How healthcare industries can use AI to control quality and yield in manufacturing to meet demand for the COVID19 crisis
The COVID-19 pandemic is transforming the medical and Healthcare industries. Manufacturers are fighting to meet demand driven by the pandemic situation at a time when supply and workforce availability are reduced as never before. For those healthcare industries, the current crisis will accelerate the adoption…
NexAIoT will join QualityLine’s AI data integration technology to serve its customers business needs.
Taiwan News: NexAIoT will join QualityLine’s AI data integration technology to serve its customers needs. Technology automatically analyses any type of manufacturing data. [Taiwan news, August 13th] NexAIoT, a company committed to be the champion of Industry 4.0, has transformed how Industrial IoT solutions…
Digital factory: Is your factory making the right steps?
Is your factory making the right steps towards the adaptation of a Digital factory? Industry 4.0 and Smart factory trends convince factories of how critical it is to gain deep insight into their manufacturing data in order to enable control and drive the best factory’s…
Digital factory: Is your factory making the right steps?
Is your factory making the right steps towards the adaptation of a Digital factory? Industry 4.0 and Smart factory trends convince factories of how critical it is to gain deep insight into their manufacturing data in order to enable control and drive the best factory’s…
製造品質控制的問答
製造品質控制的問答 這是最好的問答來瞭解如何通過專業的數據整合和分析來優化生產,同時節省時間和金錢。 如何通過數據整合改進生產過程中製造失誤的檢測? 製造流程是系列獨立但相依的組裝和測試流程,它們共同建構了我們的最終產品。 進行人工根本原因分析時,在製造階段的技術問題只能在測試的後期階段發現。例如,組裝在裝置上的有缺陷的按鈕只能在幾個階段後的功能測試中找到。我們的技術整合了所有相關信息,因此您不會錯過任何重要資訊。 您應該理解任何製造階段的測試結果可能影響流程中的其他階段。單獨查看和分析在一個測試站所收集的數據是不夠的。 為了瞭解整個概觀,您需要根據每個問題的嚴重性和頻度收集和分析端到端的結果。只有完全整合您的資料庫才能快速準確地檢測任何品質和產量問題。 為什麼運行有效的根本原因分析如此重要? 許多製造商的品質標準基於一個關鍵指標 – “通過”或”失敗”。 如果測試結果顯示”通過”,則設備已準備好進入下一個製造階段。如果測試結果顯示”失敗”,則設備將送給技術人員進行進一步分析。 在評估被測試產品品質時,簡單的”通行證”或”失敗”遠遠不夠。它為您提供的關於邊緣情況的資訊是很少的或是根本沒有,其中被測試產品的一個或多個技術參數僅僅在其允許的容差範圍內。邊緣情況可能導致設備在操作過程中發生故障,例如在極端環境中(低溫、高溫、潮濕、電氣過載、撞擊等)。 為了進行準確的數據分析,您需要定期檢查和分析設備的全部測試數據,並與其他測試產品、其他測試站和歷史測試數據進行有意義的比較。 將運行自動數據分析作為日常工作,將確保您分析設備的所有數據,並將其與其他測試產品、其他測試站和歷史數據進行有意義的比較。 當運行失效根本原因分析時,我們如何預測錯誤? QualityLine自動建立分析和互動式儀表板系統,該系統可自動預測和發送任何異常檢測警報,以防止製造過程中出現劣化。 我們的遠端監控解決方案可讓您通過有關每個測試產品的準確資訊,獲得整個製造週期完全端到端的透明度。自動的根本原因分析將減少製造浪費並降低失效率,從而提高您的生產效率和品質。 如何通過數據收集最大限度地減少停線時間? 製造停線對製造商來說是一場噩夢。它可能導致客戶的交付嚴重延誤,並損害您的業務核心。 為了優化您的生產,您需要能夠在日常任務面前快速做出反應。運行數位根本原因分析讓您有機會發現並解決可能提前發生的問題,儘快恢復全面製造。 從測試站收集的數據必須盡可能的是最更新的資料。 理想情況下是即時的,或者至少是在發生事件的幾秒鐘內。在尋求確保生產品質控制的方法時,我們的技術使停線時間不再是問題。 我們的客戶報告說,在使用的第一年品質和產量增加了30%。公司可以減少停線事件, ROI(投資回報)時間平均為4 個月。 結論:監控系統應從每個測試站收集測試數據,並呈現製程的整合端到端全貌。 遠端監控系統收集的數據應是最新的,並且呈現給您,在此方式中您可以在製造過程中快速進行根本原因分析。 當品質受到影響時,系統應提醒您,並提供潛在失效的早期警告。 專案管理成功原則 第四次工業革命是正在在我們環境中發生的技術和趨勢,它們正在改變我們的工作方式: 製造中的品質控制 智慧製造技術可增強製造流程,持續即時收集和分析您的數據,以實現並保持品質性能。 我們的客戶報告說,在使用的第一年,品質和產量提升了30%。 公司可以減少停機事件,平均4 個月即可得到投資回報 。 它是如何進行的? QualityLine 自動建立分析和互動式儀錶板系統,該系統可自動預測和發送任何異常檢測警報,以防止製造過程中出現劣化。 我們的遠端監控解決方案可讓您通過有關每個測試單元的準確資訊,獲得整個製造週期的完全端到端透明度。 自動的根本原因分析將減少製造浪費並降低故障率,從而提高您的生產效率和品質。 如果您想體驗什麼是根本原因分析,請按下此處 ( 在此處插入即時展示)