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AI fabrication

Lire les signaux avant l’apparition des défauts.

Un agent AI qui réduit les pertes sur les sites de fabrication par la prévision des anomalies d’équipement, l’inspection visuelle par vidéo et le traçage des causes de rendement.

Problèmes du terrain

Vous procédez probablement ainsi aujourd’hui

  • Les anomalies d’équipement ne sont connues qu’après l’arrêt
  • Les critères d’inspection varient selon les inspecteurs
  • La cause d’une baisse de rendement ne peut pas être identifiée même après coup

Ce que fait l’agent

La partie prise en charge par l’agent

Prévision des anomalies d’équipement

Elle détecte dans les tendances de capteurs les schémas différents de l’ordinaire et alerte avant l’arrêt.

Inspection visuelle

Elle juge les défauts par vidéo et supprime les écarts entre inspecteurs.

Traçage des causes de rendement

Elle relie les variables de procédé et les taux de défaut pour indiquer dans quelles conditions la situation s’est dégradée.

Contrôle des standards de travail

Elle consigne les écarts entre le travail standard et le travail réel afin de conserver les points d’amélioration.

Effets attendus

Ce qui change

Arrêts non planifiés
-40%
Écarts d’inspection
Résolus
Identification de la cause
Le jour même

Après mesure sur des données réelles pendant la phase pilote, les objectifs sont redéfinis.

Flux d’adoption

Quatre étapes d’intégration

  1. 1

    Connexion des données d’équipement

  2. 2

    Apprentissage de la plage normale

  3. 3

    Validation sur une ligne

  4. 4

    Extension aux lignes

Autres secteurs

Voici comment d’autres terrains l’utilisent

Vérifiez si cela peut fonctionner sur votre terrain

Nous examinons d’abord ce qui est possible avec les données déjà accumulées.

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