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Produzione di materie plastiche
Capite cosa determina qualità e scarti sulla linea di stampaggio e migliorate un parametro alla volta.
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ElettromeccanicaScenario di riferimento
Intelligenza artificiale per la manifattura elettromeccanica: un processo connesso
Riunite fasi produttive, dati delle macchine e attività dei robot in un'unica vista di processo: i team individuano presto le deviazioni e concordano insieme il passo successivo.
- Stato
- Scenario di riferimento
- Per
- Team di produzione, qualità e controllo
- Decisioni
- I responsabili della produzione esaminano ogni passo successivo
Il problema di business
I problemi scorrono lungo la linea prima che qualcuno li veda
Macchine, fasi e celle robotizzate producono ciascuna i propri segnali. Se restano separati, una deviazione a monte emerge a valle tardi, e a caro prezzo.
Come funziona
Mappare, rilevare, coordinare
Analisi e machine learning sfruttano il contesto completo di ogni fase produttiva, e sono le persone a decidere cosa succede dopo.
Mappare
Una vista di processo condivisa
Riunite macchine, fasi, condizioni e responsabilità in un'unica vista del processo.
Rilevare
Individuare presto le deviazioni
Esplorate le regolarità che possono indicare un problema di qualità, di tempi o di coordinamento.
Coordinare
Concordare un passo successivo verificato
Preparate un passo successivo per i responsabili di produzione e controllo, con le evidenze allegate.
Cosa ottiene il management
Allerta anticipata, passaggi di consegne più chiari
Per un COO o un direttore di stabilimento, il valore è avere meno sorprese a fine linea e un team che impara da ogni deviazione.
Allerta anticipata. Le deviazioni di qualità e di tempi emergono prima di arrivare a fine linea.
Un responsabile per ogni passaggio. Fasi, persone e celle robotizzate condividono lo stesso quadro, così ogni passo successivo ha un responsabile.
Un apprendimento che si trasferisce. Le osservazioni si registrano una volta e si riutilizzano su linee e turni.
Prodotti coinvolti
Con cosa è costruito
Questi ruoli mostrano come il caso d'uso si inserisce nell'architettura NatusAI. Non significano che un'implementazione di riferimento abbia utilizzato tutti i prodotti attuali.
- NatusAI OrionRoadmapL'applicazione in cui i team esaminano le deviazioni e concordano il passo successivo
- NatusAI LyraDisponibileViste di processo e dashboard per i team di produzione e controllo
Cosa potete acquistare oggi: un progetto di realizzazione guidato dal nostro team, costruito sul motore già collaudato nei progetti per i nostri clienti, con le interfacce NatusAI Lyra. I prodotti contrassegnati come Roadmap mostrano la direzione della piattaforma; condividiamo le date sotto NDA.
Stato: scenario di riferimento. Descrive un modello illustrativo sullo stesso motore dei progetti per i nostri clienti; non è un risultato cliente di NatusAI e non vengono dichiarati dati.
Per il vostro team tecnico
- Analisi e machine learning sulle misure di processo, organizzate per fase, prodotto e tempo.
- L'attività dei robot è collegata al contesto complessivo del processo, invece di essere analizzata come segnale a sé.
- Le deviazioni individuate sono proposte da esaminare, non modifiche automatiche alla produzione.
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Domande
Manifattura elettromeccanica: le domande dei manager
Altre risposte su deployment, governance e prezzi nelle nostre domande frequenti.
Il sistema modifica automaticamente i parametri di produzione?
No. Le deviazioni individuate sono proposte da esaminare. Ogni passo successivo lo decidono i responsabili di produzione e controllo.
Come vengono usati i dati delle celle robotizzate?
L'attività dei robot è collegata al contesto complessivo del processo, organizzato per fase, prodotto e tempo, invece di essere analizzata come segnale a sé.
NatusAI ha già realizzato questa soluzione per un produttore elettromeccanico?
Non come risultato cliente. Si tratta di uno scenario di riferimento sullo stesso motore dei progetti per i nostri clienti, e non vengono dichiarati dati.
Parlate con il nostro team
Dove i passaggi di consegne in produzione richiedono più contesto?
Portate un processo e i team che lo gestiscono. Vi mostreremo come una vista di processo condivisa potrebbe far emergere prima la prossima deviazione.
- Si parte da una fase di analisi circoscritta, che si chiude con una chiara decisione go / no-go.
- Portate una domanda concreta: vi mostriamo dove l'IA aiuta e come ne misureremmo l'effetto.
Oppure scriveteci a contact@natusai.com
