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。

調達と購買のための OnePart

社内や国間において部品の検索と比較が容易

自動化と解析の効果を産業部品に適用することで、企業の購買戦略が強化され、価値を重視する次世代の設計プログラムによる主な節約機会が明らかになります。独自の 3D CAD 類似性および機械学習テクノロジーにより、工学データと購買データを相互にリンクすることで、類似または同じ部品の中で参照番号と価格が異なるものをすぐに特定することができます。その結果、数量割引を活用できるようになり、優先サプライヤーの選択を最適化できます。

OnePart を活用するために 3D ソフトウェアをマスターする必要はありません。調達部門の専門家は次のことを改善できます

  • 3D 部品、価格、サプライヤー間の不整合を検出する 
  • 可能性のある節約を推定して、確実に削減する方法を判断する
  • サプライヤーと交渉する
     

デザイン & エンジニアリング向けの OnePart

既存の部品、2D/3D 設計、関連するドキュメントの検索および再利用に役立つ

NETVIBES OnePart により、設計者とエンジニアは既存部品を再利用できます。これにより、部品を重複して作成してしまう、時間を無駄にする、あるいはただ単に適切な部品を見つけられない、といった問題が解消されます。わずか数クリックで、レガシー部品や関連する 2D/3D 設計を検索し、企業内に埋もれていた膨大なデータの価値を素早く把握できます。対照比較機能を使用して検索をさらに絞り込み、再利用できる適切な部品を見つけ出すことができます。類似部品が見つかった場合には、さまざまな形式(.xls、PDF など)の、仕様やテスト、検証、認証に関する重要なドキュメントを解析することで、最適な再利用と全体的な状況把握が可能です。

OnePart 統合検索エクスペリエンスは、類似性、メタデータ、セマンティックリンクでつながるドキュメントや関連情報を組み合わせることで形状検索を可能にする独自の検索機能を備えており、すべてを単一のページで実行できます。 

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。

調達部門責任者
自動車メーカー

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