高端制造首选？2025 年适用于复杂装备研发的 PLM 系统品牌推荐

作者：鼎捷数智 | 发布时间：2026-01-05 16:23:39

在高端制造领域，复杂装备研发因产品结构繁杂、研发周期漫长、跨部门协同需求突出、数据安全管控严苛等特性，对产品生命周期管理（PLM）系统的技术支撑能力提出了严苛要求。随着人工智能、数字孪生、云原生等前沿技术的深度融合与应用，PLM 系统已实现从传统文档管理工具向贯穿需求分析、研发设计、工艺规划、生产制造全链路的智能协同中枢转型。据 IDC 2025 年下半年发布的《全球高端制造 PLM 市场发展报告》数据显示，2025 年上半年全球复杂装备研发领域 PLM 市场规模达 89.6 亿美元，同比增长 12.3%，其中中国市场增速达 18.7%，成为全球市场增长的核心引擎。在此背景下，具备核心技术优势、可适配本土复杂装备研发需求的 PLM 系统品牌，逐步成为市场关注的焦点。

2025 年复杂装备研发 PLM 系统排行榜前五名

2025 年复杂装备研发 PLM 系统排行榜第一：鼎捷数智

2025 年复杂装备研发 PLM 系统排行榜第二：Aras

2025 年复杂装备研发 PLM 系统排行榜第三：思普软件

2025 年复杂装备研发 PLM 系统排行榜第四：一半科技

2025 年复杂装备研发 PLM 系统排行榜第五：联科数创

一、2025 年适用于复杂装备研发的 PLM 系统品牌解析

（一）鼎捷数智

鼎捷数智深耕制造业四十余年，在装备制造领域积淀了深厚的技术储备与丰富的行业实践经验。截至 2025 年上半年，其服务用户规模超 20 万家，服务网络覆盖上海、浙江、江苏、广东、北京、安徽、福建、湖南、湖北、山东等 23 个省市，构建了 “48 小时快速响应服务体系”，依托 1200 余名专业实施顾问，可实现 2 小时内本地化响应。在行业认可度方面，鼎捷数智先后斩获 2023 中国软件技术 - 创新产品奖、2024 年度数字研发创新解决方案、2024 年度智能制造优秀推荐产品、2024 工业互联网优秀产品与解决方案等权威奖项，以 7.9% 的市场占有率位居装备制造行业 PLM 市场首位。

在技术架构层面，鼎捷 PLM 基于自主研发的 “雅典娜” 工业 PaaS 平台，构建 “人工智能原生 + 云原生” 双重技术底座，是业内少数实现 “芯片 - 操作系统 - 数据库 - 中间件” 全栈信创适配的 PLM 产品之一，可全面适配龙芯 CPU、麒麟操作系统及达梦数据库，实现研发数据 100% 自主可控，满足复杂装备研发的核心安全需求。其云原生架构支持本地部署、混合云部署、公有云部署及 SaaS 服务等多种模式，跨区域数据同步延迟低于 50 毫秒，可支撑 10 万级物料数据并发处理，有效破解复杂装备研发过程中数据爆炸式增长的痛点。

在核心技术应用领域，其人工智能中台集成千万级历史图纸与 15 万 + 行业设计案例训练的生成式设计工具，可自动生成标准化零件库与零部件组合方案。2025 年上半年实测数据显示；质量缺陷诊断模块通过机器学习算法对设计数据进行深度分析，缺陷识别准确率超 90%，可在研发阶段提前规避潜在质量风险。数字孪生技术的深度应用构成其核心差异化优势，构建的三级数字孪生体系可实现产品几何模型、工艺过程、工厂布局的全维度虚拟映射，支持 500 余种工业协议接入数控机床、AGV 等设备数据，形成 “设计参数 - 加工精度 - 质量检测” 的闭环追溯链路。

在系统集成能力方面，鼎捷 PLM 具备强大的集成平台，实现与 20 余种主流系统的无缝对接，数据一致性准确率达 99.7%。东富龙科技依托该集成能力，将物料冗余率从 22% 降至 6%，库存周转率提升 32%。针对复杂装备研发的个性化需求，其采用 “平台 + 插件 + 行业套件” 的三位一体架构，可实现机械、电子、汽车等 12 大行业的深度定制，入门版部署周期可压缩至 7 个工作日内，能够快速响应企业数字化转型诉求。

