図面画像検索 – その仕組みと重要な理由
調達 / 購買開発 / 設計
図面の検索に時間が費やされると、後のエンジニアリングおよび調達プロセスに影響が生じます。しかし、写真を一枚撮るだけで、技術図面の山から目的の1枚を見つける方法があったとしたらどうでしょうか?
これは、調達部門/設計部門の業務を変革する革新的なテクノロジーです。
類似図面検索とは？
類似図面検索は、調達部門や設計部門が図面を迅速に検索できる強力なツールです。図面の膨大なライブラリをすぐに利用できることを想像してみてください。
無限のフォルダーやファイルを確認する代わりに、写真を撮るか画像をアップロードするだけで済みます。CADDiDrawerは、視覚的に類似した図面を数秒で識別します。
画像検索は単に画像を検索するための方法ではありません。製造業の世界ではこれは重要なコンポーネントです。
調達チームは、複雑な機械部品の新しいサプライヤーを見つける任務を負っています。部品の図面はありますが、元の製造元に関する情報はありません。図面画像検索がなければ、無数のカタログや Web サイトと図面を手動で比較する必要があり、貴重な時間とリソースが無駄になります。
図面イメージの検索は、個々の図面を検索することだけに限定されません。次の用途にも使用できます。
- 類似性検索
複数の図面またはカタログから視覚的に類似した部品またはコンポーネントを検索する
- 図面内テキストの自動抽出
図面から重要な情報を自動抽出して検索性を向上
つまり、図面画像検索は、製造業の調達部門やエンジニアリング部門にとって不可欠なツールです。プロセスを合理化し、エラーを減らし、時間とコストの節約が可能です。
図面画像検索活用の課題
図面検索は、調達部門やエンジニアリング部門にとって状況を一変させるものですが、このテクノロジーを効果的に実装して活用するには、独自の課題が伴います。図面画像検索の機能を活用しようとしている組織が直面する最も一般的なハードルの一部を次に示します。
類似検索の精度
もう 1 つの重要な課題は、類似性検索結果の精度を確保することです。入力画像の品質、図面の複雑さ、データベースのサイズなどの要因はすべて、結果の精度に影響を与える可能性があります。また、画像としては似ていても、図面内の部品の向きや配置が変わったり、描き方が変わったりすると、似ていないと判断されることも少なくありません。
データの検索可能性
適切に編成されたデータベースと正確な検索アルゴリズムがあっても、データの検索性が低いと図面画像検索の効果が妨げられることがあります。これは、図面に部品番号、説明、その他の重要な属性などの適切なデータが欠如している場合に発生する可能性があります。
ユーザーの導入とトレーニング
図面イメージ検索を実装する際に最も見落とされている課題の 1 つは、ユーザーの採用とトレーニングです。多くの組織は、ユーザーがツールの価値を即座に認識し、積極的に受け入れるだろうと想定していますが、実際はそうではないこともよくあります。ユーザーは、画像検索を日常業務に効果的に適用する方法を理解するのに苦労したり、画像検索が提供するメリットを十分に理解していない可能性があります。この理解の欠如により、導入率が低くなり、最終的にはテクノロジーの可能性を最大限に発揮できなくなる可能性があります。
継続的な改善とメンテナンス
図面イメージ検索は、一度設定すればあとは忘れるというソリューションではありません。新しい図面が追加され、既存の図面が更新されると、最適なパフォーマンスを確保するためにシステムを継続的に微調整し、維持する必要があります。これにはテクノロジーと人材の両方への継続的な投資が必要ですが、組織が最初にソリューションを実装するときに過小評価する可能性があります。
図面画像検索を有効活用するためのソリューション
熟練した整備士がエンジンのあらゆる問題に対する解決策が詰まったツールボックスを持っているのと同じように、組織が図面イメージ検索を利用する際の課題を克服するために採用できる戦略がいくつかあります。これらのソリューションのいくつかと、それがどのように役立つかを詳しく見てみましょう。
高度な画像分析技術
検索精度の課題に取り組むために、組織はディープラーニングや AI などの高度な画像分析技術を活用できます。これらの技術により、システムはユーザーのフィードバックに基づいて学習して適応し、向き、縮尺、スタイルが異なる場合でも、類似した図面を識別して照合する能力を継続的に向上させます。
メタデータの強化とタグ付け
