Des outils d’IA ciblent la duplication de pièces dans les workflows PLM

Les fabricants qui gèrent des portefeuilles produits complexes sont souvent confrontés à des composants en double, à des enregistrements de pièces incohérents et à des données d’ingénierie fragmentées, ce qui affecte les coûts, les stocks et les délais de développement. Dans ce contexte, PTC a introduit Windchill AI Parts Rationalization, une fonctionnalité d’intelligence artificielle intégrée à sa plateforme de gestion du cycle de vie des produits (PLM) Windchill^®.

Détection des composants redondants dans les bases de données d’ingénierie
Windchill AI Parts Rationalization est conçu pour identifier des pièces similaires ou en double au sein des systèmes d’ingénierie. En analysant les enregistrements existants, le système met en évidence les redondances susceptibles d’entraîner des achats inutiles, des stocks excessifs et des inefficacités de conception. La fonctionnalité facilite ensuite la consolidation de ces pièces via des workflows de gestion des modifications intégrés à l’environnement PLM.

Cette approche répond à un problème fréquent dans les grandes organisations d’ingénierie, où le développement parallèle et la saisie de données décentralisée peuvent conduire à l’existence de plusieurs références pour des composants fonctionnellement équivalents.

L’IA intégrée au cœur de la gestion des pièces
Proposée sous forme de module complémentaire pour Windchill^®, cette capacité s’intègre directement aux processus existants de gestion des pièces plutôt que de fonctionner comme une couche analytique distincte. Les équipes d’ingénierie et de gestion de configuration peuvent ainsi examiner les similitudes identifiées par l’IA dans le cadre de leurs activités habituelles de gouvernance des données. L’objectif est de réduire la prolifération de références, de diminuer les niveaux de stock et d’assurer une plus grande cohérence des données techniques entre projets.

Une meilleure qualité des données bénéficie également aux processus en aval tels que les achats, la planification de la production et la documentation de service, où des définitions de pièces fiables sont essentielles à la collaboration au sein de la chaîne logistique numérique.

Soutien aux workflows de classification et de réutilisation
PTC a indiqué que d’autres améliorations de Windchill AI sont prévues afin d’étendre l’automatisation et l’aide à la décision aux scénarios de classification et de réutilisation. Celles-ci incluront une assistance intelligente à la classification, des recommandations de réutilisation directe de pièces existantes dans les environnements de conception, ainsi que des suggestions au niveau des schémas.

Des fonctions supplémentaires en cours de développement portent sur le suivi des doublons ainsi que sur la comparaison des propriétés matériaux et des coûts entre différentes pièces. Ces capacités visent à appuyer les analyses de compromis techniques et les décisions de gestion de projet basées sur des données de composants existants.

Inscrit dans une stratégie de cycle de vie produit intelligent
Windchill AI s’inscrit dans la stratégie plus large de PTC visant à construire un environnement de cycle de vie produit intégré et centré sur les données. En renforçant la qualité et la structuration des données d’ingénierie relatives aux pièces, la plateforme cherche à établir une base exploitable de manière cohérente par les différentes fonctions de l’entreprise.

Windchill AI Parts Rationalization complète d’autres outils enrichis par l’IA dans le portefeuille de PTC, notamment Creo^®, Codebeamer^®, ServiceMax^®, Onshape^® et Arena^®, qui appliquent l’apprentissage automatique à la conception, à la gestion du cycle de vie des applications, aux opérations de service, à la CAO cloud et à la gestion de la chaîne d’approvisionnement électronique. Ensemble, ces solutions illustrent l’intégration progressive de l’assistance par IA dans les workflows établis de développement et d’ingénierie produit.

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