减少歧义和操作员的精神负担

将预防置于缓解之上。通过清晰、直观的工作说明和设置、组装、维护和检查清单，帮助操作员在第一时间就正确完成任务。

查找并记录潜在问题

尽早发现问题。利用摄像头和计算机视觉来检测异常情况，并通过目视检查进行双重检查工作。连接到传感器、秤等，以记录条件、测试和其他属性。

捕获数据以进行警报和根本原因分析

分析过程数据，并识别可能表明质量问题的变化。无缝记录生产的每一步，以快速有效地找到问题的根本原因。

缺陷和不符合项管理

通过将检测步骤纳入在线，并将缺陷报告和警报作为操作员工作流程的无缝部分，降低质量成本。

在线质量检测

通过分步说明和检测数据收集指导质量检查。快速识别潜在的质量问题，并通过可追溯性找到根本原因。

视觉质量检测

使用机器学习自动执行质量检测，以快速准确地识别缺陷，从而减少对人工检测的需求，并缩短生产时间。

从最紧迫的挑战开始

通过基于平台的方法快速发现价值。首先实施缺陷跟踪和异常检测，然后随着时间的推移添加更多功能。

快速编辑功能和部署周期

使一线的工程师和主管能够构建和编辑应用程序。使用测试和审批工作流实现快速、安全的发布。

实时性能数据

深入了解周期时间和培训时间等关键指标，以建立需要改进的基准。

自动数据采集

通过直接从机器和传感器收集数据，减轻操作员的负担并确保数据完整性。

基于摄像头的辅助

通过基于摄像头的辅助功能丰富拣选和跟踪程序。使用 AI 驱动的工具自动执行检查步骤。

AI 驱动的分析

使用预打包的 AI/ML 分析从生产数据中获取见解。在关键指标超出规格时进行预测并设置警报。