• Recolha de dados históricos dos sistemas de produção.
• Utilização de Inteligência Artificial para analisar e selecionar informações relevantes.
• Desenvolvimento de modelos de Inteligência Artificial baseados nos dados históricos.
• Criação de modelos para prever os resultados dos testes de qualidade.
• Aplicação do modelo preditivo para avaliar os dados em tempo real à medida que os produtos passam por pontos específicos na linha de produção.
• Previsão de probabilidades de passagem ou falha nos testes de qualidade.
• Decisão automatizada sobre a necessidade de um teste de qualidade manual com base na previsão do Quality Predictor.
• Redirecionamento de recursos para áreas de maior risco e optimização do fluxo de trabalho de inspeção.
Otimização da
Produção
Redução do Tempo de
Produção
Aumento da Capacidade
Produtiva
Flexibilidade e Eficiência
no Trabalho Conjunto de
Máquinas e Humanos
Maximização
do Tempo dos
Colaboradores
Minimização de Erro
e Carga Humana
Melhoria da Qualidade
e Consistência
Tomada de Decisão
Rápida e Assertiva
Prever irregularidades/defeitos em qualquer ponto da linha de produção.
Prever a probabilidade de falha em componentes críticos das máquinas da linha de montagem, permitindo uma manutenção proativa e reduzindo paragens.
Avaliar a conformidade dos processos de acabamento e montagem finais.