Lpthanh.plm@gmail.com
Ho Chi Minh, Viet Nam
20 Điểm Quan Trọng Nhất Đối Với Chuyên Gia Quản Lý Vòng Đời Sản Phẩm (PLM) Trong thế giới sản xuất và phát triển sản phẩm hiện đại, Quản Lý Vòng Đời Sản Phẩm (PLM) là một khía cạnh không thể thiếu. Dưới đây là 20 điểm quan trọng mà mọi chuyên gia trong lĩnh
Những điểm quan trọng nhất cho các chuyên gia trong lĩnh vực Quản lý Vòng đời Sản phẩm (PLM) bao gồm: Quản lý Dữ liệu Sản phẩm (PDM): Việc quản lý dữ liệu sản phẩm một cách hiệu quả là vô cùng quan trọng. Điều này bao gồm các tệp CAD, danh sách vật tư
Công nghệ Digital Twin và Kỹ thuật Hệ thống dựa trên Mô hình (MBSE) đang mang lại nhiều lợi ích quan trọng cho ngành công nghiệp cung ứng ô tô. Dưới đây là một cái nhìn sâu hơn về công nghệ này. Công Nghệ Digital Twin: Phát Triển và Thiết Kế Sản Phẩm: Digital Twin
The biggest difference for PLM vs. PIM is the period in a product’s lifecycle in which companies use each system. Learn more about the two.
Chuyên Gia PLM Mở Khóa Tiềm Năng Kinh Doanh Thông Qua Quy Trình Tối Ưu & Tăng Cường Hợp Tác PLM – không chỉ là một giải pháp phần mềm. Đó là một lực lượng biến đổi có thể cách mạng hóa cách hoạt động của doanh nghiệp. Khi ngành công nghiệp phát triển và
Tính Năng Quản Lý Nhà Cung Cấp của Teamcenter: Nối Liền Điểm Đến Từ Thiết Kế Đến Mua Sắm và Quản Lý Chất Lượng Bạn đang phải đau đầu với việc làm sao để phối hợp hiệu quả giữa các bộ phận trong doanh nghiệp, từ Phòng Điện Tử đến Phòng Mua Sắm và Quản
Enhance Siemens Teamcenter with Mendix for customizable PLM solutions. Streamline processes, improve user experience, and innovate with low-code technology
Những Điều Quan Trọng PLM Cần Hiểu Về Kỹ Thuật Dòng Sản Phẩm (PLE) 1. PLE Không Chỉ Dành Cho Doanh Nghiệp Lớn PLE thường được liên kết với các doanh nghiệp lớn do độ phức tạp và nhu cầu về nguồn lực lớn. Tuy nhiên, bài học đầu tiên là PLE có thể mang
PLM Trong Thời Đại AI và ML: Chất Lượng Dữ Liệu Sản Phẩm Là Chìa Khóa Đến Thành Công Ngày nay, trong các vòng đời sản phẩm (PLM), chúng ta nghe nhiều hơn về Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML). Các doanh nghiệp thường cho rằng vì họ có nhiều năm, thậm
