电子元器件大数据搜索引擎--采芯网

电子元器件大数据搜索引擎--采芯网摘要：从工业控制、医疗服务到航空航天，各行各业的发展都离不开电子产品，各类电子仪器设备的需求也日益剧增。

如何缩短电子产品的研发周期，提高电子产品的质量，减少电子产品生产制造的成本已经成为了一个丞待解决的问题。

然而要想缩短电子产品的研发周期，提高电子产品的质量就必然离不开电子元器件。

电子元器件是各类电子产品的基石，在电子产品的研发的阶段最重要的部分之一就是：电子元器件的参数选型、型号替换、Datasheet资料查找。

在电子产品的研发阶段，解决了电子元器件的参数选型、型号替换等问题，就降低了电子产品后续生产制造的风险，从而缩短了电子产品的研发周期，提高的电子产品的质量与可靠性。

采芯网作为中国第一大电子元器件大数据搜索引擎，为全球电子工程师提供元器件参数选型、元器件替代、EDA辅助设计以及元器件价格渠道信息服务。

采芯网提供2亿条元器件信息在线查询服务、5000万产品技术手册可查阅，每日更新数据超过300百万，实时更新全球电子元器件库存、价格和规格参数等信息。

关键词：电子元器件；大数据平台；采芯网；搜索引擎第一章采芯网存在的意义近年来，在移动网络信息技术的迅速发展，消费电子的能力增强，以及居民收入水平提高等因素的驱使下，中国电子元器件产业也呈现出发展的新趋势。

随着 5G、物联网、人工智能、虚拟现实、新型显示技术等新兴科技和传统消费电子的结合，推动了电子元器件需求的不断增长。

要提高电子产品的生产速度，就要从电子产品的研发生产制造过程出发，而采芯网就是从电子产品的研发阶段出发，为全球电子工程提供元器件参数、元器件替代、EDA辅助设计以及元器件价格渠道信息服务。

电子元器件大数据平台存在的意义：1、电子元器件信息多维度集成，一站式满足电子行业数据需求采芯网提供电子元器件多维度信息，例如：电子元器件数据手册（Datasheet），电子元器件规格参数、电子元器件供应商价格、库存、渠道等信息。

采芯网提供 8000+万原厂产品数据手册，可在线浏览，电子工程师免费下载。

电子工程师可以通过搜索规格参数寻找自己需要的电子元器件，也可以搜索某电子元器件具体型号，同系列元器件规格参数可进行比较，帮助电子工程师高效选型。

采芯网提供超 6000+万原厂型号数据，电子工程师可快速找到代替器件，解决元器件难找、停产等烦恼。

2、全球电子元器件海量信息的有效整合采芯网提供13000+多家国内外芯片厂商，授权代理商品产品信息，正品渠道，电子元器件的质量有保障。

元器件数据手册Datasheet、规格参数、生产状态、LeadTime、RoHs、PbFree等数据全部来自原厂，电子工程师可以快速获取元器件关键参数，避免参数带来的选型错误。

电子工程师可以比较多个线上供应商价格，库存数量，平台自动进行汇率、含税计算。

3、提供商品信息，便于电子工程师在产品设计阶段规避物料风险，有效控制成本。

采芯网每日更新数据朝超过 300百万，实时更新实时更新全球电子元器件库存、价格和规格参数等信息。

电子工程师可以看到每个电子元器件的生命周期和库存状态，避免遇到停产元器件或市场供应紧缺器件，造成电子产品研发进度拖慢，面临电子元器件设计多次改版的状况，从而有效地控制研发成本。

第二章传统电子元器件数据管理存在的问题系统元器件信息管理主要通过建立元器件信息管理系统的方法来进行。

传统元器件信息的收集手段比较单一，并且成本高。

一般采用人工统一记录、Excel批量输入的方式，将元器件数据统一录入信息系统中，以人工管理为主，面临着大量的人工管理成本。

获取元器件信息的方法主要是通过搜索关键字，获取结构化数据。

这种方法缺乏智能性，对于非结构化信息，无法实现有效的信息检索。

数据呈现的方法主要是一个表单和详细页面，信息的呈现方式相对简单，无法满足复杂场景下的电子元器件信息的查阅需求。

由于元器件种类和数量不断增加，传统的信息管理模式无法满足新状态下电子元器件信息管理的要求。

但随着人工智能科学技术的发展，利用大数据分析和AI科技，将对实现元器件信息的智能处理带来一定可能性。

第三章电子元器件大数据搜索引擎平台采芯网概述通过对全球电子元器件海量信息的有效整合，采芯网从海量数据中直接筛选出电子元器件的价格、规格参数、技术手册、库存及供应商等信息，用户可以体验传统电子元器件平台无法提供的闭合式搜索体验。

