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数据治理 | 海量研发数据的智能高效分类PartitionMap:针对自制件三维模型

数据治理、零部件特别是自制件通用化,是企业开展产品数据管理的重要环节和热门话题,在“降本增效”为导向的大背景下,研发管理部门比如标准化部门或者其他负有类似职能的部门越来越受到关注,并从传统的审图、贯标向数据治理与选型辅导等领域倾注精力。与此同时,对海量研发数据的整理、整合与分类,引导设计人员/部门采用现有历史零部件进行新产品、新型号、新项目的研发,为企业由设计端到生产、维护等各阶段产品生命周期的成本与周期管控发挥着至关重要的作用。

 

谈到零部件分类,就是一件令研发和管理部门人员挠头的事,要想进行数据治理,就要先把大量研发数据按一个维度进行整理,串起来。而单一维度又无法对跨专业、多品种数据进行完善的分类,同时由于自制件命名方式不完善、不规范等原因造成研发三维模型的数据整理更多依靠非常费时费力效率低下的“手工作业”。而分类是一切数据治理的前提,不分类谈不上治理,比如剔除冗余,系列化、参数化这些命题也就无从谈起。

 

“各村儿的地道都有很多高招”,小编到访过不少工业企业,关于数据治理的奇思妙想也着实令人“大开眼界”:30万行的Excel,属性/变量梳理,参数收集,密电码一般的物料号……凡此种种,接下来就是挥汗如雨的加班和内卷。谁都知道,数据整理对产品研发和企业盈利不产生直接效益,就像二维转三维一样,是信息载体的转移,当然“磨刀不误砍柴工”,间接效益不言而喻,但是显然我们应该让磨刀的时间越短越好,越锋利越好。

 

“工欲善其事必先利其器”,小编尝试用LEGO这种大家喜闻乐见、通俗易懂的方式来抛砖引玉,为大家提供一些针对产品三维研发数据的治理与分类的方法和建议。

 

产品由零部件组成,为了应对越来越复杂的产品和人员结构,很多企业已经在使用PDM/PLM来管理他们的产品数据,但为何如何强大的系统却无法帮助企业将产品数据变得更加易于整理、分类和借用,同时整理数据所耗费的成本、人力和时间又尽量少呢?

 

原因固然很多,但究其根本,从数据治理角度出发,可以被归结为三维研发数据的属性缺失,导致后期借用和整理变得十分困难。组成机电产品或者说工业品的零部件,如果我们将其分为标准件、供应商件、自制件(包括外协件)三类的话,前两者由于存在相对比较严谨的标准命名方式和编码、名称,比较容易进行归集和处理。

 

而对于自制件而言,一般企业和研究院所即使在PDM/PLM系统管控下其属性信息仍然难以规范,比如上图这个简单的LEGO玩具,仅仅14种零部件应该如何命名和分类呢?这些零件能否在设计其他玩具时被方便快捷的引用和借用呢?比如我们可以通过文本方式进行搜索,车轮、轮毂,好的,那么其他几种应该怎样命名和查找呢?

 

要知道,企业中每创建一个新的零部件,特别是自制件其所耗费的成本之高,令人咂舌。一组国外的公开数据供大家参考,这里的单位是欧元。

 

换句话说,每个LEGO碎片(零部件)都凝结了大量企业有效工作时间和成本,同时还有知识的沉淀,如何通过分类使其在新产品中发挥作用,显然是降本增效提高产品可靠性的捷径之一。

 

答案似乎已经呼之欲出,我们要求设计者在创建零部件时完整的给出各种属性信息,比如形状、用途、关键尺寸(规格),再加上一串不太长的唯一代码就可以了。但现实往往比这惭愧的多,一家德国企业在华企业对小编说:

 

当我们在SAP中输入‘Bracket’(支架)以后,会出现625个结果,从中找到所需要的哪个支架几乎不可能

 

即使设计者在属性中标记了规格、材质、名称这些信息,那么好,对这625个支架进行分类,以及那些也许不止625个没有被命名为“支架”的支架,就不那么容易了。

 

回到LEGO乐高的话题,一张图是某骨灰级玩家对其现有积木的分类手账,不可为不用心,但是他发现,当某一类别下超过200个元素的时候,查找起来就将变得困难,从而导致乐高基础块的“重复采购”从偶然变为多发。

