随着电子行业的不断发展,元器件的种类、品牌、生产厂家越来越多,作为电子元器件工程师和采购,需要更多的掌握电子元器件的分类、型号识别、用途等专业基础知识,才能为企业提供更专业的选型采购建议。面对复杂的BOM形态以及物料需求,我们往往需要解决这样一些问题:
1、产品研发初期选型时的资料查找,收集。
2、选型时只有部分参数信息没有完整的MPN。
3、研发工程师设计样板,需要物料的模型图样做排版设计。
4、客户的小批量多品种项目需求,比较多的复杂BOM需要处理。
5、BOM清单型号整理快速下单,物料跟踪。
这些问题往往会给工程师和采购们带来很多困扰,例如资料查找、器件模型下载多个网站查询,费时耗力;型号不全、参数缺失,需要快速确认正确的MPN、MFR给到采购部门;处理小量多样的BOM清单费时费力,还要批量找料等。
Supplyframe XQ 作为一款智能分析处理BOM的工具,基于世界上最大的电子元器件数据库—— 6亿的元器件——利用AI人工智能和机器学习下的智能匹配逻辑,快速准确地匹配上传的元器件数据列表和产品 BOM,协助CE工程师及采购在海量的数据中,根据参数描述或不完整的MPN快速匹配正确的MPN,并提供完备详细的参数信息,数据手册和技术文件,CAD 模型和封装,以及合规性:RoHS、REACH、WEEE 和 Conflict Minerals。
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CE工程师可以:
1、更快的匹配找到需要的MPN和型号资讯;
2、一次性找到需求的所有器件资料,节省时间。
采购可以:
1、更快速有效的处理复杂形态的BOM,提高效率;
2、匹配出准确的MPN,做更快速的采购响应。
现在网站有试用版,快来尝试看如何快速提高报价效率。
Supplyframe四方维是面向全球电子产业链,从设计到采购智能交互平台,其供应链智能信息和解决方案可解释数十亿的行为意图、用户需求和隐藏的风险信号,从而在整个产品设计到问世生命周期中提供基于大数据的决策建议。超过1000万的开发和供应链专业人士使用我们的搜索平台、网络媒体和SaaS解决方案,以优化每年超过1200亿美元的直接材料支出。2021年并入西门子工业软件部,通过人工智能产生供应链相关的市场洞察,成为西门子部署 Xcelerator as Service(XaaS)云产品组合的重要一环,以帮助行业公司增强电子和半导体战略。
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