図面データの検索性を向上させるために、組織はメタデータの強化とタグ付けのプロセスに投資できます。これには、関連するキーワード、説明、その他の属性を各図面に追加することが含まれ、ユーザーが探しているものを見つけやすくなります。自動化ツールを使用して図面からメタデータを抽出できますが、より複雑な属性や微妙な属性には手動のタグ付けを使用できます。
直感的なユーザーインターフェイス
図面イメージ検索の導入を促進する最も効果的な方法の 1 つは、直感的でユーザー フレンドリーなインターフェイスを備えたソリューションを実装することです。これは、シンプルかつ視覚的で、ユーザー部門の要件に合わせたシステムを実装することを意味します。学習曲線を最小限に抑え、あらゆるスキル レベルのユーザーがテクノロジーにアクセスできるようにすることで、組織は導入を加速し、投資の価値を最大化できます。
ワークフローの最適化
図面イメージ検索の機能を真に活用するには、組織は単にテクノロジーを実装するだけでなく、ワークフロー全体の最適化に重点を置く必要があります。これには、現在のプロセスをレビューし、ボトルネックと非効率を特定し、図面イメージ検索の機能を最大限に活用するためにワークフローを再設計することが含まれます。
たとえば、大手自動車メーカーは、図面画像検索をサプライヤー ポータルに統合することで、部品調達プロセスの合理化に成功しました。サプライヤーが関連する図面を迅速に検索して参照できるようにすることで、同社は部品調達に必要な時間と労力を削減することができ、最終的に市場投入までの時間の短縮とコスト削減につながりました。
図面画像検索の今後の展望
近年、図面画像検索はエンジニアリングと製造の世界において革新的なテクノロジーとして台頭してきました。
最も重要なトレンドの 1 つは、AI を活用した画像分析技術の導入です。深層学習アルゴリズムは、図面の処理と照合の方法に革命をもたらしました。類似性検索の精度を有効にする かつては不可能だと考えられていたこと。
もう 1 つの注目すべき傾向は、クラウドベースの図面管理プラットフォームへの移行です。による図面データをクラウドに一元管理、組織はサイロを打破し、コラボレーションを改善し、世界中のどこからでも図面にシームレスにアクセスできるようにします。この傾向は特に世界的な製造企業にとって大きな変革をもたらし、サプライチェーンを合理化し、市場投入までの時間を短縮できるようになりました。
CADDi Drawer – No.1 図面検索ソフトウェア
不正確で非効率的な描画画像検索ソリューションに苦労することにうんざりしていませんか? CADDi Drawer は、図面イメージの検索と管理の未来を変える最先端のテクノロジーです。
CADDi Drawer は、図面イメージの検索と管理で一般的に直面する複数の課題に対処し、ワークフローを合理化し、生産性を向上させる革新的なソリューションを提供します。
検索と類似点の検出精度の問題を解決する
- CADDi Drawer は、単純な視覚的な類似性を超えて、図面に描かれた項目の固有の特性を利用して、たとえ視覚的に区別できるように見えても、異なる図面間で類似した形状を識別します。
- 完成した図面、作業中のスケッチ、3D モデルから抽出された 2D 形状、さらには手描きのイラストを扱う場合でも、CADDi Drawer の高度なアルゴリズムにより高精度の類似性検出が保証されます。
検索性の向上
- CADDi Drawer の自動図面情報抽出機能を使用すると、メタデータが構造化され、図面の表題欄や脚注にある単語、数字、テキストに対してキーワード検索を実行できます。特定の図面番号を取得する必要があるという従来の図面管理システムのイライラする制限に別れを告げましょう。
- 類似性検索、キーワード検索、最大寸法、図面に割り当てられたカスタム タグなどの複数の要素を組み合わせて複雑な検索を実行し、比類のない柔軟性と精度を実現します。
ユーザーの採用とトレーニングの課題を克服する
- 当社の専任カスタマー サクセス チームはお客様と緊密に連携し、システムの導入と部門内のすべてのユーザーのオンボーディングに対する包括的なサポートを提供します。効率的な図面管理を目指す過程で、決して孤独を感じることはありません。
- CADDi Drawerは、図面や関連データを統合・連携することで、図面関連のプロセスを効率化するだけでなく、図面やデータを通じたナレッジ共有を加速します。たとえば、新しいチームメンバーでもすぐに慣れて、立ち上げ時間を短縮し、より迅速なスキル習得を可能にします。
したがって、あなたが経験豊富なエンジニアリングの専門家であっても、駆け出しの調達部門であっても、メッセージは明確です。それは、図面画像検索の力を活用してくださいということです。技術図面に隠された知識を解き放ち、組織をより明るく革新的な未来へと前進させましょう。
