Bekannte Einschränkungen des KI-Modells für die Teilerationalisierung und der Suche nach doppelten Teilen
In diesem Thema werden die bekannten Einschränkungen des bei der Teilerationalisierung verwendeten KI-Modells und der Suche nach doppelten Teilen erläutert.
KI-Modell – Übersicht
Das aktuelle KI-Modell generiert Teiledarstellungen ausschließlich basierend auf der 3D-Geometrie, die in der PVZ-Datei bereitgestellt wird. Das KI-Modell berücksichtigt keinen der folgenden Aspekte:
• Farben: Flächenfarben werden ignoriert.
• Materialien: Der Materialtyp (z.B. Stahl oder Kunststoff) wird ignoriert.
• Decals: Auf die Geometrie angewendete Decals oder Texturen werden ignoriert.
• Innere Struktur: Verdeckte oder interne 3D-KEs werden ignoriert.
• Attribute: Metadaten oder Teileattribute in der PVZ-Datei werden ignoriert.
Im Folgenden sind die weiteren 3D-Einschränkungen aufgeführt:
• Maßstab: Teile mit identischer Geometrie, aber unterschiedlichen Maßstäben werden als Duplikate behandelt.
• Lösung: Im KI-Modell können kleine geometrische Details beim Berechnen der Teiledarstellung übersehen werden.
• Spiegeln: Gespiegelte Teile (z.B. linke und rechte Autotüren) werden nicht als Duplikate behandelt.
• Selbstverdeckung: Das KI-Modell versucht, die gesamte Geometrie zu erfassen, aber einige Bereiche können dennoch aufgrund von Selbstverdeckung bei der Berechnung der Teiledarstellung übersehen werden.
• Rotation: In seltenen Fällen können rotierte doppelte Geometrien zu unterschiedlichen Darstellungen führen. Beispielsweise können ein an einer Achse ausgerichteter Würfel und ein rotierter Würfel unterschiedliche Darstellungen erzeugen und werden möglicherweise nicht als Duplikate erkannt.
Das Modell ist maßstabsunabhängig. Beispielsweise gelten zwei Schrauben mit gleicher Form, aber unterschiedlichen Größen (z.B. 1 cm vs. 2 cm Länge) als identisch.
Wiederholte Berechnungen in derselben PVZ-Datei können aufgrund von Schwankungen bei der Gleitkommagenauigkeit und der Parallelverarbeitung während der Modellinferenz leicht abweichende Teiledarstellungen ergeben.
Suche nach doppelten Teilen
Die Suche nach doppelten Teilen identifiziert Gruppen von doppelten Teilen basierend auf den vom KI-Modell generierten Teiledarstellungen.
Das Ergebnis der Suche nach doppelten Teilen ist eine sortierte Liste von Gruppen, wobei die größte Gruppe zuerst angezeigt wird. Alle Ähnlichkeiten zwischen Teilen innerhalb einer Gruppe sind größer oder gleich dem Parameter Mindestähnlichkeit, der für die Suche verwendet wird. Bei einer 100 %-Suche weist die effektive Mindestähnlichkeit eine kleine Marge auf.
Hierbei gelten die folgenden Einschränkungen:
• Speicherlimit: Jede Windchill Kundeninstanz (Quelle) ist auf 15 gespeicherte Suchen nach doppelten Teilen begrenzt.
• Leistung: Die Suche nach doppelten Teilen ist keine Echtzeitoperation. Sie kann mehrere Stunden dauern, abhängig von:
◦ Der Anzahl der indexierten Teile
◦ Der Anzahl der potenziellen Duplikate
• Wiederholbarkeit: Die Suche nach doppelten Teilen ist nicht idempotent. Grund hierfür sind die nicht-deterministische Berechnung von Teiledarstellungen (siehe KI-Modell) und die näherungsweise Natur der internen Vektordatenbank. Daher können wiederholte Suchen selbst bei der Indexierung derselben Teile zu Abweichungen führen bei:
◦ Den gefundenen doppelten Teilen
◦ Der Anzahl der gebildeten Gruppen (Cluster)
◦ Der Reihenfolge der Gruppen in den Ergebnissen
• Gruppengröße: Eine Gruppe besteht aus mindestens zwei und höchstens 1024 Teilen.
• Gruppenaufteilung: Wenn bei der Suche nach doppelten Teilen Gruppen gefunden werden, die größer als das Maximum sind, werden sie in mehrere Untergruppen aufgeteilt, die kleiner als die maximale Größe sind.
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Ein Suchergebnis kann eine große Anzahl von Duplikaten und Clustern enthalten, insbesondere wenn Teilefamilientabellen indexiert werden.
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