2015年5月国务院正式印发“中国制造2025”，智能设计、智能制造也逐步进入了中国各地政府和各个行业企业的眼球。而作为产品创新研发和企业增值发展核心的智能设计更是被中国工业打上了“聚光灯”。在智能设计的大趋势下，各个企业和软件供应商纷纷拿出了符合企业实际业务场景的“智能设计”软件。  

智能设计行业现状

      而智能设计的大前提，就是基础数据的质量，没有基础数据的质量，智能设计就像是空中楼阁，不切实际。随着企业的成长与发展，企业各种设计业务的创新，不仅为企业带来了更多机遇，也为企业带来了各种处理数据质量的难题。面临着更多更复杂的数据质量问题，需要通过“智能”的方法，自动地对数据质量进行分析。智能数据质量管理工具便孕育而生。

      大多数时候，企业在确立各种企业标准的过程中如：命名规范、搭建标准结构树、规范零件设计方法，会遇到各种各样的问题，效率下降、检查结果统计失准，又或是企业各个部门对于零件质量的要求不同、无法使用通用的标准和检查规范等。

      单一而分散的质量管理工具无法解决企业的质量管理难题，企业需要一个智能数据质量管理系统，帮助管理层对企业数据质量进行控制和管理，全方位的从产品标准进行分析、对产品设计结果检查，到对产品可制造型的检查，以及对不合格设计的修复和追溯。

数据质量制定标准——智能设计基石

      在对数据检查和修复方面，企业制定数据设计标准，对零件的几何元素、三维实体提出质量要求，并采用各种自动化检查与修复方式，快速推进企业标准规范实施。

      在数据发布流程、数据评审方面，企业制定各部门标准的检查模板，并将企业检查结果与产品生命周期管理系统进行集成。通过数据检查结果对数据发布流程进行控制，帮助企业对数模数据质量进行管理和控制。

      “智能数据质量管理”是智能设计的基石，也是智能制造的大前提。数据质量管理不仅仅是对数据进行“自动检查”，更是帮助企业构建自设计到制造的一个“标准。而有着良好的质量的基础数据，可以更准确的对数据特征进行识别、处理，并提供制造用于生产，为智能制造铺平了道路。

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