Singularity is one of the most impo

Singularity is one of the most important characteristics of PLM and might be one of the most elusive. Singularity within PLM is defined as having one unique and controlling version of the product data. While the term unique is self-evident, what we mean by controlling is that when we have two or more unique data representations, one of the representations is the one we all agree is the correct one—the representation that everyone will work with.4
Product data singularity has always been an issue. (Og thinks the clan’s inventory of spears is five, while Ug thinks it’s six.). Singularity of data is a relatively recent problem as it pertains to formal designs and plans because the more complex and voluminous the designs and plans are, the more difficult and costly it is to duplicate them. In addition, when the designs and plans had to take physical form, such as drawings on paper, we could always resort to geographic coordinates to uniquely identify the data and its various representations. Given its size and complexity, there most likely was only one set of drawings and plans for the Eiffel Tower. However, even if there were multiple sets, the drawings hanging on the walls of Gustave Eiffel’s office were the controlling set.
The development and use of computers compounded this problem of lack of singularity because now even the most complex and voluminous data could be duplicated at minimal cost and effort. Now there can easily be multiple copies of the most complex product data. Or more to the point with respect to the issue of singularity, there can easily be multiple copies of the most complex product data that varies slightly with each copy because of small but significant changes that have been made between each copy.
There are two cases we must examine. The first case is when the product data represents an existing, tangible object—a part, a component, an assembly, a product. The second case concerns the situation when the product data represents what is not yet an existing, tangible object.
The first case, the case of the existing tangible object, is the easier case to deal with. When there is a tangible object, we can use it as the reference to determine which of the product data is controlling. By definition, the data about a tangible object is contained in the object itself. If there is some question about the accuracy of our product data concerning the shape of this existing, tangible object (i.e., its dimensions, weight, and its color), we can always measure the dimensions of the object, weigh it, and take a color spectrometry of it to compare our product data with these observations. When the spear product data inventory count of Og and Ug disagreed, they could walk back into the cave and do a physical count to find out whose inventory record should be the controlling one.
The second case, where there is no tangible object to use as a reference, is more problematic. This is the very common situation where a component or part is in the design stage and there is as yet no physical representation of it. In this case, there has to be a shared understanding by the individuals involved as to how to identify the controlling product data if multiple unique versions exist.

Kết quả (Việt) 1:

Điểm kỳ dị là một trong những đặc điểm quan trọng nhất của PLM và có thể là một trong những khó nắm bắt. Điểm kỳ dị trong PLM được định nghĩa là có một phiên bản duy nhất và kiểm soát dữ liệu sản phẩm. Trong khi thuật ngữ duy nhất là tự hiển nhiên, những gì chúng tôi có nghĩa là bằng cách kiểm soát là khi chúng tôi có hai hay nhiều dữ liệu duy nhất đại diện, một trong những đại diện là một trong chúng ta đều đồng ý là đúng-đại diện tất cả mọi người sẽ làm việc with.4Điểm kỳ dị dữ liệu sản phẩm luôn luôn là một vấn đề. (Og nghĩ hàng tồn kho của gia tộc của spears năm, trong khi Ug nghĩ rằng nó là sáu.). Điểm kỳ dị của dữ liệu là một vấn đề tương đối gần đây vì nó liên quan đến thiết kế chính thức và kế hoạch vì phức tạp hơn và đồ sộ các kế hoạch và thiết kế đang có, càng có nhiều khó khăn và tốn kém nó lặp lại chúng. Ngoài ra, khi các kế hoạch và thiết kế đã phải mất dạng vật lý, chẳng hạn như các bản vẽ trên giấy, chúng tôi có thể luôn luôn khu nghỉ mát với các toạ độ địa lý để xác định duy nhất các dữ liệu và các đại diện khác nhau. Do kích thước và độ phức tạp của nó, rất có thể đã có chỉ có một tập hợp các bản vẽ và kế hoạch cho tháp Eiffel. Tuy nhiên, ngay cả khi đã có nhiều bộ, các bản vẽ treo trên tường của văn phòng của Gustave Eiffel đã thiết lập kiểm soát.Sự phát triển và sử dụng máy tính phức tạp này vấn đề thiếu dị vì bây giờ thậm chí là các dữ liệu đồ sộ và phức tạp nhất có thể được nhân đôi lúc tối thiểu chi phí và công sức. Bây giờ có thể dễ dàng có nhiều bản sao của dữ liệu sản phẩm phức tạp nhất. Hoặc nhiều đến điểm đối với các vấn đề của kì dị, có thể dễ dàng có nhiều bản sao của các phức tạp nhất dữ liệu sản phẩm mà thay đổi một chút với mỗi bản sao do thay đổi nhỏ nhưng đáng kể đã được thực hiện giữa mỗi bản sao.Có hai trường hợp chúng ta phải xem xét. Trường hợp đầu tiên là khi dữ liệu sản phẩm đại diện cho một đối tượng hiện tại, hữu hình — một phần, một phần, một hội đồng, một sản phẩm. Trường hợp thứ hai liên quan đến tình hình khi dữ liệu sản phẩm đại diện cho những gì là không được nêu ra là một đối tượng hiện tại, hữu hình.Trường hợp đầu tiên, trường hợp của các đối tượng hữu hình sẵn có, là trường hợp dễ dàng hơn để đối phó với. Khi có một đối tượng hữu hình, chúng tôi có thể sử dụng nó như là tài liệu tham khảo để xác định sản phẩm dữ liệu việc kiểm soát. Theo định nghĩa, các dữ liệu về một đối tượng hữu hình được chứa trong đối tượng chính nó. Nếu có một số câu hỏi về tính chính xác của sản phẩm dữ liệu liên quan đến hình dạng này hiện có, đối tượng hữu hình (ví dụ, kích thước của nó, trọng lượng và màu sắc của nó), chúng tôi luôn luôn có thể đo lường kích thước của các đối tượng, cân nặng nó, và đưa spectrometry màu sắc của nó để so sánh dữ liệu sản phẩm của chúng tôi với những quan sát. Khi hàng tồn kho dữ liệu sản phẩm spear đếm của Og và bậc không đồng ý, họ có thể đi bộ trở lại vào các hang động và làm một số vật lý để tìm hiểu mà kỷ lục hàng tồn kho nên là kiểm soát.Trường hợp thứ hai, nơi không có đối tượng hữu hình để sử dụng như là một tham chiếu, là có vấn đề hơn. Đây là tình hình rất phổ biến, nơi một phần hoặc một phần trong giai đoạn thiết kế và không như được nêu ra không có đại diện vật lý của nó. Trong trường hợp này, có phải là một sự hiểu biết được chia sẻ bởi các cá nhân tham gia như thế nào để xác định dữ liệu sản phẩm kiểm soát nếu nhiều phiên bản duy nhất tồn tại.

