インライン品質アプリで不良率を削減。
すべてのステップに品質管理を。
- 直感的なワークフローで検査ステップをガイド。
- 接続されたデバイスから検査関連データを取得し、AIが異常や規格外の結果を迅速に表示します。
- 指示を更新することで、不具合の再発防止。
- 仕様範囲外の測定値にフラグを立てる。
より質の高いプログラム構築。
- 紙の欠陥記録をデジタル欠陥チケットに置き換え。
- 繰り返し発生する問題を強調するAI主導の分類により、標準化された欠陥理由でパターンを迅速に特定します。
- 混乱を避けるための印刷可能な欠陥チケット。
- 不具合が適切に再加工され、QAが実施されていることを確認。
より迅速に対応し、将来の問題を未然に防ぐ。
- 全体的な生産データと、人間が見逃しがちな相関関係を発見するAIにより、根本原因を迅速に特定します。
- パレート図を使って不良を分析し、傾向を見つける。
- リアルタイムの通知で、品質不良に迅速対応。
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オペレーターの曖昧さと精神的負担軽減
緩和よりも予防を優先したセットアップ、組み立て、保守、点検の明確で直感的な作業指示書とチェックリストにより、オペレーターが開始時から正しい作業を行えるようにします。
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潜在的な問題発見と文書化
問題を早期発見。カメラとコンピュータビジョンを活用し、目視検査で異常を検出し、作業をダブルチェック。センサーやスケールなどに接続し、状態やテスト、その他の属性を記録。
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アラートと根本原因分析のためのデータ取得
迅速な意思決定に必要な情報を収集。プロセスデータを分析し、品質問題を示す可能性のあるばらつきを特定します。問題の根本原因を迅速かつ効果的に発見するために、生産の各工程をシームレスに文書化。
統合品質管理
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喫緊の課題から始めよう
プラットフォームベースのアプローチで迅速に価値を見出す欠陥追跡と異常検知をまず最初に実装し、その後時間をかけて機能を追加。
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リアルタイム・パフォーマンス・データ
パレート図、リワーク時間、欠陥レポートなどからのインサイトで、改善のためのベンチマークを確立。
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迅速な編集機能と展開サイクル
現場のエンジニアやスーパーバイザーがアプリを構築、編集できるようにし、テストと承認のワークフローを使用して、迅速で安全な公開を実現。
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自動データ収集
機械やセンサーから直接データを収集することで、オペレーターの精神的負担を軽減、データの完全性を確保。
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カメラによるアシスト
AI搭載ツールで検査ステップを自動化。カメラベースのアシストでピッキングと追跡の手順充実。
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AIによる分析 - 民主化
あらかじめパッケージ化されたAI／ML分析を使用して、生産データからインサイト取得。予測し、主要メトリクスが規格外アラートを設定。
企業のTulip導入例
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