OnePart
제품 파트 소싱 및 공용화/ 표준화 인텔리전스로 업무 복잡도를 줄이세요
설계자에서 공급업체까지 구성 요소 소싱 및 표준화 간소화
NETVIBES OnePart 인공지능 기반 애플리케이션은 사용자가 기업 자산을 분류하고 재사용할 마스터 파트를 식별하고 엔지니어링 팀에서 선호하는 파트를 선택할 수 있도록 지원하는 동시에 기업 정책의 실행 상황을 지속적으로 모니터링할 수 있도록 해줍니다. 나아가 구매 및 조달 전문가들은 이러한 애플리케이션을 활용하여 적합한 공급업체를 찾고, 부품을 그룹화하거나 기술적으로 대체가 가능한 올바른 대안을 선택하여 주문을 최적화할 수 있습니다. 회사 표준을 적용하고 공급망에 더 많은 유연성을 도입하여 위험을 줄여 보십시오.
- 표준화
- 소싱 및 구매
- 설계 및 엔지니어링
표준화를 위한 OnePart
기업이 파트를 단순화, 구성 및 최적화할 수 있도록 지원
머신러닝 덕분에 더욱 쉽게 비슷한 파트를 식별하고 기술 정보를 비교할 수 있으므로 복잡성 관리자가 설계 사무소에서 재사용할 표준 파트를 쉽게 분류하고 식별하는 데 도움이 됩니다.
품질 및 분류 엔지니어는 기업의 전체 레거시 자산을 바탕으로 파트를 분류할 수 있습니다. 각 파트는 3D 형상의 유사성 및/또는 시맨틱 기준에 따라 가장 유사한 항목과 연결되어 클러스터를 구성하게 되며 이러한 클러스터는 다시 상/하위군으로 분류됩니다. 파트군 내의 파트를 모두 분류했으면 특정 파트에 마스터, 대체 또는 폐기라는 태그를 지정할 수 있습니다. 이와 같은 파트의 상/하위군의 분류와 연결된 태그는 OnePart에 대대적으로 적용되므로 설계자와 엔지니어는 파트를 선택하는 과정을 안내하고 PDM 및 ERP 시스템으로 쉽게 불러올 수 있습니다.
또한 품질 저하를 방지하고, 카탈로그에서 이미 최적화된 동일한 파트 참조가 늘어나지 않도록 해줍니다. 재사용할 기존 유사 파트의 제안된 분류 또는 식별과 함께 새 부품 생성 경고를 수신합니다.
소싱 및 구매용 OnePart
사내 그리고 여러 국가 간에 쉽게 파트를 검색하고 비교할 수 있습니다.
자동화 및 해석의 강점을 산업 파트에 적용하면 차세대 가치 설계 프로그램에 대한 주요 절약 기회를 찾아낼 수 있어 회사의 구매 전략을 강화하는 데 도움이 됩니다. 고유한 3D CAD 유사성 및 머신러닝 기술이 엔지니어링 및 구매 데이터를 교차 연결함으로써 참조 번호와 가격은 다르지만 비슷하거나 동일한 파트를 빠르게 찾아낼 수 있습니다. 이에 따라 대량 구매 할인을 받고 선호 공급업체 선택을 최적화할 수 있습니다.
OnePart의 장점을 활용하기 위해 3D 소프트웨어를 마스터할 필요가 없습니다. 조달 전문가는 다음 사항을 개선할 수 있습니다.
- 3D 파트, 가격 및 공급업체 간 불일치 감지
- 잠재적 절감 효과를 예측하고 이러한 절감 효과를 확보하는 방법 결정
- 공급업체와 협상
설계 및 엔지니어링용 OnePart
기존 파트, 2D/3D 설계 및 관련 문서 찾기 및 재사용을 지원
NETVIBES OnePart는 설계자와 엔지니어가 기존 파트를 다시 만드느라 시간을 허비하거나 올바른 파트를 찾지 못하는 등의 어려움 없이 기존 파트를 재사용할 수 있도록 해줍니다. 사용자는 몇 번의 클릭만으로 레거시 파트와 관련 2D/3D 설계를 찾아보며 전에는 알지 못했던 방대한 양의 데이터에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 또한 검색을 구체화하여 파트를 나란히 비교하면서 재사용하기에 가장 적절한 파트를 식별할 수 있습니다. 유사 파트가 검색되면 사용자는 사양, 테스트, 검증 및 인증 자료 등 여러 형식(예: .xls 및 .pdf)으로 된 중요한 관련 문서를 분석하여 최적의 파트 재사용을 지원하고 상황에 대한 완벽한 보기를 확보할 수 있습니다.
OnePart 통합 검색 환경에서는 하나의 페이지에서 유사성, 메타데이터, 시맨틱 링크 문서 및 관련 정보를 결합하여 형상 검색 기능을 독창적으로 구현할 수 있습니다.
지금 바로 시작하세요
우리는 부품에 대한 적정 비용을 파악하고 있을 뿐 아니라 실제 가격도 알고 있습니다. 무엇보다도 이 모든 정보를 한 곳에 확인할 수 있습니다. 또한 우리는 재사용 가능한 파트를 알고 있으며, 나아가 공급망이 이를 위한 적절한 용량을 갖추지 못하는 때도 알고 있습니다. 이러한 부분을 파악한 상태에서 이를 고려하여 시나리오 계획을 세울 수 있게 된 것은 단연코 혁신이라 할 수 있습니다.
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