製造最適化プラットフォーム

人工知能と故障解析ツールを使用して欠陥を特定する

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すべての製造データを接続する

カメラ、テストステーション、または計測ステーションからの視覚データとパラメータデータは、FATPや最終組立を含む各段階で収集され、すべてのユニットを記録するための追跡可能なデータレコードにまとめられます。

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新製品導入プロジェクトの質と量を向上させる。

新製品導入（NPI）段階において複雑な電子機器の組み立てを扱うエンジニアリングチームにとって、すべてのデータを集約し、人工知能を用いて欠陥を検出し、故障解析ツールを用いて故障解析を迅速化することが可能になります。運用チームにとっては、歩留まりの向上、現場での故障の防止、生産ラインのリアルタイム監視、目視検査による不良品の発見、歩留まりの逸脱時のアラート受信、問題発生時の迅速な故障解析などが可能になります。

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欠陥を発見し、未然に防ぐ

AIを活用した異常検知技術を用いることで、これまで知られていなかった欠陥を特定し、製品ユニット間の差異を発見することが可能になります。これらの差異は、組立ライン上で即座に合否判定テストに反映され、不良品が市場に出回る前に阻止されます。

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根本的な問題を解決する

最も頻繁に失敗するパラメータテストと欠陥に基づいて、適切な対策を講じてください。テストケースを特定し、失敗しているユニットを監視して、プロセスの安定性を確保してください。テストが失敗した場合は、新製品導入（NPI）フェーズ中に速やかに故障解析ワークフローを開始してください。

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