Les tests automobiles de fin de ligne font face à un défi permanent, à savoir adapter les routines à un plus large éventail de choix de modèles, d'options et de fonctionnalités. Par conséquent, les tests personnalisés sont souvent nécessaires pour chaque variante, ce qui augmente le risque d'erreur humaine et ralentit la production. Avec des tests de fin de ligne entièrement automatisés qui combinent les capacités de l'Internet industriel des objets, de client léger et de l'intelligence artificielle, vous pouvez contribuer à des résultats plus fiables plus rapidement, avec une réduction des erreurs humaines et un meilleur rapport coût-efficacité.
Réduction des coûts grâce aux tests de fin de ligne automatisés
Assurez un retour sur investissement rapide et des économies de coûts sur le long terme
Les tests de fin de ligne automatisés ne réduisent pas seulement le temps et les coûts de main d'œuvre tout au long du processus, ils permettent également de se concentrer sur les tests manuels là où ils sont le plus nécessaires. Par conséquent, vous pouvez augmenter l'uniformité et la qualité tout au long des tests, tout en réduisant les coûts de main d'œuvre :
- Augmentez la précision et la vitesse grâce à des robots collaboratifs
- Assurez des taux de défaillance faibles et exécutez des tests 24 h/24, 7 jours/7 grâce aux systèmes Smart Vision
- Obtenez des résultats plus uniformes à l'échelle mondiale grâce à des stations de tests de fin de ligne sans opérateur
Amélioration de la productivité grâce aux analyses de l'AR et de l'Internet industriel des objets
Faites passer plus de produits du premier coup et anticipez les problèmes avant qu'ils ne se produisent
Sans un contrôle complet du processus d'assemblage, on peut souvent relever des défauts dans les pièces déjà assemblées. En connectant chaque station à un réseau commun via l'Internet industriel des objets (IIoT), vous pouvez accéder à des données en temps réel et à l'apprentissage automatique pour vous aider à anticiper les problèmes avant qu'ils ne surviennent. De plus, grâce à la réalité augmenté (AR) InnovationSuite™ Vuforia, les opérateurs peuvent utiliser des instructions de travail numérisées et des données de performance en temps réel afin d’améliorer les taux de réussite au premier passage de même que l'efficacité du réusinage.
- Connectivité augmentée grâce à InnovationSuite
- Maintenance prédictive
- Conseils opérateur pour le réusinage
Réduction des temps d'arrêt avec le logiciel de client léger ThinManager
Réduisez les temps d’arrêt avec ThinManager. Obtenez un équipement opérationnel plus rapidement, à moindre coût et avec une meilleure fiabilité
Les tests de fin de ligne peuvent souvent constituer un goulot d'étranglement pour la production car les équipements tombent en panne et les opérateurs ont du mal à redémarrer les processus nécessaires. Grâce aux fonctionnalités prêtes à l'emploi du client léger ThinManager, vous pouvez relancer vos tests plus rapidement, ce qui réduit les temps d'arrêt et augmente la productivité.
- Améliorez la fiabilité des équipements
- Augmentez la sûreté informatique
- Anticipez les problèmes grâce à la maintenance prédictive
- Bénéficiez d’une assistance mondiale et d’outils pour maintenir les machines en fonctionnement
Augmentation de la qualité grâce à l'intelligence artificielle
Améliorez les résultats de vos tests de fin de ligne grâce à l'impartialité du processus décisionnel
Avec l’augmentation des exigences de qualité des propriétaires de marques, il n'a jamais été aussi difficile de maintenir ces standards rigoureux tout en prenant en compte les variances croissantes des exigences de production. Nos solutions d'intelligence artificielle peuvent être intégrées aux tests de fin de ligne dans la production de sièges, portes, habitacles et autres composants automobiles, ce qui vous permet de réduire le nombre d'erreurs humaines et d'améliorer la qualité grâce à des tests basés uniquement sur des données.
- Traitement des images intelligent
- Algorithmes à auto-apprentissage
- Vaporisation intelligente
- Détection des anomalies
