L'inspection est une partie cruciale du processus de contrôle qualité dans la fabrication.
L'inspection permet de s'assurer que la qualité du produit et les étapes de travail effectuées respectent les normes définies. Si les matières premières et les composants sont souvent contrôlés avant le processus d'assemblage, les produits peuvent également subir une inspection pendant et après la production. Les opérateurs de première ligne réalisent des mesures, des examens et des tests pour vérifier que les étapes de travail ont été exécutées correctement et que les produits et leurs composants ont été assemblés ou entretenus conformément aux spécifications.
L'inspection visuelle optimisée par l'intelligence artificielle détecte les pièces inadéquates et guide les travailleurs, au moyen de la réalité augmentée, pour améliorer le contrôle qualité.
Step Check aide les opérateurs de première ligne à accélérer les cycles d'inspection en fin de ligne avec une précision accrue et un risque d'erreur réduit. Step Check utilise la réalité augmentée et l'intelligence artificielle pour identifier les pièces, classifier l'état de l'objet et permettre l'apprentissage automatique à partir des décisions de conformité (réussite/échec).
Un rendement de production élevé requiert des cycles d'inspection rapides. La vérification manuelle de pièces et d'objets sans outils adéquats pendant une pause complète exige beaucoup d'efforts de la part des opérateurs de première ligne. L'opérateur doit évaluer manuellement si les pièces sont correctement assemblées, si les câbles sont bien raccordés ou si les points de soudure se trouvent au bon emplacement. La comparaison d'objets physiques avec des manuels imprimés ou des images en 2D est un travail chronophage qui ralentit les cycles d'inspection et entraîne des retards pour les clients.
Les opérateurs de première ligne doivent évaluer les pièces à l'œil nu avec un niveau de précision élevé. L'identification de pièces inadaptées à l'aide d'une documentation classique relève du défi. Les opérateurs exécutent des tâches répétitives, se fatiguent et finissent par faire des erreurs. Les résultats d'inspection sont erronés et des produits défectueux sont livrés. Un travail de reprise s'impose alors pour remédier à cette situation. Cela se traduit par une perte du chiffre d'affaires et une baisse de la satisfaction des clients.
La documentation manuelle des résultats d'inspection est une étape chronophage supplémentaire qui comporte des risques d'erreur humaine ou de perte de documents. En outre, les processus qualité nécessitent souvent un retour d'information visuel qui ajoute encore une étape à la liste de tâches du technicien.
Step Check aide les opérateurs de première ligne à accélérer les cycles d'inspection en fin de ligne avec une précision accrue et un risque d'erreur réduit. Step Check utilise la réalité augmentée et l'intelligence artificielle pour identifier les pièces, classifier l'état de l'objet et permettre l'apprentissage automatique à partir des décisions de conformité (réussite/échec).
Évaluation automatisée au moyen de la caméra de l'appareil mobile et de la technologie leader de computer vision de Vuforia.
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Non seulement Step Check identifie les pièces manquantes mais il repère aussi les placements incorrects.
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À chaque cycle d'inspection et retour d'information du technicien, le système apprend automatiquement et ajoute de nouvelles données au composant d'intelligence artificielle.
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Évaluation automatisée au moyen de la caméra de l'appareil mobile et de la technologie leader de computer vision de Vuforia.
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Non seulement Step Check identifie les pièces manquantes mais il repère aussi les placements incorrects.
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À chaque cycle d'inspection et retour d'information du technicien, le système apprend automatiquement et ajoute de nouvelles données au composant d'intelligence artificielle.
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Les superpositions en réalité augmentée indiquent au technicien si un objet a réussi le contrôle ou si un problème apparaît.
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Un outil guide l'utilisateur tout au long du processus, s'assure que l'inspection porte sur le bon objet et vérifie si l'évaluation est une réussite ou un échec en temps réel.
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Élimine la nécessité de comparer les manuels 2D avec les pièces réelles.
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Un outil guide l'utilisateur tout au long du processus, s'assure que l'inspection porte sur le bon objet et vérifie si l'évaluation est une réussite ou un échec en temps réel.
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Élimine la nécessité de comparer les manuels 2D avec les pièces réelles.
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Bénéficiez d'un protocole solide qui comprend le retour d'information visuel pour un reporting aisé.
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Les opérateurs de première ligne utilisent un seul système qui rend l'inspection plus souple et plus précise, et qui automatise la preuve de la qualité.
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Le tableau de bord Step Check affiche des informations plus détaillées sur les modifications de qualité au fil du temps et permet une analyse visuelle des états d'échec enregistrés.
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Les opérateurs de première ligne utilisent un seul système qui rend l'inspection plus souple et plus précise, et qui automatise la preuve de la qualité.
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Le tableau de bord Step Check affiche des informations plus détaillées sur les modifications de qualité au fil du temps et permet une analyse visuelle des états d'échec enregistrés.
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Step Check, la solution d'inspection visuelle de PTC, est optimisée par l'intelligence artificielle et notre technologie de computer vision. Step Check améliore l'efficacité de l'inspection qualité en augmentant la précision et en réduisant les erreurs.
Les guides d'orientation permettent au technicien de trouver directement chaque étape à accomplir. À l'emplacement de l'étape, des instructions indiquent au technicien ce qu'il doit contrôler ou inspecter. L'intelligence artificielle permet au technicien de savoir si l'état actuel est correct. Les techniciens peuvent alors rapidement trouver une pièce et déclencher l'étape suivante tandis que l'intelligence artificielle visualise clairement le résultat réussite/échec afin d'éviter des erreurs.
Des conseils détaillés étape par étape guident le technicien et lui montrent exactement ce qu'il doit vérifier. Des vidéos, des images et du texte provenant de la documentation existante peuvent être utilisés en support. Les techniciens peuvent alors accomplir rapidement les étapes dans le bon ordre, puis passer à l'étape suivante lorsque l'état de l'étape a été documenté.
L'intelligence artificielle s'améliore par apprentissage chaque fois qu'une étape est accomplie pour améliorer la validation d'étape automatique. Des indicateurs montrent clairement au technicien l'état actuel réussite/échec. Ce processus constitue l'un des moyens les plus rapides et les plus précis de réaliser des inspections.
La documentation automatique recueille et stocke toutes les données d'inspection pour assurer la facilité d'accès. Le protocole comprend toutes les étapes réussite/échec avec l'horodatage et un retour d'information visuel pour un reporting aisé. Cela permet d'automatiser la preuve de la qualité et de diminuer les erreurs de reporting, dues aux entrées manuelles sur support papier, entre les systèmes.
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