Hinter SIMUFORM® SIMILIA SEMANTICS steckt eine ausgereifte Klassifizierungs- und Visualisierungstechnologie der neuesten Generation für 3D-CAD-Daten und mehr. Im Gegensatz zur herkömmlichen Klassifizierung mit starren Regelwerken werden 3D CAD Daten mit Hilfe eines digitalen Fingerabdrucks erfasst und anschließend verarbeitet. Dies ermöglicht eine effiziente Klassifizierung über Datenbank- und Systemgrenzen hinweg. Diese Methodik ist sogar multi-CAD fähig und kann Daten aus unterschiedlichen Datenquellen parallel verarbeiten.
Für diese außergewöhnliche Funktionalität erhält SIMUFORM® SIMILIA SEMANTICS -eine Funktionalität innerhalb des Classification Toolkits von SIMUFORM®- den Industriepreis - "Best of 2015". Die Lösung bietet den Anwendern klare Mehrwerte gegenüber herkömmlichen Verfahren sowie deutliche Kostensenkungspotenziale im gesamten Unternehmen.
Die herkömmliche Klassifizierung von CAD Modellen ist ein zeitintensives Projekt, das große Budgets erfordert. Es raubt viel Ressourcen, Zeit und erfordert eine extrem gründliche Vorbereitung. Selbst bei einer akribischen Planung ist nicht absehbar, ob die aufwendige Klassenstruktur nicht nach einigen Monaten komplett überarbeitet werden muss. Neue Produkte und Merkmale können nur mit extrem großem Aufwand nachträglich berücksichtigt werden. Das muss nicht sein. Die Zeit und das Geld können besser in andere Geschäftsprozesse investiert werden.
Der Softwarehersteller SIMUFORM® aus Dortmund stellt ein völlig neues Konzept zur Klassifizierung von CAD-Daten vor, das deutlich wirtschaftlicher als herkömmliche Verfahren ist und hochgradig flexibel bleibt. Mit Hilfe der innovativen Software SIMUFORM® SIMILIA SEMANTICS, -eine Lösung aus dem Classification Toolkit- werden CAD-Modelle vollautomatisch mit einem digitalen Fingerprint versehen. Anschließend kann das Verfahren die CAD-Modelle automatisch in Gruppen unterteilen. Der Anwender hat jederzeit eine visuelle Kontrolle über das Ergebnis. Dazu werden die CAD-Modelle in einer Gruppe anhand von ansprechenden 3D-Vorschaubildern visualisiert. Optional kann der Anwender sich die zugehörigen Stammdaten aus dem PDM- sowie aus dem ERP-System einblenden lassen. Er behält somit die volle Kontrolle. Bei Bedarf kann er Bauteile oder Baugruppen in andere Gruppen verschieben oder selber neue Gruppen erstellen. Dieser Vorgang erfolgt interaktiv, so dass der Anwender seinen Stempel auf die neue Struktur aufprägen kann. Der Anwender gibt vor, welche Modelle repräsentativ für eine Gruppe von CAD-Modellen aufgenommen werden. Mit diesem Prinzip von SIMUFORM® SIMILIA SEMANTICS lernt der Anwender das System einmalig mit einer Teilmenge von CAD-Daten an. Dieser Vorgang benötigt wenig Zeit und kann interaktiv angepasst werden. So kann beispielsweise eine Teilmenge von 5.000 CAD-Modellen in kürzester Zeit klassifiziert sein. Ein komplexes Regelwerk ist nicht erforderlich. Nachdem für diese repräsentative Teilmenge an CAD-Daten dieser Anlernvorgang abgeschlossen ist, werden die übrigen CAD-Modelle automatisch den zugehörigen Gruppen zugeordnet. Der Anwender kann dies abschließend prüfen. Die Originale bleiben im PDM-System oder in einer Verzeichnisablage unangetastet.
"Das Bestreben von SIMUFORM® ist es, den mittelständischen Unternehmen eine Lösung zur Verfügung zu stellen, die sowohl dem modernen Trend von Industrie 4.0 entspricht als auch einfach und bequem große Datenmengen handhaben kann", so der Entwicklungsleiter des Dortmunder Softwareherstellers.
Mit Hilfe dieses einzigartigen Verfahrens wird auf einfache Weise eine neue Sicht auf die bestehenden Daten erzeugt. Bei Bedarf kann die Information in die neue Ordnungsstruktur exportiert und in andere IT-Systeme wie z.B. ERP oder PDM übergeben werden, damit sie dort weiterverarbeitet werden können. Auch können mit dieser Software bestehende Klassifizierungsprogramme angefüttert werden, so dass hier kaum mehr manuelle Eingaben erforderlich sind. Damit gelingt es dem Anwender diese neue Ordnungsstruktur auch für andere Anwendungsbereiche beispielsweise im Einkauf zur Verfügung zu stellen. Die Sicht auf die Daten kann jederzeit mit Hilfe eines neuen oder erweiterten Anlernvorgangs geändert bzw. nachjustiert werden. Damit ist dieses Verfahren deutlich flexibler und erheblich wirtschaftlicher als herkömmliche Verfahren zur Klassifizierung von CAD-Daten.