トレーサビリティと品質管理に人工知能を使用するにはどうすればよいですか?

今日、企業は、生産物の品質を保証し、プロセスを最適化し、在庫を管理し、納期を確実に守るために、サプライチェーンと生産チェーンで行われるすべての活動に対する透明性を必要としています。トレーサビリティと品質管理は、どの業界でも業績の重要な側面です。

この記事では、人工知能による製造プロセスのトレーサビリティ、つまりインテリジェントな管理システムを利用した製品の改良や変革プロセスに焦点を当てます。

人工知能トレーサビリティ システムの目的

工場内で発生するさまざまなイベントを監視できるため、トレーサビリティ システムの目標はそれぞれの場合で異なる可能性があります:

● 各製品の履歴を把握し把握する

#● 各製品の履歴を把握し把握する

#● さまざまなプロセスを最適化する

# ● 生産性を向上する

#インテリジェントなソフトウェアによって制御されるトレーサビリティのおかげで、生産中のさまざまな段階や製品の機械のパフォーマンスを理解し、プロセスを改善するための措置を講じることができます。

具体的なケースごとに、本当に重要なイベントを選択し、望ましい目標を達成するために、システムを使用する方向を定義する必要があります。

人工知能を使用したトレーサビリティは、製薬業界やケータリング業界など、製品の安全性を確保する必要がある業界でのみ必要であると誤解されることがあります。しかし、現実には、トレーサビリティプロセスのすべての段階における透明性は、すべての活動をリアルタイムで可視化し、最適な制御チェーンの品質と効率に必要なデータを提供することで生産の改善に役立つため、すべての企業にとって有用かつ必要です。どのような業界にとっても、インシデントを迅速に検出し、適切な措置を講じるためには、即時情報が不可欠です。

インテリジェント管理ソフトウェアのトレーサビリティ

産業プロセス全体で発生するさまざまなイベントを特定して監視し、定量的および定性的な情報を取得できるソリューションを持つことが重要です。

● 製品のさまざまな段階

##● 成分/材料のリスト

##● 使用した機械

##● バッチ番号 (原材料と最終製品)

● 各生産プロセスに関与するオペレーター

##● 交替勤務

##● さまざまな品質管理結果

##このリストは生産プロセス中にのみ生成されます 少数のサンプルさらなる分析のためにイベントを収集します。この文は、「インテリジェント システムの助けにより、IoT 接続を活用してデータ ストレージが自動化され、資産から情報管理プラットフォームへの直接送信が可能になります。」と書き換えることができます。

生産不良を減らすにはどうすればよいですか?

品質管理とトレーサビリティ

トレーサビリティ管理では、品質管理を重視することが非常に重要です。品質管理には、完成品が指定された基準を満たしていることを確認する機能があります。包装の品質管理に関しては、引張/圧縮強度、硬度、通気性、吸湿性などを監視できるパラメータの 1 つです。

当社はスマート ソフトウェアを使用して生産プロセス全体を接続し、お客様に受け取られる製品が上記の基準を満たしていることを保証する品質管理を実施しています。さらに、製品を生産から廃棄する必要がある場合、機械学習を使用したスマートなトレーサビリティのおかげで、その詳細な履歴を特定し、関連するバッチを機敏に廃棄できるため、コストと無駄が削減されます。

最後に、製造プロセス全体で良好なトレーサビリティを確保するために、さまざまなソースやシステムからのデータを相互参照して、最大限の情報をより完全な全体像に関連付けます。したがって、トレーサビリティ管理を担うソリューションと、リアルタイムのデータ分析を通じて各マシンやプロセスのパフォーマンスを接続して分析するテクノロジーを組み合わせることが重要です。

以上がトレーサビリティと品質管理に人工知能を使用するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。