KI für die Automobilindustrie


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

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The impact of AI on the automotive sector


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    Ertragsverbesserung im Automobilsektor mit Industrie 4.0


    Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) können sowohl Fahrzeugzulieferern als auch Fahrzeugmontagelinien helfen, wichtige Fertigungsmesslinien zu verbessern und 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 Qualitätsabweichungen


    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

    DataProphets Lösung für die Automobilindustrie


    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 %.

    DOWNLOAD

    Fallstudie Herstellung


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

    DOWNLOAD

    Ressourcen