Motor de decisión inteligente para el control de calidad en la cadena de producción

Descripción del problema

• En la cadena de producción, cada dos horas se produce un cambio de referencia programado. Esto requiere el uso de diferentes componentes. Si el ingeniero prevé el uso de 200 componentes para una referencia concreta, y sólo hay 180 disponibles, la línea se detendrá.
• Entonces se envía una alerta al ingeniero, indicándole que es necesario cambiar la referencia y fabricar un producto diferente, ya que no hay suficientes componentes para la referencia B.
• El ingeniero debe intervenir personalmente en la línea de producción para realizar los ajustes necesarios.

Retos

¿Puede el motor de decisión planificar de forma autónoma un cambio de referencias en función de los componentes disponibles y cambiar la línea de producción a la siguiente referencia?

Solución

• Integración de muchos puntos de datos en un flujo de trabajo.
• Preparación y despliegue de los algoritmos de previsión que indican cuándo debe iniciarse la siguiente referencia.
• Preparación de informes de BI y mecanismo de alerta si no se puede realizar la referencia

Resultados claves

• Ahorro de costes: calcule el ahorro de costes resultante de la reducción del tiempo de inactividad, la mejora de la gestión de componentes y la optimización de la programación de la producción. Esto incluye ahorros en mano de obra, reducción de residuos de componentes y menores costes de mantenimiento.
• Reducción del tiempo de inactividad: el objetivo principal del motor de decisión es minimizar el tiempo de inactividad causado por la escasez de componentes. Los resultados clave en este ámbito incluyen una reducción significativa de las paradas no planificadas de la línea de producción debidas a la insuficiencia de componentes. Esto se cuantifica midiendo el número de incidentes de inactividad antes y después de implantar el motor de decisión.
• Mejora de la gestión de componentes: mide la eficacia con la que el motor de decisión gestiona los componentes disponibles. Los resultados clave incluyen una reducción de los residuos de componentes, una utilización optimizada de los componentes y una disminución del número de ocasiones en las que la producción debe cambiarse a una referencia diferente debido a la escasez.

¿Por qué escoger SLS?

La plataforma SLS revoluciona el control de calidad:  

Aprovechando la IA para automatizar las inspecciones y ofrecer evaluaciones de daños precisas.  Mejorar la eficiencia de la línea de producción mediante la reducción del tiempo de inactividad y la mejora de la detección de defectos.  Garantizar estándares de calidad consistentes con retroalimentación en tiempo real y aprendizaje continuo.  

Con SLS, los fabricantes pueden lograr una calidad de producto superior al tiempo que optimizan los procesos de producción.

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Preguntas contestadas:

¿Cómo podemos mejorar el control de calidad y detectar defectos en tiempo real?

• Respuesta: Desplegando el modelo de aprendizaje automático de la plataforma SLS, que inspecciona los componentes en tiempo real y proporciona información procesable.

¿Cómo reducir las falsas alarmas y las interrupciones innecesarias en la cadena de producción?

• Respuesta: SLS utiliza algoritmos de autoaprendizaje para mejorar la precisión de las decisiones, garantizando que sólo los problemas auténticos activen las alertas.