KI für die Automobilindustrie


Erfahren Sie wie künstliche Intelligenz (KI) verwendet werden kann um die Produktion in der Automobilindustrie zu optimieren und ermöglicht Arbeitsziele zu erreichen.

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The impact of AI on the automotive sector


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Verbesserung des Ertrags im Automobilsektor mit Industrie 4.0


Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen können sowohl Fahrzeugzulieferern als auch Fahrzeugmontagelinien helfen wichtige Werksmetriken zu verbessern, Ausfallzeiten, Nacharbeiten und Ausschuss zu reduzieren. DataProphet kann dies ohne zusätzliche Hardwareanforderungen erreichen, indem nur Daten verwendet werden, die Sie bereits besitzen.

Die heutigen Fahrzeughersteller verlassen sich auf per Definition schlanke Just-In-Time-Produktionssysteme (JIT). Diese sind typischerweise gekennzeichnet durch:

  • Eine Notwendigkeit, die Logistik der Lieferkette aufrecht zu erhalten,
  • Keine Toleranz für Ausschuss, Fehler oder Nacharbeit, und
  • Die Anwendung von Leistungsstrafen um die Auswirkungen von Fehlern auf diese unflexiblen Linien zu beheben.

Reduzierung von Ausschuss und Abweichungen in der Qualität


Verwendet nur Daten,
die Sie bereits besitzen

Eine Demo anfordern
2%
Betriebskosteneinsparung ohne Änderungen am Prozess
0%
Externer Ausschuss
4 - 8
Wochen Installation
1 - 5 Jahre
Historische Daten analysiert
5%
Zunahme der Produktivität
Montageprüfung
>700m gespeicherte Einträge 5-10k
Merkmale auf einen Blick

Die Automotive-Lösungen von DataProphet


Die Lösungen von DataProphet können Ihren Herstellungsprozess optimieren und das Auftreten von Fehlern von Anfang an verhindern. Die KI, die das Herzstück von DataProphet PRESCRIBE bildet, lernt stetig dazu und schlägt Ihnen die Kombinationen von Materialien, Prozessparametern und anderen Bedingungen vor, die zu einer höheren Ausbeute führen können. Auf diese Weise steuert DataProphet den Herstellungsprozess in einen Betriebsbereich, der:

  • die Kosten von Qualitätsmängeln senkt
  • die Effizienz steigert
  • eine höhere Ausbeute generiert

Basierend auf den bisherigen Produktionsdaten sagt DataProphet PRESCRIBE das Vorhandensein von Fehlern genau voraus. Dies wird durch das Erkennen von bestimmten Mustern ermöglicht, die zuvor mit einem oder mehreren bekannten Fehlern in Verbindung gebracht wurden. DataProphet kann Fehler erkennen, die Ihnen sonst nicht direkt bekannt wären, z. B.:

  • Untergrundfehler
  • Verborgene Mängel (besonders wichtig, wenn die Gewährleistungsansprüche erheblich sein könnten)
  • Unentdeckte Qualitätsmängel
  • Unerkannte Ausschussware

Bisher waren die Kosten für die Erkennung dieser Arten von Produktmängeln hoch, insbesondere wenn man an Folgendes denkt:

  • Versand
  • Werksstillstandszeiten
  • Unterbrochene Logistik
  • Unzufriedenheit der Kunden

DataProphet PRESCRIBE und DataProphet INSPECT können den Herstellern dabei helfen, fehlerhafte Komponenten rechtzeitig zu finden und auszusortieren, bevor sie zu einem kostspieligen Problem werden.

Fallstudie zum Bolzenschweißen


Reduzierung der Bolzenschweißfehlerrate um 55 %.

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Fallstudie Herstellung


Voraussagen von Defekten am Motorblock und Identifizieren von Betriebsbereichen mit hohem Ertrag .

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Ressourcen