部品集約編

2010.07.22

①部品情報の収集と部品種類数の削減

まずは現在、利用している部品の集約を行う手順をご紹介しましょう。
既存部品の種類数の削減を実現するためには、以下の手順で部品情報の整理を行います。

１． 対象となる部品種を決定する
部品種類数の削減対象とする汎用部品の部品種を決定します。
通常は汎用部品の利用率の高い以下の部品種を対象にすると効果が高いと考えられます。

• 抵抗、コンデンサ、コイル等の受動部品
• ダイオード、トランジスタ等のディスクリート半導体
• ロジックIC
• メモリ
• 汎用コネクタ　etc

２． 対象となった部品種毎に部品集約ルールを作成する
削減対象となった部品種の部品を集約するためのルール（条件）を作成します。部品集約ルールは部品種毎に取りまとめる必要がありますが、通常は以下の属性を考慮したルールを作成します。

• 部品の電気特性（定数や定格値、許容差等の主要スペック）
• 部品の物理形状 etc

３． 対象となった部品種に含まれる部品の電気特性、形状等の調査を行う
２．でとりまとめた部品集約ルールにおいて、集約条件となっている属性をカタログや納入仕様書等から抽出します。

４． 同等品、類似品、過剰スペック品等を抽出する
３．で取得した部品属性を利用して集約可能な部品を抽出します。
部品集約ルールに則って同等品を取りまとめます。
更に、一部の属性が類似、または過剰スペックとなっている部品を集約するかを調査、検討します。

５． 削減対象の部品を決定する
４．で抽出、検討した結果、集約した部品から不要と判断される部品の削除を行います。

上記対応で取りまとめた部品情報をDB化して管理、利用することによって部品種類数の削減を実現します。





上記対応を実現するために、図研ではPLM製品「DS-2/CM」のデータ整備をサポートするサービスを行っています。

◆既存部品のデータクレンジングサービスを行っています

• 部品種、属性の定義を行います
  • 図研が推奨する部品種とそれぞれの部品種の属性、ユーザ毎の独自属性も含めたDBの構築をサポートします
• 既存部品の属性値を収集し、DBへのデータ登録を行います

◆データマイニングサービスを行っています

• 図研が過去の事例からまとめた部品集約ルールをご提供します
• 上記部品集約ルールをユーザDBに適用し、グルーピングされた類似部品の情報をご提供します
• ユーザ独自属性の設定が可能です
  • 集約された部品のどれを利用すべきかを定義する推奨フラグ等、独自に設定したい属性の追加定義が可能となっています。

また、データ収集にはジェイチップ株式会社が提供している「J-ChipCenterⅡ（部品情報プラットフォーム）」が有効です。「J-ChipCenterⅡ（部品情報プラットフォーム）」はINTERNET上で利用可能な会員制のサービスとなっています。

「J-ChipCenterⅡ（部品情報プラットフォーム）」では、ソーシング活動によってコストダウンにつながる可能性のある部品種の部品情報を公開しています。部品のスペック情報やEOL情報等が取得可能です。最新の公開情報を定期的に収集しているため、鮮度の高い情報が参照できます。

部品トレンド情報や3D外形情報、海外部品発掘情報等の未知情報、ユーザ会員企業が行っている部品の標準化/コストダウン分析等の情報も公開していますので、新規部品を採用する際にも有効な情報源として利用可能です。また、海外廉価部品の発掘・評価業務（1次スクリーニング）を代行して行っておりますので、部品自体のコスト削減にも貢献します。

これらを実施して既存部品の削減を実現しても、新規部品の追加が従来と同じ方法で行われていては、結局部品数の増加は抑えることができません。
部品数の増加を抑えるためにはどのようにすればいいのでしょう。
それでは次に、部品数の増加を抑えるための運用をご紹介します。