Setores

Manufatura inteligente e inspeção

As mudanças de produto não significam uma reconstrução

O problema

A coisa mais cara numa linha de produção não é o modelo, mas voltar a rotular, a afinar e a requalificar a cada mudança de produção. Os critérios existem apenas na experiência dos inspetores seniores, e o sistema não tem forma de os aprender.

Como o fazemos
  1. 1

    Critérios de defeitos escritos em conjunto com os inspetores seniores, como skills versionadas

  2. 2

    Dados da linha em camadas Raw / Clean / Curated; os parâmetros de processo entram no contexto

  3. 3

    Execução de ponta em sandbox, isolada do MES e de outros sistemas da linha

  4. 4

    A taxa de revisão manual em queda como métrica de aceitação

Contexto

Critérios de defeitos, parâmetros de processo, dados da linha em camadas Raw / Clean / Curated

Harness

Execução de ponta em sandbox; isolamento de permissões face aos sistemas da linha

Skills

Skills de julgamento em mudanças de produção, receitas de parâmetros de inspeção

O que o cliente recebe

Novos cenários adaptados em semanas; as mudanças de produto não significam uma reconstrução

Evidências

AI Visual Inspection: deteção de defeitos em superfícies refletoras, com imagem, algoritmos e modelos como três camadas que cooperam; novos cenários adaptados em semanas.

Comece por um cenário concreto, não por uma lista de produtos.

Conte-nos qual é o cenário que ainda não está em produção: onde estão os dados, quem os usa e quem dá a aprovação. Um workshop dá-lhe um caminho verificável para avançar.