 

那么好了,再下面是LEGO官方对积木碎片(也就是零部件)的官方命名方式:“编码 名称(规格)-颜色”加一张不太清晰的预览图,曾几何时全球玩家就依赖这些信息在进行乐高“零部件的选型”,如果你恰巧想找一个“这样那样”的积木,不是那么容易。

 

一款能够让“上至九十九下至刚会走”的全球粉丝着迷的创新型企业不会就此止步,很快LEGO-BOM上线,任意产品所辖积木块的三维预览、编码、名称(规格)以及与之相似形状、尺寸和颜色的搜索方式呈现在其官网,大大方便了使用者的选型过程,与此同时,快速针对产品(线)间的快速分类与聚类也就此变得高效。

 

扯得远,但道理通,现在我们回到核心话题PartitionMap,只要你在PDM/PLM或者硬盘的某个或某堆文件夹,点一下,而不是两下鼠标,就可以将所选区域内的所有数据按照文本属性和几何形状+尺寸被自动分类,如果忽略文本属性那么就“纯看脸”,获得一幅这样的Map,每个框内就是软件给出的分类建议,右上角是所辖的零部件数量。如果你愿意可以双击任一分类框,查看376或者184个零部件的详细信息,甚至进行动态的三维对比,是不是很帅?往下划,看视频!

 

(点击观看视频)

 

  • 00:03:在PDM/PLM/文件系统中选择任意区域,发起Map分类
  • 00:10:分类由粗到精,逐级扩展,双击任一分类预览延伸分类
  • 00:13:知道黄底区域为底层分类节点
  • 00:19:将所辖分类加入对比框,文本属性比较、三维动态对比、二维投影查看
  • 00:40:确认分类,将其纳入某一虚拟文件夹(分类节点)进行重命名
  • 00:51:查看和确认分类结果,此时可以增改删分类内容

 

软件一时还不能完全替代人工即使AI加持,没错,但PartitionMap可以帮你把需要人工确认的范围大大缩小,人类不擅于从200000个结果中查找所需,那么PartitionMap就帮你把结果缩小到十选一,再后面就需要运用专业知识进行人工筛选,1/10这是我们最擅长的领域。

 

PartitionMap利用三维模型的几何形状与尺寸信息,在没有任何的文本属性支持的情况下,可以在分秒之间对保存有海量PDM/PLM数据的系统中进行快速预分类,将历史数据分为多个“堆”,其实我们内部叫“坨”,大堆或者小坨可以根据数据维度需要进行设置,在此基础上,如果文本过滤,比如材质、表面处理等等,即可实现对模型数据的快速归集,这就是她的完美之处。

 

基于PARTsolutions V12最新版本的PartitionMap,在原有针对三维模型的智能检索的基础上推出,经历了超过10个版本更迭的PARTsolutions正在服务于更多中国制造业企业。

 

本文相关内容亦请参考以下链接
 
如何对研发端三维零部件数据进行准确、快捷、高效分类 | 其实不复杂
 
非标自动化 | 德沃包装机械:与SolidWorks & EPDM集成的三维数据资源管理系统
 
公开课 – 非标自动化工程师 必须盘过的锦囊(二)  所画即所得的2D草图搜索
 
公开课(三)拓扑搜索:"长度68mm,两个φ10mm通孔的连接板",说出来,我们帮你找到她!
 
公开课 – 非标自动化工程师 必须盘过的锦囊(四)  新奇!按颜色搜索三维模型
 
公开课–必盘锦囊(五)三维几何特征搜索
 
公开课(八)三维模型快速借用 | 避免零部件重复设计:LiveSearch实时搜索做得到!
 
公开课 (十一) 三维模型对比及至动态对比
 
公开课(十三)视频:三维智能搜索再升级!按预制模板对历史数据进行快速搜索和借用
 
国家地理纪录片 | 乐高:郑重推荐给每个中国工程师,不是工匠精神那么简单
 
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
 
LIVEsearch:历史模型复用,避免重复与近似设计,破解“一物多号” | 视频详解
 
Filter Assistants | 为PDM/PLM提供零部件尺寸的参数过滤与选型功能
 
如何避免产品研发过程中的近似设计与重复设计?| PARTsolutions

 

 


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