随着电子行业的不断发展，元器件的种类、品牌、生产厂家越来越多，作为电子元器件工程师和采购，需要更多的掌握电子元器件的分类、型号识别、用途等专业基础知识，才能为企业提供更专业的选型采购建议。面对复杂的BOM形态以及物料需求，我们往往需要解决这样一些问题：

1、产品研发初期选型时的资料查找，收集。

2、选型时只有部分参数信息没有完整的MPN。

3、研发工程师设计样板，需要物料的模型图样做排版设计。

4、客户的小批量多品种项目需求，比较多的复杂BOM需要处理。

5、BOM清单型号整理快速下单，物料跟踪。

这些问题往往会给工程师和采购们带来很多困扰，例如资料查找、器件模型下载多个网站查询，费时耗力；型号不全、参数缺失，需要快速确认正确的MPN、MFR给到采购部门；处理小量多样的BOM清单费时费力，还要批量找料等。

Supplyframe XQ 作为一款智能分析处理BOM的工具，基于世界上最大的电子元器件数据库—— 6亿的元器件——利用AI人工智能和机器学习下的智能匹配逻辑，快速准确地匹配上传的元器件数据列表和产品 BOM，协助CE工程师及采购在海量的数据中，根据参数描述或不完整的MPN快速匹配正确的MPN，并提供完备详细的参数信息，数据手册和技术文件，CAD 模型和封装，以及合规性：RoHS、REACH、WEEE 和 Conflict Minerals。

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CE工程师可以：

1、更快的匹配找到需要的MPN和型号资讯；

2、一次性找到需求的所有器件资料，节省时间。

采购可以：

1、更快速有效的处理复杂形态的BOM，提高效率；

2、匹配出准确的MPN，做更快速的采购响应。

现在网站有试用版，快来尝试看如何快速提高报价效率。

Supplyframe四方维是面向全球电子产业链，从设计到采购智能交互平台，其供应链智能信息和解决方案可解释数十亿的行为意图、用户需求和隐藏的风险信号，从而在整个产品设计到问世生命周期中提供基于大数据的决策建议。超过1000万的开发和供应链专业人士使用我们的搜索平台、网络媒体和SaaS解决方案，以优化每年超过1200亿美元的直接材料支出。2021年并入西门子工业软件部，通过人工智能产生供应链相关的市场洞察，成为西门子部署 Xcelerator as Service（XaaS）云产品组合的重要一环，以帮助行业公司增强电子和半导体战略。

免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。

责任编辑：kj005