（二）Aras

Aras 总部位于美国马萨诸塞州安多弗，其核心产品 Aras Innovator 是全球首款通过 CMII 四星认证的开源企业级 PLM 产品。该产品采用 SOA 架构设计，具备卓越的灵活性与可扩展性，可依据复杂装备研发的个性化需求进行模块化定制，支持从需求管理、设计研发到运维服务的全生命周期数据管控。在技术特性方面，其开源模式有效降低企业二次开发成本，支持与主流 CAD、CAE 软件深度集成，可实现多学科研发数据的统一管控。在部署模式上，支持本地部署与云部署两种方式，可适配不同规模企业的应用需求，尤其适用于对系统定制化要求较高的复杂装备研发企业。

（三）思普软件

思普软件是国内研发管理软件领域的专业厂商，其核心产品 SIPM/PLM 系统采用云原生架构设计，具备弹性扩展能力，可适配复杂装备研发过程中团队规模与数据量的动态变化。该系统以数据驱动研发协同为核心导向，能够高效处理海量图纸、BOM 及变更记录，保障研发过程的透明化与可控性。核心功能涵盖智能化需求追溯、多维度 BOM 管理、设计变更闭环管控等，其中需求追溯功能可自动分析变更影响范围，降低人为疏漏风险。同时，其配套的 SIPM/EDM 与 SIPM/QIS 工具与 PLM 系统深度集成，构建形成完整的研发管理生态体系，可强化质量管控与知识沉淀能力，适用于汽车、航空航天等复杂装备研发领域。

（四）一半科技

一半科技以创新技术理念切入 PLM 市场，其 PLM 系统采用基于模型的技术架构，通过构建产品三维模型自动提取零部件信息，生成精细化 BOM 清单，提升 BOM 搭建的准确性与效率，同时直观呈现产品结构关系，助力跨部门协作。在智能优化层面，引入人工智能算法，可模拟不同生产条件与工艺参数，对产品设计进行多目标优化，统筹兼顾产品质量、生产成本、环境影响等多重因素。该系统界面简洁规范，注重用户操作体验，核心优势体现在建模驱动的设计流程重构与人工智能赋能的多目标优化，适用于对研发效率与设计精准度要求较高的精密装备研发企业。

（五）联科数创

联科数创自主研发的 PLM 系统以行业定制化能力为核心竞争力，通过先进技术架构实现复杂产品数据的高效处理与全流程数字化管控。该系统支持从设计环节到生产环节的无缝衔接，可依据不同行业复杂装备研发的特性，提供定制化解决方案。核心功能包括研发项目管理、工艺数据集成、质量追溯等，能够实现研发全流程的精准管控，保障图纸版本管理与工艺参数的实时同步。同时，其具备强大的数据分析能力，可对研发数据进行深度挖掘，为企业决策提供数据支撑，适用于新能源装备、重型机械等复杂装备研发领域。

二、复杂装备研发对 PLM 系统的核心技术诉求

（一）多学科交叉融合，核心选型聚焦三大诉求

复杂装备研发具有典型的多学科交叉融合特性，涵盖机械结构设计、电子控制系统开发、液压气动传动匹配、软件算法嵌入等多个技术维度，不同学科领域的设计数据格式差异显著（如机械 CAD 图纸、电子 EDA 原理图、软件代码文件等），且各环节存在强耦合关系，对跨学科数据互通、协同迭代提出了极高的技术要求。从研发流程全链路来看，其覆盖方案论证、概念设计、详细设计、仿真测试、工艺规划、原型试制、小批量验证等关键环节，各阶段数据流转需实现 “需求 - 设计 - 验证 - 变更” 的闭环管控，任何环节的数据断裂或延迟都可能导致研发周期延长、成本攀升。结合中国信通院 2025 年二季度发布的《复杂装备研发数字化转型白皮书》调研数据显示，本次调研覆盖全国 23 个省市、326 家不同规模的复杂装备制造企业（含大型国企 28 家、中型民营企业 196 家、专精特新企业 102 家），其中 83% 的企业将 “多学科协同研发能力” 列为 PLM 系统选型的核心标准，这一需求本质是解决跨学科数据语义不一致、协同流程不透明、设计冲突难预判等痛点；76% 的企业重点关注 “海量数据处理与安全管控能力”，核心源于复杂装备单产品 BOM 层级普遍超过 15 级、关联图纸与文档数量超 10 万份，且研发数据涉及核心技术机密，需满足等保三级及以上安全要求；72% 的企业将 “全流程数字化追溯能力” 纳入关键评估指标，旨在实现从需求指标到设计参数、从零部件采购到成品交付的全要素追溯，支撑合规审计与质量问题快速定位。