Kết quả (Việt) 2:

Singularity là một trong những đặc điểm quan trọng nhất của PLM và có thể là một trong những khó nắm bắt nhất. Singularity trong PLM được định nghĩa là một độc đáo và kiểm soát phiên bản của dữ liệu sản phẩm. Trong khi thuật ngữ duy nhất là hiển nhiên, những gì chúng tôi có nghĩa là bằng cách kiểm soát là khi chúng ta có hai hoặc độc đáo hơn bày dữ liệu, một trong những đại diện là một trong tất cả chúng tôi đồng ý là đúng một đại diện mà tất cả mọi người sẽ làm việc with.4
dữ liệu sản phẩm kỳ dị luôn luôn là một vấn đề. (Og nghĩ hàng tồn kho của gia tộc của giáo là năm, trong khi Tất nghĩ đó là sáu.). Singularity của dữ liệu là một vấn đề tương đối gần đây vì nó gắn liền với các thiết kế và kế hoạch chính thức vì sự phức tạp và đồ sộ các mẫu thiết kế và kế hoạch này, khó khăn hơn và tốn kém đó là để lặp lại chúng. Ngoài ra, khi thiết kế và kế hoạch đã phải lấy hình dạng vật lý, chẳng hạn như bản vẽ trên giấy, chúng tôi luôn luôn có thể viện đến tọa độ địa lý để nhận diện ra các dữ liệu và các đại diện khác nhau của nó. Do quy mô và sự phức tạp của nó, có nhiều khả năng chỉ là một tập hợp các bản vẽ và các kế hoạch cho tháp Eiffel. Tuy nhiên, ngay cả khi có nhiều bộ, các bản vẽ treo trên các bức tường của văn phòng Gustave Eiffel đã thiết lập kiểm soát.
Việc phát triển và sử dụng máy tính phức tạp vấn đề này của thiếu dị bởi vì bây giờ ngay cả những dữ liệu phức tạp nhất và đồ sộ có thể được nhân đôi ở chi phí tối thiểu và công sức. Bây giờ có thể dễ dàng được nhiều bản sao của dữ liệu sản phẩm phức tạp nhất. Hoặc hơn nữa đến điểm đối với các vấn đề của kỳ dị với, có thể dễ dàng được nhiều bản sao của dữ liệu sản phẩm phức tạp nhất mà thay đổi một chút với mỗi bản sao vì những thay đổi nhỏ nhưng đáng kể đã được thực hiện giữa mỗi bản sao.
Có hai trường hợp chúng tôi phải kiểm tra. Trường hợp đầu tiên là khi dữ liệu sản phẩm đại diện cho một hiện tại, đối tượng một hữu hình một phần, một thành phần, một hội đồng, một sản phẩm. Trường hợp thứ hai liên quan đến tình hình khi dữ liệu sản phẩm đại diện cho những gì chưa phải là một hiện, đối tượng hữu hình.
Các trường hợp đầu tiên, trường hợp của các đối tượng hữu hình hiện có, là trường hợp dễ dàng hơn để đối phó với. Khi có một đối tượng hữu hình, chúng ta có thể sử dụng nó như là tài liệu tham khảo để xác định các dữ liệu sản phẩm được kiểm soát. Theo định nghĩa, các dữ liệu về một đối tượng hữu hình được chứa trong đối tượng chính nó. Nếu có một số câu hỏi về tính chính xác của dữ liệu sản phẩm của chúng tôi liên quan đến hình dạng của hiện tại, đối tượng hữu hình này (tức là, kích thước, trọng lượng của nó, và màu sắc của nó), chúng ta có thể luôn luôn đo kích thước của các đối tượng, cân nặng, và mang một màu quang phổ của nó để so sánh dữ liệu sản phẩm của chúng tôi với những quan sát này. Khi sản phẩm giáo kê hàng tồn kho dữ liệu của Og và Tất không đồng ý, họ có thể đi ngược lại vào trong hang động và làm một số vật chất để tìm ra người có Biên bản kiểm kê nên là kiểm soát một.
Trường hợp thứ hai, nơi mà không có đối tượng hữu hình để sử dụng như một tài liệu tham khảo, có vấn đề hơn. Đây là tình trạng rất phổ biến mà một thành phần hoặc một phần đang trong giai đoạn thiết kế và đến nay vẫn chưa có đại diện vật lý của nó. Trong trường hợp này, đó có phải là một sự hiểu biết chia sẻ bởi các cá nhân liên quan như thế nào để xác định các dữ liệu sản phẩm kiểm soát nếu nhiều phiên bản độc đáo tồn tại.