Görüntü Tabanlı
Kalite Kontrol
Lider bir otomotiv tedarikçisinin Wisdom Test kullanarak üretim hatalarını gerçek zamanlı nasıl tespit ettiği ve üretim verimliliğini nasıl artırdığı.
Müşteri
Her yıl milyonlarca birim üreten, global OEM'ler için otomotiv parçaları üreticisi Tier-1
Zorluk
Kalite Muayenesi manuel yoğun, hataya açık, çevre koşullarına duyarlı, muayene kuyruğu uzun
Çözüm
Kalite muayenesini izlemek, süreci gözetlemek ve tahminler sunmak için Wisdom Test entegrasyonu
Sonuç
Kalite süreci otomatik, açıklanabilir, uyarlanabilir, sürekli öğrenen ve insan bağımlılığı olmadan
Teknik Çözüm
Wisdom Test, öğrenme modellerini eğitmek için üretim / test verilerini kullanır ve son derece doğru kalite tahminleri için bunları gerçek zamanlı dağıtır.
Seçilen görüntü modellerine ve süreç akışına göre yapılandırılan test kurulumu
Doğru haritalama ve çevre kalibrasyonu için geometri ve oryantasyon analizi
Sonuçlar seçilen özelliklere göre kümelenir ve anomaliler bilinen hataların üzerine raporlanır
Geri bildirime dayalı simülasyonlar ve renderlar çalıştırılır ve test kurulumu buna göre optimize edilir
Çoklu Sensör Veri Desteği
Wisdom Test, basınç, sıcaklık, gürültü, titreşim, görüntü ve elektrik gibi farklı sensör veri türlerinin kombinasyonlarını destekler
Yarı-Gözetimli Eğitim
Wisdom Test, süreci incelemek için kümeleme algoritmaları kullanır ve minimum sayıda insan etiketli örnek kullanır
Uyarlanabilir ve Sürekli Öğrenme
Wisdom Test, veri kaymasına karşı uyarlanabilir öğrenme çerçevesi sağlar ve kullanım kolaylığı için yapay zeka araçlarını entegre eder
Faydalar
Kalite Kontrol ve Maliyet Düşümünde Ölçülebilir Faydalar