在品质管控场景中,产线工人操作动作不规范、环节少或缺漏均难核实,监控难有效定位
组装过程中人员动作轨迹监测,产品上器件错漏检测,维修、擦拭、组装等过程监测
如老师傅面临退休,调节蚀刻速度的参数设定经验容易流失
通过由前制程处理方式以及线路等级等信息来建立AI预测模型,协助快速设定蚀刻速度
PCB通过表面金层避免线路氧化,金层不足可能导致产品不良,贵金属价格日益高涨,金层过多导致成本浪费,人员无法精准控制用量
透过现场实际生产参数,基于ML模型实时预测出镀金厚度,建立化镍金厚度预测模型,替代人工调整
人员操作导致产品不良情况大幅减少,降低产线品质异常、客诉隐患10%。
透过机器学习预测较佳的制造参数,有效进行成本管控以及质量的把关,原料成本降低10%
节约人工反复调参时间,提高产线运转效率,不良率降低,产品直通率提高。
摆脱传统的人工传授经验方式,对员工个人经验依赖性降低,实现历史最优参数数据沉淀,持续传承优化
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