Finelcomp tehosti tuotesuunnitteluaan Vertex G4 -suunnitteluautomaatilla

Finelcompin VP Jukka Aimasmäki kertoo heidän modulaaristen sähkökeskusrakenteiden suunnittelusta ja myynnistä Vertex-suunnitteluautomaattia hyödyntäen.

  • Asiakaspuheenvuoro
  • Asiakas: Finelcomp Oy
  • Toimiala: Suunittelee ja valmistaa pienjännitekotelorakenteita sähkökeskusvalmistajille
Wihuri Tekninen Kauppa

Finelcomp Oy

  • Finelcomp on perustettu 1988 ja se on kehittänyt ja valmistanut modulaarisia, komponenttiriippumattomia pienjännitekoteloita kotitalouksien ryhmäkeskuksista raskaisiin teollisuuskojeisiin vuodesta 1992 lähtien.

  • Kansainvälistynyt yhtiö palvelee asiakkaita Suomessa, Ruotsissa, Norjassa, Virossa, Liettuassa, Saksassa ja Isossa-Britanniassa, ja kansainvälinen liiketoiminta kasvaa jatkuvasti.

  • Yrityksessä on yli 100 työntekijää ja sen pääpaikka on Outokummussa.

Jos kiinnostuit aiheesta, ota yhteyttä. Mietitään yhdessä miten voisimme parantaa teidän yrityksenne tuottavuutta nykyaikaisilla työkaluilla.

Timo Peura
Vertex-asiantuntija
040-8600940
etunimi.sukunimi@vertex.fi

Vertex Systems on suomalainen suunnittelun ja tiedonhallinnan ohjelmistoratkaisujen toimittaja. Vertex-ohjelmistojen avulla nopeutat suunnittelua, vähennät suunnitteluvirheitä ja parannat tuottavuutta. Tutustu Vertex G4 tuotekonfigurointiinVertex G4 mekaniikkasuunnitteluohjelmistoon sekä Vertex Flow tuotetiedonhallintaohjelmistoon. suunnitteluympäristössä.

Lisää tarinoita

Olemme mukana Pohjoinen teollisuus -tapahtumassa

Olemme mukana Pohjoinen teollisuus -tapahtumassa

Olemme mukana Pohjoinen Teollisuus -tapahtumassa Ouluhallissa 20.-21.5.2026. Löydät meidät osastolta 423. Tervetuloa morjestamaan ja kuulemaan ohjelmistoistamme! Rekisteröidy kävijäksi

Enhancing Panel Drawing Dimensioning in BIM Software using Recommender Systems

Enhancing Panel Drawing Dimensioning in BIM Software using Recommender Systems

In this blog post, Johannes explores how machine learning can streamline panel drawing template creation in Vertex BD by reducing choice overload and improving user efficiency. The work introduces a hybrid recommender system that intelligently suggests relevant dimensions based on both data and user behavior.