추적성과 품질 관리를 위해 인공지능을 어떻게 활용하나요?

오늘날 기업에서는 출력 품질을 보장하고, 프로세스를 최적화하고, 재고를 관리하고, 정시 배송을 보장하기 위해 공급 및 생산망에서 발생하는 모든 활동에 대한 투명성이 필요합니다. 추적성과 품질 관리는 모든 산업 분야에서 비즈니스 성과의 중요한 측면입니다.

이 기사에서는 인공 지능을 통한 제조 공정의 추적성, 즉 지능형 관리 시스템의 도움을 받아 제품을 개선하거나 변형하는 과정에 중점을 둘 것입니다.

인공지능 추적 시스템의 목적

공장에서 발생하는 다양한 이벤트를 모니터링할 수 있으므로 추적 시스템의 목표는 각 경우에 따라 다를 수 있습니다.

● 각 제품의 이력을 식별하고 결정합니다.

● 각 제품의 이력 식별 및 결정

● 다양한 프로세스 최적화

● 생산성 향상

지능형 소프트웨어로 제어되는 추적성 덕분에 다양한 단계 또는 제품 생산에서 기계 성능을 이해하고 그에 따라 조치를 취할 수 있습니다. 프로세스.

모든 특정 경우에 정말 중요한 이벤트를 선택하고 원하는 목표를 달성하려면 시스템을 사용하려는 방향을 정의해야 합니다.

인공지능을 활용한 추적성은 제약산업이나 요식업처럼 제품의 안전이 보장되어야 하는 산업에서만 필요한 것으로 오해하는 경우가 있습니다. 그러나 현실은 추적성 프로세스의 모든 단계에서 투명성이 모든 활동에 대한 실시간 가시성을 제공하고 최적의 제어 체인 품질 및 효율성에 필요한 데이터를 제공함으로써 생산을 개선하는 데 도움이 되므로 모든 비즈니스에 유용하고 필요하다는 것입니다. 모든 산업에서 사고를 신속하게 감지하고 적절한 조치를 취하려면 즉각적인 정보가 중요합니다.

스마트 관리 소프트웨어를 통한 추적성

산업 공정 전반에 걸쳐 발생하는 다양한 이벤트를 식별하고 모니터링하여 정량적, 정성적 정보를 얻을 수 있는 솔루션을 보유하는 것이 중요합니다.

● 다양한 단계의 제품

● 재료 목록

● 사용된 기계

● 배치 번호(원자재 및 최종 제품)

● 각 생산 공정에 참여하는 작업자

● 교대 근무

● 다양한 품질 관리 결과

이 목록 이는 추가 분석을 위해 생산 중에 생성된 이벤트의 작은 샘플일 뿐입니다. 이 문장은 다음과 같이 다시 쓸 수 있습니다. "지능형 시스템의 도움으로 데이터 저장이 자동화되고 IoT 연결을 활용하여 자산에서 정보 관리 플랫폼으로 직접 전송이 가능합니다."

생산 실패를 줄이는 방법은?

품질 관리 및 추적성

추적성 관리에서는 품질 관리를 강조하는 것이 매우 중요합니다. 품질 관리에는 완제품이 지정된 표준을 충족하는지 확인하는 기능이 있습니다. 포장 품질 관리 측면에서 모니터링할 수 있는 매개변수 중 하나는 인장/압축 강도, 경도, 공기 투과성 또는 흡습성입니다.

우리는 고객이 받은 제품이 위 기준을 충족하는지 확인하기 위해 스마트 소프트웨어를 사용하여 품질 관리를 위한 전체 생산 프로세스를 연결합니다. 또한 제품을 생산에서 폐기해야 하는 경우 기계 학습을 사용한 지능형 추적 기능 덕분에 자세한 이력을 식별하고 관련 배치를 민첩하게 폐기할 수 있으므로 비용과 낭비가 줄어듭니다.

마지막으로, 전체 제조 공정에 대한 우수한 추적성을 확보하기 위해 다양한 소스와 시스템의 데이터를 상호 참조하여 최대 정보량을 보다 완전한 그림으로 연관시킵니다. 따라서 실시간 데이터 분석을 통해 각 기계와 공정의 성능을 연결하고 분석하는 기술과 추적성 관리를 담당하는 솔루션의 결합이 중요합니다.

위 내용은 추적성과 품질 관리를 위해 인공지능을 어떻게 활용하나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!