Ferninspektion und Ursachen-Analyse zur Identifizierung von Defekten

Zielgruppe

Hersteller von Elektronik, Qualitätskontroll-Teams, Produktmanager

Herausforderung

Owlet, ein in Utah ansässiger Hersteller von Baby-Monitoring-Geräten mit etwa 277 Mitarbeitern, hatte Probleme mit Produktausfällen, die auf Defekte im Gießharz zurückzuführen waren. Da die Produktion in Asien stattfand, konnte das Unternehmen die defekten Einheiten nicht direkt inspizieren, und die herkömmliche Ursachenanalyse war langsam und teuer.

Lösungsansatz

Owlet setzte Instrumental’s KI-gestützte Bildverarbeitungsplattform mit Visual-Search-Funktionen ein. Das System erfasst Bilder von defekten und neuen Einheiten und nutzt maschinelle Lernalgorithmen, um Anomalien und Zusammenhänge zu identifizieren. Die KI stellte fest, dass das Gießharz nicht richtig ausgehärtet war – validiert innerhalb von nur 2 Wochen.

Mehrwert

Die Implementierung brachte jährliche Einsparungen von 953.000 US-Dollar, indem Produktersetzungen vermieden wurden, mit einer Amortisation der Investition innerhalb eines Monats. Analyse- und Verbesserungszyklen wurden 8-mal schneller, was eine schnelle Qualitätslösung und eine verbesserte Kundenzufriedenheit ermöglichte, ohne dass Fabrikbesuche erforderlich waren.

Diesen Use Case anwenden

Visuelle Qualitätsinspektion ist ein beliebter Anwendungsfall für Fabrikumgebungen und die Fertigungsbranche im Allgemeinen. Es gibt verschiedene Ansätze, wie man dies angehen kann. In diesem Anwendungsfall war der Schlüssel, Remote-Mitarbeitern den Zugang zu relevanten Informationen und die Durchführung von Inspektionen zu ermöglichen. In anderen Szenarien, in denen weniger tiefes Expertenwissen erforderlich ist (z. B. das Erkennen von Kratzern auf einer Oberfläche), könnte man darüber nachdenken, maßgeschneiderte KI-Modelle bereitzustellen, die für die Erkennung Ihrer wiederkehrenden Qualitätsprobleme optimiert sind.

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