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成绩单 | 首批参与三维研发数据的重复性筛查企业报告摘要

写在前面的话
 

 

5月12日本公众号发布的讯息得到若干制造业企业响应,在为其实地部署和应用PARTsolutions三维零部件数据资源智能搜索工具后,首批用户报告已成功提交,获得客户的高度认可,图文链接请点击查看:
 
服务通知 | 为企业用户推出三维研发数据重复性筛查

 

在得到参与企业的书面许可后,我们隐去报告细节,仅将最终数据和客户认可价值进行披露,供更多读者参考,同时也期待更多国内制造业企业或研究院所的参与。
 
项目交付物样例
 

 

 
按照上面的示例数据可见,我们的软件系统将根据“材质”、“表面处理”等关键词对海量模型数据进行过滤,继而加入“几何相似度”(上表中属性G列)这一创新性比对功能,按“长相”将高于某一百分比相似度的模型数据进行快速筛选,继而形成数据表。
 
通过几何与非几何关键属性的筛查,将具有高度疑似属性的模型数据放入同一“家族ID”(上表中属性B列),并根据模型“人脸识别”结果进行排序,即上表中的C列,成员ID,由此即可将数以万计到数以十万计的三维模型数据进行快速归集,后续标准化部门即可按图索骥,在数量不太大的疑似结果中进行人工确认,从中轻松完成如下工作内容:

 

  • “聚合”具有相同或相似几何形状与尺寸且材质等属性相同的零部件,供人工确认是否“一物多号”
  • 剔除冗余重复物料,保留“唯一”编码(物料&模型),以恰当方式告知设计者
  • 指导采购、物流、仓储等后续部门进行物料合并
  • 交由研发部门确认是否可以进行自制件合并或外购件替代,以减少零部件应用种类
  • 可通过加入“项目名称”、“创建日期”、“项目团队”等字段,显示更多属性信息,便于核查

 

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重复件分析报告 | 基于PDM/PLM三维数据的智能化查重与分类利器

 

 

应用价值解读
 

 

企业I

某光电设备提供商

 

企业性质:股份制
研发团队规模:≈70人
研发平台:SolidWorks & ePDM
 
 
报告解读:

此次筛查服务共提取PDM系统中保存的装配与单体零部件6,432个;

经过PARTsolutions软件工具的重复性核查,几何相似度≥98%,且具有相同材质与表面处理的疑似重复数据共计1,196个,比例为18.6%;

企业包含三维模型的物料总量:24万条,按此比例(18.6%)计算约有44,627疑似重复或近似模型;

对此,客户认为报告中的数据“认可度”为75%,据此24万条数据中应有重复近似数据33,470条;

客户给出每零部件年度平均成本为94元人民币,则过滤、剔除甚至避免上述比例的重复与近似零部件将直接为企业节约成本¥3,146,194。

关于“认可度”,PARTsolutions软件工具可根据三维模型几何尺寸与形状,并在多变量如材质等文本信息过滤条件下对零部件模型数据进行自动归集,并将报告作为人工过滤与确认的起点,因此会大大降低人工筛选重复设计与近似设计的工作量和时间周期,因此我们将其定义为数据“认可度”,也就是我们常说的疑似重复件,而人工带有专业知识与场景的决策过程,目前软件技术尚无法达成,但即使认可度由75%降低为15%,年度可节约成本仍在60万元以上。

 

企业II

某轨道交通整车企业

 

企业性质:国有
研发团队规模:≈600人
研发平台:CATIA & Teamcenter
 
 
拥有140万三维数据的“铁老大”,成绩看起来还不错,提供的9,000多条数据中只有7%的“疑似”重复数据,经过对657条数据逐一排查,客户认为可行度在90%以上,按此推算,即使每物料成本为60元,年度成本节约空间也在500万元以上。

 

企业III

某通讯设备集成商

 
企业性质:中外合资
研发团队规模:≈60人
研发平台:Creo & Windchill
 
 
行业领域的不同,以及产品客制化程度的巨大差别往往导致重复、近似数据的多发程度天壤之别。
 
在上图中,我们被允许提取8716组数据进行筛选和识别,高于98%几何相似度的数据竟然接近一半(49.6),在企业模型总量超过40万的大背景中,客户认为由于大量覆盖件、钣金件的存在且定制件的不可通用性导致“必然的”重复,因此“认可度”被调整为70%,在单件年度成本170元时,年度可节约成本超过200万。

 

 

“后标准化”的力量
 
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核心竞争力塑造:谈产品三维设计背景下的标准化数据管理

 

 

在上述报告和PARTsolutions一系列智能化数据检索功能的支持下,可以轻松从浩如烟海的研发数据中筛选出各种原因产生的重复数据,近似/重复设计导致的“一物多号”现象正在无声吞噬制造业企业的利润空间。
 
借助PARTsolutions提供的一系列“后标准化”工具,以及丰富的“前标准化”应用模块通过卓有成效的“围追堵截”实现在产品研发端对数据资源的整理与整合,让研发人员自“源头”“自觉”避免重复设计,理顺作业流程,将数据管理部门,如标准化从繁忙的“大海捞针”中解放出来,让研发人员专注于增值设计。
 
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