Tekst przeczytasz w:
1 minutę.
W przypadku producenta części bardzo ważnym aspektem kontroli jakości jest uniknięcie produkcji wadliwych serii. Dlatego przygotowując mechanizm kontroli jakości dla naszego Klienta skupiliśmy wykrywaniu trendów w odchyleniach od jakości.
PROBLEM
- Wysoki koszt generowany przez wadliwe produkty.
- Jednostkowa ocena jakości produktu nie pozwala ocenić znaczenia odchyleń, trendów i anomalii.
- Brak szybkich, automatycznych procesów oceniających zmiany w produktach.
- Brak identyfikacji trendów wpływających na powstawanie wadliwych produktów.
- Późna reakcja na problemy powodujące powstawanie wadliwych serii.
ROZWIĄZANIE
- Budowa modelu kontroli jakości opartego o AI i machine learning.
- Wdrożenie środowiska case management do zarządzania kontrolą jakości.
- Stworzenie alertów dla nieprawidłowych wskaźników w specyfikacji (pojawienie się trendu, odchyleń, anomalii).
- Przygotowanie automatycznego procesu scoringowego.
Efekt/korzyści:
- Niższe koszty obsługi posprzedażowej.
- Szybsza i automatyczna identyfikacja problemów z jakością produktów.
- Natychmiastowe wykrywanie trendów w zakresie odstępstw jakościowych i raportowanie ich pracownikom w celu zapobiegania produkcji wadliwych serii.
- Natychmiastowe wykrywanie anomalii i potencjalnie wadliwych pomiarów.
- Identyfikowanie przyczyn powstawania wadliwych produktów (kalibracja maszyn).
- Wdrożenie sprawnego procesu obsługi alertów związanych z kontrolą jakości.
- Usprawnienie procesu produkcyjnego poprzez włączenie do niego modelu kontroli jakości.
Szczegóły projektu
Zainteresowaliśmy Cię?
Chętnie porozmawiamy na tematy dotyczące zastosowania analizy danych w twoich działaniach.
Dysponujemy wiedzą z wielu obszarów i znamy specyfikę branż.
