W przypadku producenta części bardzo ważnym aspektem kontroli jakości jest uniknięcie produkcji wadliwych serii. Dlatego przygotowując mechanizm kontroli jakości dla naszego Klienta skupiliśmy się na wykrywaniu trendów w odchyleniach od jakości.
PROBLEM
- Straty związane z występowaniem wadliwych produktów.
- Jednostkowa ocena jakości produktu utrudniająca wykrycie negatywnych trendów i anomalii.
- Brak szybkich, automatycznych procesów oceniających zmiany jakości produkcji.
- Brak identyfikacji trendów prowadzących w efekcie do powstawania wadliwych produktów.
- Późne wykrywanie przyczyn wadliwych produktów.
- Pojawienie się produktów dobrych, ale uznanych za wadliwe.
ROZWIĄZANIE
- Wsparcie modelu kontroli jakości z wykorzystaniem AI.
- Wdrożenie środowiska case management do zarządzania kontrolą jakości.
- Stworzenie alertów dla pomiarów zbliżających się do granic specyfikacji (pojawienie się trendu, odchyleń, anomalii).
- Przygotowanie automatycznego procesu scoringowego.
Efekt/korzyści:
- Niższe koszty obsługi posprzedażowej.
- Identyfikowanie przyczyn powstawania wadliwych produktów (rozkalibrowanie maszyn).
- Przyśpieszenie wykrywania anomalii i ograniczenie ich kosztów.
- Wykrywanie trendów w zakresie odstępstw jakościowych i natychmiastowe raportowanie ich pracownikom w celu zapobiegania produkcji wadliwych serii.
- Wdrożenie sprawnego procesu obsługi alertów związanych z kontrolą jakości.
Szczegóły projektu
|
Czas realizacji |
Oprogramowanie |
Zaangażowany zespół |
|---|---|---|
|
6 miesięcy do roku |
PS CLEMENTINE PRO PS PROCEDO |
KIlkanaście osób na różnych etapach projektu. Kilkanaście osób eksploatujących i korzystających z rozwiązania. |