搜索引擎能够实现在线比价和最优结果推荐，用户不仅可以通过型号搜索查询需要的电子元器件，还可以根据采购数量，在不同供应商之间进行横向比较价格、库存等报价信息。

平台自动计算汇率、含税价格，对价格自动排序，供应商优势一目了然。

用户还可以根据自身需求，选择价格排序，库存排序甚至是地区筛选。

采芯网满足不同客户，不同场景的比价。

采芯网从电子元器件搜索引擎的角度切入，充分考虑到电子工程师的选型需求。

对于工程师搜索的同类器件，可横向比较参数，电子元器件的规格性能差异都展现得十分清晰。

此外，收录的电子元器件原厂发布的海量官方产品手册，在这里都能找到。

第四章电子元器件大数据搜索引擎平台采芯网技术采芯网通过大数据、人工智能等新技术，实现电子元器件信息的智能采集、处理、智能匹配选型。

针对型号数据库、供应商数据库、搜索索引库和规格参数数据库中的各种信息，采芯网利用大数据分析方法和人工智能进行建模研究，从而对元器件信息进行智能分类和可视化呈现。

对于硬件设计工程师元器件选择、电子元器件采购人员对元器件使用、电子物料的采购，采芯网也提供了数据支持。

同时为了解元器件使用情况，采芯网完善了在电子元器件使用和贴装的细微过程中的数据。

4.1元器件数据智能采集和清洗电子元器件的数据信息收集方法，除传统人工录入、批量导入形式之外。

还能够运用大数据分析和AI等前沿技术实现电子元器件数据信息收集和清理。

采芯网利用预先设置的规则，完成结构化、非结构化的电子组件数据的智能收集和清理，以满足不断增长的元器件数量的要求，从而降低运营数据维护的人员成本。

电子元器件的数据信息主要来自非结构化或零散结构化的数据源，如电子元器件制造商的生产手册、产品质量报告等。

它还可以使用网络扫描仪和文本识别等技术手段识别网站上的文本信息、图像和文字。

采芯网完成了数据信息初始收集后，根据不同种类的数据信息完成了数据处理规范分配，选择与其相匹配的AI算法，最后完成了数据分析与清理，并转化为标准的、规范的结构化数据。

4.2 元器件智能选型通过电子元器件的智能选择系统实现元器件结构化和非结构化数据的智能搜索，完成对电子元器件中重要参数的多参数筛选搜索，同时完成同类电子元器件的智能比较。

该分析基于用户在选择电子元器件过程中形成的行为数据，根据电子元器件使用过程中形成的产品质量数据分析，实现智能数据分析，为重要元器件选择和产品质量分类控制建立看板。

根据不同类型使用者的选择行为，建立用户画像，推荐使用者最需要的、与使用者搜索最接近的同类周边的重要元电子器件品种，完成元电子器件的智能推荐。

同时构建国产和进口电子元器件的重要参数替代关联模式，帮助用户进行智能替代搜索与推荐。

通过激发科学选择思维，工程师进行了智能化的元器件选择与引导，并建立了根据各种元器件类别的选型导航。

工程师可采用关键词（规格、编码、型号和厂商名字）、多技术参数共同检索（特性技术参数、精度级别、封装形式、器件材质）、上传BOM（物料需求清单）等多种形式完成对元电子器件的搜索，而系统也将按照用户输入要求实现智能配对，并基于工程师的应用习惯和用户画像，智能推荐匹配结果。

同时优先提供国产的元器件推荐，若推荐的结果中并没有工程师所要求的电子元器件，工程师可提交关键核心参数，系统会智能依据共同参数进行选型推荐，让工程师重新对新的电子元器件进行选择。

工程师可检索的信息中，可以使用关联性分析，查找所有与元器件有关的内容，包括电子元器件的基本数据、主要技术指标、性能数据、供应商资料、颜色等级以及国产替代资料，并能够查阅相关的信息。

当有多个元器件同时满足要求时，工程师可以选择相同类型的元器件，添加数据进行比较，系统将对每个元器件所有特征数据逐一进行比较计算，并自动突出显示不同的数据，以便于工程师比较优缺点，选择最符合要求的元器件。

在使用电子元器件的过程中，设计人员对电子元器件的具体使用状态和使用方式作出评估意见，并不断分析评估数据，以供后续工程师选择借鉴。

4.3 元器件智能分析和可视化展示和常规的电子元器件数据分析与呈现手段不同，采芯网的电子元器件智能数据分析与可视化产品能针对各种电子元器件行业环境、员工角色，建立高效的电子元器件信息驾驶舱，并达到高度可交互的分析型仪表板。

采芯网的元器件统计分析结果通过动态表格的方式显示在客户眼前，并对各种信息表格进行整理统计，进行多维统计分析，方便客户针对自身感兴趣的信息进行统计分析与信息跟踪。

结论作为电子产品的基础，电子元器件的采购与使用在电子产品的研发周期中起着至关重要的作用。

基于大数据和人工智能的元器件数据智能管理对于提高我国的电子设备的质量和可靠性具有十分重要的作用和意义。

采芯网作为全球电子元器件大数据搜索平台，运用强大的大数据采集技术，解决了传统元器件数据管理存在的问题，通过对元件数据智能采集和清洗、元器件智能选型、元器件智能分析和可视化展示，为电子行业从业人员提供了巨大的支持，同时为后续建立基于大数据和人工智能的电子元器件生命管理平台奠定了基础。

参考文献：[1].丁春光,黄志华,沈佳塔,梁仕章,基于大数据与人工智能的元器件数据智慧管理，《电子产品可靠性与环境试验期刊》，2020年，01期,12-15页作者简介：谢国清（1979年7月），汉族，广东韶关，本科，中级工程师，研究方向：工业互联网，人工智能大数据。