屬性標準化
統一自由文字、單位、分類與關鍵工程屬性。
AI＋PLM USE CASE 08 · PARTS RATIONALIZATION
零件合理化與重複料號
利用屬性、自然語言與幾何相似度找出可重用或重複零件，在建立新料號前提供標準件建議。
先找得到既有零件，才談真正重用
AI 協助跨命名方式、屬性格式與 CAD 外型找到相似零件，但合併與淘汰仍透過正式變更治理。
相似度分析
比較規格、描述、外型與使用情境，形成候選群組。
重用與淘汰建議
依供應、成本、使用量和狀態推薦保留的標準零件。
零件治理流程
把 AI 建議放入既有料號申請和工程變更流程，避免自動合併造成錯誤影響。
- 01建立零件索引讀取屬性、規格、CAD、供應商及 Where-used。
- 02形成相似群組以 ML、文字與幾何特徵計算相似度。
- 03工程判讀確認互換性、認證、性能和供應條件。
- 04受控治理透過變更流程合併、替代或停止使用。
BUSINESS VALUE
預期效益
料號量大、跨事業單位或歷經併購的企業通常最容易產生價值。
- 減少重複新料號
- 提高標準件重用率
- 降低庫存與供應商複雜度
- 改善料件主檔品質
從一個零件分類開始
以明確屬性及工程判定標準驗證 AI 相似度品質。