XMRPは、未知や不確実性に対処し、予測を提供するために、独自の技術を使用して構築され、装備されているため、メーカーはアフターおよび製品修理資材を準備し、予測することができます。

MRP（資材所要量計画）システムは、何十年も前から存在しています。たとえば、1950年代、MRPシステムはメインフレームコンピュータを使用してBOM (部品表) からの情報を処理していました。

MRP（材料要件計画）システムは、単純な線形思考システムです。線形アプローチは、JIT（ジャストインタイム）生産など、すべて、またはほとんどのパラメータと値が「事前定義」されている状況に適しています。

MRPシステムは、時間や数量などの基本的なパラメータがわかっていれば問題ありませんが、実際の修理やアフターサービスでは、これらの数字はもはや正確ではなく、範囲と可能性にすぎません。

RMA（Return Material Authorization）資材計画、製品メンテナンス、およびアフターサービスに関しては、実際には、事前定義されたパラメーターと値は不明になります。

以下は、「原材料所要量計画」と在庫レベルに影響を与える不確実性の例です

• 修理の場合、販売後3日ですか、それとも販売後3年ですか？
• 返品される製品の数、10、1000、または修理のための主な製品はいくつですか？
• どのコンポーネントを変更する必要がありますか？
• コンポーネントは修理可能ですか、それとも消耗品ですか？
• グローバルな規制やサプライチェーンの問題により、元のサプライヤーは引き続き利用できますか？
• コンポーネントはまだ市場に出回っていますか、それとも製造中止になっていますか（EOL）？
• 代わりに使用できる安価で新しいコンポーネントはありますか？
• 今日パーツを注文した場合、到着までにどのくらい時間がかかりますか？
• 部分的に提供されたコンポーネントを処理する方法は？

DUGAAXMRP™を使用すると、製造業者は修理センターに在庫を置くことで、多くのリソースとお金を節約できるようになりました。 XMRPは、製造業者が世界中のすべての修理センターですべての製品とすべてのコンポーネントの最高の在庫を維持するのに役立ちます。

XMRPがRMAONEと統合されている場合、サービスレベル契約（SLA）、多層保証、エンドオブライフ終了、修理履歴などのすべてのパラメータを考慮に入れることができます。

データは、DUGAAの高度なアクセス制御システムに基づいて、すべての修理サイトおよびASP（認定サービスプロバイダー）でリアルタイムでグローバルに利用できます。

トレーサビリティと予測レベルは次のとおりです。

• 一意のデバイスマスター ID (MID)
• 一意のコンポーネントシリアル番号 (SN)
• マスター部品番号 (MPN)
• コンポーネント部品番号 (CPN)

XMRPは独立して使用できます。 バッチデータを処理し、DUGAARMAONEの統合バージョンと同じ機能を提供します。 ただし、いくつかの違いがあります。 スタンドアロンXMRP:

1. 非リアルタイムのバッチデータインポートが必要です。これらのデータは、DUGAA APIを介して手動または自動で実行できます
2. RMAデータの可視性が低い
3. トレーサビリティと予測はCPN（コンポーネント部品番号）レベルに削減されます
4. 保証またはSLA可視性なし
5. 最も基本的な修復レコードをインポートします
6. 最も基本的なEOLデータをインポートして処理します

XMRP は 2 つの容量とアーキテクチャで提供されます。

1. XMRP (X1) はエントリーレベルで、数千万ものアイテムやコンポーネント向けに設計されています。
2. XMRP (X2) は、数億から数十億のレコード用に設計されています。

X1 と X2 には正確な機能と管理パネルがあります。X1 から X2 への移行はシームレスですが、データの移行が必要です。

このアーキテクチャの違いは、システムのハイパフォーマンスと低レイテンシを常に確保するためにあります。Analytics および Tracer のすべての機能は、ミリ秒単位の応答時間です。データのサイズや操作の複雑さに関係なく、システムから必要な情報を即座に画面に表示できます。

過去と現在についてXMRPによって生成された結果は、インポートされたデータの品質に応じて、常に100％正確です。また、インポートされたすべてのデータに対してDDQ（DUGAA品質チェック）を提供します。これにより、すべてのフィールドとすべての値がチェックおよび検証されます。システムにデータをインポートすると、データの各行の問題や品質の問題を説明する関連レポートファイルが作成されます。

将来の予測は控えめであり、独自のアルゴリズムに基づいています。私たちの焦点は、試行錯誤のために一部のExcelデータでAIブラックボックスを使用するのではなく、大規模なデータセットの品質と精度にあります。 AIブラックボックスは手元のデータに対して許容できる結果を提供できますが（過剰に使用されている可能性があるため）、すぐに失敗し、モデルを再調整するか、1つずつ再調整する必要があります。

すべてのデバイスとデバイス内のすべてのコンポーネントでアルゴリズムと機械学習を実行します。このようにして、XMRPは、各コンポーネント、そして最終的には各デバイスの正確なリスク評価を生成します。一方、異常検出機能があり、パターンの突然の変化を検出して警告します。

予測は即時（XMRPがRMAONEと統合されている場合）またはバッチがインポートされた直後（XMRPスタンドアロンモード）です。システム内の各イベントは、予測モデルをより強力にするだけです。私たちの予測は安定しており、高精度で実績があります。

XMRP はグローバルメーカー向けに設計されています。XMRP アーキテクチャでは、すべての販売地域と修理センターサイトが考慮されます。

XMRPは保留中の注文と部分的に受領した注文を認識しています。システムは予測結果を自動的に調整します。

XMRP は入力データを処理し、一定期間にわたってリアルタイム予測を提供します。たとえば、6 か月または 12 か月間の予測などです。

XMRP は、マスターデバイスとそのコンポーネントの両方からファクターを評価します。システムは、コンポーネントレベルでリスクを特定し、分析します。

新製品が発売され販売され、まだ返品データの履歴がないと想像してください。XMRP はドットを自動的に接続し、予測を提供できます。