管理元器件停产风险
过去最常见的管理废弃电子元器件的方法需要非常手动或反应式的流程,导致混乱、人为错误、交货时间长和组织成本过高。有效和高效的元器件的生命周期管理的持续盈利能力的关键是远见和战略流程。
开始免费试用 正确地进行元器件的生命周期管理风险分析和元器件的生命周期预测
SiliconExpert与马里兰大学的CALCE(高级生命周期工程中心)部门共同开发,SiliconExpert的预测性风险分析和淘汰算法包括短期和长期战略,以描绘出零件停产的全面情况。基于零件属性和历史性能数据挖掘的长期预测与供应链中的短期前兆(来源、库存、定价)相结合。<br>
缓解
通过多种方法管理元器件的生命周期事件的后果。查找库存,库存和最后一次购买的价格信息。或者很容易地找到一个替代的零件,将其加进您的设计中。
规划
通过规划将生命周期成本降到最低,根据预测的淘汰日期和技术插入路线图来规划设计更新。为生命周期变化、数据表变化、制造商变化和制造商收购设置预警,防止措手不及。
"过去,陈旧的数据仅限于零件制造商直接提供的可用/不可用的统计数据。在选择零件时,几乎不了解它们的元器件的生命周期,因此,选择即将被淘汰的零件的可能性非常大。我们已经看到了一些很好的工时节省,而不是去找一堆不同的来源,那是非常耗时的,我们往往只需要去SiliconExpert,就可以马上得到我们需要的数据。"
伦尼-托斯托 | 工程师 | 诺斯罗普-格鲁曼公司
"出色......。我喜欢您要利用的项目跟踪器。这就是SiliconExpert与大多数供应商的区别所在。该团队积极主动地与我沟通更新,他们在最后期限前完成了任务。这是一个很好的合作团队。"
谢恩-多纳霍
"管理我们的零件数据库并保持其更新是一项艰巨的任务。工程师需要选择最新的电子元器件信息,任何数据缺少可用性或缺少更新都是不可接受的......。如果没有SiliconExpert的工具,我们可能还生活在石器时代。"
约翰-斯塔尔 | 部件工程师
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本白皮书还说明了使用元件制造商自己提供的元件生命周期预测数据点与使用基于独立电子零件数据库的算法和历史数据点的预测的风险。随着电子零件数据库的增长和复杂性逐年提高,生命周期预测、智能元件采购和整体淘汰缓解对所有原始设备制造商来说都是唾手可得的。
如何在陈旧过时的障碍中航行SiliconExpert
过时是您的敌人。您的盟友是显示如何避免它的数据情报。 加入SiliconExpert的高级产品经理Vern Densler和行业顾问George Karalias的对话,了解如何通过浏览可能隐藏在众目睽睽之下的有价值的供应链数据来减轻过时的影响。
EOL预测的可靠性如何?
电子元器件的淘汰给产品设计带来了挑战,往往代价高昂。在这份白皮书中,我们回顾了EOL预测策略和我们2019年Y-to-EOL算法的结果。这份报告将包括:
- 主动元器件的生命周期管理的解决方案
- EOL测试方法
- 2015年可靠度结果
了解EOL预测如何积极地推动您的淘汰决策,并发现可用于支持您的生命周期规划的最佳工具。
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