Parts Rationalization の AI モデルおよび重複サーチに関する既知の制限事項
このトピックでは、Parts Rationalization で使用される AI モデルと重複サーチの既知の制限事項について概説します。
AI モデルの概要
現在の AI モデルでは、PVZ ファイルで提供される 3D ジオメトリのみに基づいて部品製品表現が生成されます。この AI モデルでは、次の側面は考慮されません。
• 色: サーフェスの色は無視されます。
• 材料: 材料タイプ (スチールやプラスチックなど) は無視されます。
• デカール: ジオメトリに適用されたデカールまたはテクスチャはすべて無視されます。
• 内部構造: 非表示または内部の 3D フィーチャーは無視されます。
• 属性: PVZ ファイル内のメタデータまたは部品属性は無視されます。
その他の 3D の制限は次のとおりです。
• スケール: ジオメトリが同一で、スケールのみが異なる部品は、重複として扱われます。
• 解像度: AI モデルが部品製品表現を計算する際に、小さなジオメトリの詳細を見落とす可能性があります。
• ミラー: ミラー部品 (例: 自動車の左右のドア) は、重複として扱われません。
• 自己オクルージョン: AI モデルはすべてのジオメトリを取り込もうとしますが、部品製品表現の計算時に自己オクルージョンによって一部のジオメトリが見落とされる可能性があります。
• 回転: まれに、回転した重複ジオメトリによって異なる製品表現が生成される場合があります。たとえば、軸に整列した立方体と回転した立方体では異なる製品表現が生成される可能性があり、重複として認識されない場合があります。
モデルでは、スケールは区別されません。たとえば、形状は同じでサイズが異なる 2 つのボルト (1 cm と 2 cm) は同一と見なされます。
同じ PVZ ファイルに対して計算を繰り返すと、モデル推論を行う際の浮動小数点精度や並列処理のばらつきにより、わずかに異なる部品製品表現が生成される可能性があります。
重複サーチ
重複部品のサーチでは、AI モデルによって生成された部品製品表現に基づいて、重複部品のグループが識別されます。
重複サーチによって返される結果は、最も大きいグループが先頭に表示されるように並び替えられたグループのリストです。グループ内のすべての部品間の類似度は、サーチに使用された最小類似度パラメータ以上です。100% でのサーチの場合、有効な最小類似度にはわずかなマージンがあります。
次の制限が適用されます。
• ストレージ制限: 各顧客の Windchill インスタンスごとに保存できる重複サーチの数は 15 個に制限されています。
• パフォーマンス: 重複サーチはリアルタイムの操作ではありません。以下の要因によっては、数時間かかる場合があります。
◦ インデックス付き部品の数
◦ 潜在的な重複の数
• 再現性: 重複サーチは冪等ではありません。これは、部品製品表現の計算が非決定論的であること (「AI モデル」を参照)、および内部ベクトルデータベースが近似的であるという性質によるものです。これにより、同じ部品をインデックシングする場合でも、サーチを繰り返すと次の結果にばらつきが生じる可能性があります。
◦ 検出される重複部品
◦ 形成されるグループ (クラスタ) の数
◦ 結果内のグループの順序
• グループサイズ: グループには最小で 2 個、最大で 1024 個の部品が含まれます。
• グループの分割: 重複サーチで最大サイズより大きいグループが見つかった場合、それらは最大サイズより小さい複数のサブグループに分割されます。
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特に、部品ファミリーテーブルがインデックシングされている場合は、サーチ結果に多数の重複およびクラスタが含まれることがあります。
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