Produktfunktion

Prognostizieren Sie die Lebensdauer Ihrer gesamten Stückliste

Ermitteln Sie, wann jedes Bauteil Ihrer Stückliste das Produktlebensende (EOL) erreicht, um Jahre im Voraus zu erkennen, wie lange ein Design tatsächlich tragfähig bleibt – bevor Sie es fixieren. Basierend auf Z2Data's historisch über 90 % genauen Prognosen.

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Überblick

Eine einzelne Stückliste kann Hunderte elektronischer Bauteile enthalten, jedes auf seinem eigenen Weg zur Obsoleszenz. Die Bewertung dieses Risikos Bauteil für Bauteil ist langsam und fehleranfällig. BOM-Lebenszyklusprognosen heben die Analyse auf die BOM-Ebene: Laden Sie Ihre Stückliste hoch und sehen Sie, welcher Anteil aktiv bleibt, in NRND (Not Recommended for New Designs) driftet oder in den nächsten 2, 5 bzw. 10 Jahren das Produktlebensende erreicht. Das Modell nutzt den Z2Data-Lebenszyklusalgorithmus, abgeleitet aus der CALCE-Methodik der University of Maryland, und bietet dabei über 90 % historische Genauigkeit.

Prognostizieren Sie die Lebensdauer Ihrer gesamten Stückliste

Vom Bauteilstatus zur BOM-Lebensdauer

Die meisten Lebenszyklusdaten zeigen den Status nur für ein einzelnes Bauteil an. Doch was Programmmanager wissen wollen: Wie viel dieses Designs lässt sich in fünf Jahren noch fertigen? BOM-Lebenszyklusprognosen aggregieren das erwartete Produktlebensende für jede Position und zeigen den Anteil, der aktiv, NRND oder am Lebensende ist – zu jedem Betrachtungszeitpunkt. Ein heute noch unkritisches Design, das auf alternden Teilen basiert, offenbart so seine Risiken. Z2Data gleicht jede hochgeladene Stückliste automatisch mit der eigenen Datenbank von über einer Milliarde Bauteilen ab – komplett ohne händische Datenerfassung. Sie liefern die Stückliste, die Plattform liefert die Lebenszyklusentwicklung für das gesamte Produkt.

BOM LIFECYCLE SUMMARY
76
% active
Viable at 5 years
Active parts 248
NRND parts 39
EOL parts 47

Wie die Prognose entsteht

Die Prognose basiert auf einem von Peter Sandborn am Center for Advanced Life Cycle Engineering (CALCE) der University of Maryland entwickelten Algorithmus – eine branchenweit anerkannte Methode zur Schätzung von Obsoleszenz, die Z2Data kontinuierlich verfeinert. Bewertet werden LTB- (Last-Time-Buy-) und Abkündigungsbenachrichtigungen, Einführungsdatum, Technologie-Generation, Bauteilfamilie, Marktnachfrage, Bauteilaktivität und die Anzahl aktiver Fertigungsstätten. Daraus wird das voraussichtliche Produktlebensende berechnet. Benachrichtigungen allein genügen nicht: Rund 30 % aller Bauteilabkündigungen erfolgen ohne PCN (Product Change Notification), also völlig ohne Vorankündigung. Eine Prognose, die auf Aktivität und Technologietrends basiert, erkennt diese versteckten Risiken, bevor sie die Produktion behindern – mit über 90 % historischer Genauigkeit.

PROJECTED LIFECYCLE
XC7Z020-2CLG400I
AMD Xilinx · forecast, no PCN issued
2019 Q2 · Introduced
Active
2025 Q3 · NRND likely
Forecast
2028 Q1 · EOL projected
Plan LTB

Designsicherungen und Last-Time-Buys gezielt planen

Der Mehrwert einer vorausschauenden Prognose liegt im Timing. Ein Bridge-Buy, ein Last-Time-Buy oder die Qualifizierung einer Cross-Reference brauchen Monate. Zu erkennen, dass z. B. 18 % einer Stückliste in den nächsten fünf Jahren das Produktlebensende erreichen werden, bevor das Design eingefroren ist, gibt Beschaffung und Entwicklung ausreichend Handlungsspielraum: Alternativen existieren noch, und bevor der Sekundärmarkt die Preise bestimmt. Späte Erkenntnis erzwingt Umkonstruktionen und teure Notkäufe – eine frühe Prognose macht Obsoleszenz zum planbaren Prozess.

FIVE-YEAR EOL EXPOSURE
18
% of BOM
Act before design lock
EOL within 5 yrs 62 parts
LTB windows open 11
Drop-in available 44

Berichte für Technik und Management

Das Prognoseergebnis ist darauf ausgelegt, Part Risk Manager zu verlassen: Exportieren Sie einen strukturierten Lebenszyklusbericht, den die Technik zeilenweise verarbeiten kann. Gleichzeitig stehen dieselben Daten aggregiert für Managemententscheidungen zur Verfügung. Die Prognose aktualisiert sich automatisch, sobald sich der Lebenszyklusstatus eines Bauteils ändert – der Bericht spiegelt immer die aktuelle Stückliste wider, nicht einen Einmal-Schnappschuss. Vorgefertigte Berichte wie High Lifecycle Risk Parts zeigen die Bauteile mit dem größten Risikopotenzial.

HIGH LIFECYCLE RISK PARTS
PartEOLStatus
XC7Z020-2CLG400I2028 Q1EOL
STM32F407VGT62029 Q4NRND
LM358DR2031+Active

Eine Funktion von

Part Risk Manager

Part Risk Manager

BOM-Lebenszyklusprognosen ist eine Funktion innerhalb von Z2Data Part Risk Manager. Die branchenweit größte Plattform für Komponentenintelligenz. Durchsuchen und bewerten Sie über 1 Milliarde Bauteile hinsichtlich Obsoleszenz, Compliance, Beschaffung und Lieferantenrisiko – alles auf einen Blick.

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Häufige Fragen

Wie genau sind die BOM-Lebenszyklusprognosen von Z2Data?

Der Lebenszyklusalgorithmus von Z2Data bietet über 90 % historische Genauigkeit gemessen an den tatsächlichen Produktlebensenden für Bauteile, die zuvor prognostiziert wurden. Basis ist die von Peter Sandborn am CALCE-Programm der University of Maryland entwickelte Obsoleszenz-Methodik, die Z2Data fortlaufend weiterentwickelt.

Welche Signale nutzt die Prognose zusätzlich zu EOL-Benachrichtigungen von Lieferanten?

Benachrichtigungen allein übersehen einen Großteil der Obsoleszenz: Rund 30 % aller Bauteilabkündigungen erfolgen ohne PCN, sodass es Ingenieure erst merken, wenn der Bestand erschöpft ist. Die Prognose bewertet zusätzlich das Einführungsdatum, die Technologiegeneration und Bauteilfamilie, Marktnachfrage, Aktivität des Bauteils und die Zahl aktiver Produktionsstandorte, um Risiken sichtbar zu machen, bevor sie offiziell werden.

Ist BOM-Lebenszyklusprognosen Teil von Part Risk Manager?

Ja. Es handelt sich um eine Funktion innerhalb von Part Risk Manager, der Bauteil-Intelligence-Plattform von Z2Data. Sie laden eine Stückliste hoch, diese wird automatisch mit der 1B+ Datenbank abgeglichen, und die Prognose erfolgt parallel zu Risiko-Scoring, Cross-Reference-Suche, Compliance-Status und Preisermittlung für jedes Bauteil.

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