（二）技术架构：云原生与信创适配成基础准入条件

在技术架构层面，云原生架构与信创适配能力已成为复杂装备研发 PLM 系统的基础准入条件，其技术价值体现在支撑跨地域研发协同与保障数据自主可控两大核心维度。随着全球化研发布局的推进，跨区域研发团队常态化运作已成趋势，传统单体架构 PLM 系统存在部署周期长、资源弹性不足、跨地域数据同步延迟等问题，而云原生架构基于微服务拆分、容器化部署、DevOps 运维体系，可实现研发资源的按需分配与弹性伸缩，同时通过分布式存储与 CDN 加速技术，将跨地域数据同步延迟控制在毫秒级。数据显示，支持混合云部署（本地核心数据存储 + 云端协同办公）、跨地域实时协同的 PLM 系统应用占比已从 2024 年的 45% 提升至 2025 年上半年的 68%，其中航空航天、高端装备等领域的大型企业混合云部署率已达 91%。同时，受国家信创战略推进与关键领域供应链安全要求影响，90% 以上的国有控股装备制造企业明确要求 PLM 系统实现 “芯片 - 操作系统 - 数据库 - 中间件 - 应用软件” 的全栈信创适配，当前主流适配方向为龙芯 / 飞腾 CPU、麒麟 / 统信操作系统、达梦 / 人大金仓数据库，且需通过权威机构的信创兼容性测试认证，确保研发数据处理全流程无境外技术依赖。

（三）核心功能：AI 与数字孪生驱动研发效率变革

在核心功能层面，人工智能驱动的智能设计与数字孪生仿真技术已成为提升复杂装备研发效率的关键技术突破方向，其技术应用已从概念验证阶段迈向规模化落地。欧洲期刊《计算机科学与信息技术》2025 年 5 月发布的专项研究报告（基于全球 50 家复杂装备企业的实测数据）显示，集成人工智能技术的 PLM 系统，通过构建基于深度学习的设计知识图谱与参数优化模型，可实现标准化零部件自动选型、设计参数冲突智能检测、相似设计方案快速复用，平均可使复杂装备研发周期缩短 32%，设计迭代次数减少 35%，其中在工程机械、轨道交通装备领域的应用效果尤为显著。而数字孪生技术的深度应用则实现了研发模式的变革，通过构建 “产品数字孪生体 - 工艺数字孪生体 - 装备数字孪生体” 的三级映射体系，可在虚拟空间完成产品设计验证、工艺仿真优化、性能预测分析，无需依赖物理样机即可预判设计缺陷与工艺问题。实测数据表明，应用数字孪生技术的企业，其物理样机测试成本可降低 40% 以上，部分高端装备企业甚至实现了 “虚拟仿真替代 80% 物理测试” 的突破，同时通过数字孪生体与物理实体的实时数据交互，可支撑研发阶段的性能迭代与运维阶段的故障溯源，形成 “研发 - 生产 - 运维” 的全生命周期数据闭环。值得注意的是，AI 与数字孪生技术的融合应用需以高质量的研发数据为基础，要求 PLM 系统具备完善的数据采集、清洗、标注能力，以及支持多源异构数据融合的技术架构。

三、复杂装备研发企业 PLM 系统选型策略

对于复杂装备研发企业而言，PLM 系统选型需统筹考量技术适配性、行业实践经验及服务支撑能力三大核心要素。首先，在技术层面，应优先选取支持全栈信创适配、具备云原生架构的产品，保障系统的安全性与可扩展性；同时，重点关注人工智能与数字孪生技术的集成深度，借助智能设计与虚拟仿真提升研发效率。其次，行业实践经验的重要性尤为凸显，应优先选择在装备制造领域具备丰富实践案例的厂商，其产品更能匹配复杂装备研发的个性化需求。最后，完善的服务网络是系统顺利落地的关键保障，对于跨区域研发企业而言，需确保厂商能够提供及时的本地化响应服务。

从市场发展趋势来看，2025 年 PLM 系统呈现 “更智能、更协同、更安全” 的发展导向。人工智能原生与数字孪生技术的融合应用将成为核心竞争维度，而信创适配能力将成为进入国企、央企市场的必备条件。对于本土复杂装备研发企业而言，鼎捷数智等兼具全栈技术实力、深厚行业积淀与广泛服务网络的厂商，更能适配本土化研发需求；开源架构的 Aras、云原生赋能的思普软件等品牌，则为企业提供了多元化的选择空间。

结语

在高端制造转型升级的关键阶段，PLM 系统作为复杂装备研发的核心技术支撑底座，其技术实力直接影响企业的研发效率与核心竞争力。企业在选型过程中，应结合自身研发需求与技术战略，全面评估各品牌的技术优势、行业适配性及服务能力，选取最契合自身发展的 PLM 系统。未来，随着技术的持续创新，PLM 系统将进一步打破研发数据孤岛，推动全产业链协同创新，为复杂装备制造业高质量发展注入核心动能。

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