コンポーネントの調達と標準化を、設計者からサプライヤーまで合理化

NETVIBES OnePart の AI 駆動型アプリケーションは、会社資産の分類、再利用できるマスター部品の特定のほか、優先する部品をエンジニアが選択できるようにするとともに、企業ポリシーの実行を継続的にモニターします。さらに、調達・購買部門の担当者は、このアプリケーションを活用して、適切なサプライヤーの検索、コンポーネントのグループ化、技術的に実行可能で最適な代替手段の選択により、注文を最適化できます。企業の標準を適用し、サプライチェーンに柔軟性をもたらすことで、リスクが緩和されます。

標準化のための OnePart

部品の簡素化、整理、最適化に役立ちます

機械学習により、かつてないほど簡単に同様の部品を特定し、技術情報を比較できるようになりました。その結果、複雑さに対処するマネージャーは、設計事務所で再利用するために標準部品を分類して識別することができます。

品質管理エンジニアやメソッド・エンジニアは、企業のレガシー資産全体から部品を分類できます。3 次元形状の類似性やセマンティック条件に基づき、各部品を最も類似性の高い部品と関連付けることで、クラスターを形成し、最終的にファミリーやサブファミリーに分類します。ファミリー内のすべての部品を分類すると、任意の部品にマスター、代替、廃止のいずれかをタグ付けできます。部品ファミリーとサブファミリーのこのカテゴリーは、関連タグとともに OnePart に一括して取り込まれ、設計者とエンジニアが部品を選択する際に手掛かりとなり、PDM システムや ERP システムに簡単にインポートすることができます。

プロセスからの逸脱回避にも役立ち、カタログで最適化された同一部品リファレンスが増加するのを防ぐことができます。新規部品作成アラートと、再利用すべき既存の類似部品の分類や識別の提案を出力することができます。

さあ、始めましょう

どのコンポーネントにコストをかけるべきか判断するとともに、実際のコストも把握できます。しかもすべての情報を 1 か所で確認できます。再利用可能な部品はわかっています。ただし重要なのは、そのための生産能力がサプライチェーンになくなるのがどのタイミングかを把握することです。それを把握し、シナリオに沿って計画を立てられるようになったことは、画期的です。

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