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我们的案例数据库覆盖了全球物联网生态系统中的 18,927 家解决方案供应商。
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利用 aPriori 转变 GE Aviation 的产品成本管理
GE 航空集团是航空航天和国防行业的领先供应商，旨在推进其产品成本管理技术。该公司希望建立一种商业文化，让每个人都关注产品成本，并拥有实现这一目标的工具。然而，他们在成本数据方面面临挑战。数据可用，但隐藏在不同且离散的系统中，使用户难以访问和利用正确的信息。此外，该公司还与部门和组织孤岛作斗争，这导致了相互关联的交接和相互依赖，从而耗费了宝贵的时间和金钱。该公司需要一种解决方案来整合和简化成本数据、打破孤岛，并为产品生命周期的不同阶段提供正确的成本估算工具。
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利用数字化制造打造弹性电动汽车供应链：伊顿案例研究
伊顿是一家领先的电源管理公司，在竞争激烈的电动汽车 (EV) 市场中面临着缩短上市时间和提高盈利能力的挑战。传统的制造环境的特点是各个部门各自为政，拥有自己的数据库和流程，阻碍了及时、准确和有效的协作。考虑到目前供应链短缺的普遍情况，这一问题尤其严重。该公司需要一种解决方案，使其能够快速了解设计对供应链的影响，在设计过程的早期识别潜在的可制造性问题，并更快地进行创新。
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利用制造仿真增强目标成本：捷普案例研究
Jabil 是一家拥有 238,000 名员工、收入为 345 亿美元的制造服务公司，在简化目标成本计算以及改善设计和制造团队之间的沟通方面面临着重大挑战。这两个团队之间缺乏明确的沟通方法常常导致产品开发过程效率低下。每个团队都负责他们正在设计和构建的产品的目标成本核算措施，但如果没有共享的沟通平台，满足或超越公司的目标成本目标将是一项艰巨的任务。我们面临的挑战是找到一种解决方案，不仅可以简化目标成本计算，还可以促进设计和制造团队之间的无缝协作。
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使用 aPriori 简化新产品推出流程：Caterpillar 案例研究
Caterpillar 是一家领先的建筑和采矿设备、柴油和天然气发动机、工业燃气轮机以及柴电机车制造商，该公司正在寻求更加主动地制定成本和设计决策。该公司正在处理大型、复杂、互连且相互依赖的产品和零件设计，这需要对其产品成本和设计决策采取更积极主动的策略。 Caterpillar 还面临着手工成本核算的难题，这种方式既耗时又低效。该公司试图消除降低成本的需要，这需要额外的资源，从而增加成本。此外，卡特彼勒与供应商就零件成本进行了一年多的谈判，但没有成功。
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数字工厂：开利节省数百万美元并减少排放的战略
Carrier 是一家横跨暖通空调、制冷和消防/安全领域的产品制造商，在对需要多种制造工艺的复杂零件的制造成本进行建模时面临着重大挑战。该公司成本工程团队的任务是通过改进供应商谈判和具有成本效益的设计来优化产品成本和价值。然而，Excel 电子表格或传统成本估算软件等传统工具不太适合为这种高容差、多方面的生产流程生成准确的制造成本模型。如果没有分析实际 3D 模型的能力，就不可能对该装配体的制造成本进行精确建模。此外，开利还致力于实现其减排目标，这需要详细了解与其制造过程相关的碳排放。
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利用 aPriori 降低供应商成本：HARMAN 案例研究
HARMAN 是一家拥有 30,000 名员工和 88 亿美元收入的高科技电子公司，在管理供应商成本方面面临着挑战。该公司需要一种能够有效集成设计和采购工作流程、直接使用 3D CAD 模型并处理其多样化且通常复杂的产品所需的各种制造流程的技术。主要问题是第三方供应商提供的定价缺乏透明度。哈曼需要一种解决方案，该解决方案可以提供对产品成本结构的详细洞察，并快速分析设计，以使用独特的、特定于供应商的成本驱动因素正确分配成本。这对于与供应商建立真正的合作伙伴关系并避免有争议的谈判至关重要。
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Rafael 成功实施了 aPriori 设计成本目标
Rafael 是 70 多年来国防、网络和安全解决方案领域的先驱，他将具有挑战性的设计设定为成本目标，作为公司路线图的一部分。目标是管理从设计阶段一直到制造的成本，包括与采购、项目管理、系统工程和需求管理相关的举措。然而，实现这些目标需要正确的工具和技术。 Rafael 的工程师通常需要拥有大量的专业知识和知识，他们需要一种可以依赖的技术来高效、无缝地协作，以满足这些设计成本计划。
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Signify 通过 aPriori 实现采购数字化转型
Signify 是照明行业的全球领导者，它正在寻求增强其采购实践，以确保采购具有最佳成本、质量和可用性的零件。该公司的目标是将其从外部供应商购买的产品生成成本分析的能力扩大 8 倍。 “应该成本”是指在遵循高效制造和分销实践的情况下对给定组件成本的预测。这种理解可以帮助谈判更低的价格、发现降低成本的机会并培养更多的供应商合作关系。然而，手动成本估算是一项耗时的任务。 Signify 需要一种自动化方法来优化其多样化产品组合的成本。该公司此前曾于 2017 年与 aPriori 合作，为机械零件生成精选成本模型，事实证明该模型取得了成功。
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