить коммуникации и обеспечить людей источниками обратных связей, без привязки к корпоративным уровням доступа и текущим должностям. 3