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Gerente de Qualidade Total

Incorporar o controle de qualidade inteligente de ponta a ponta na produção de peças

Melhorar a qualidade geral dos ativos através da análise de IA e ML

Garanta produtos e serviços de alta qualidade dentro de sua rede operacional com a ajuda de um sistema avançado de análise de dados que detecta erros e fornece previsões sobre a qualidade geral da peça em tempo real.


Através do Gerente de Qualidade Total, qualidade e consistência podem ser alcançadas em cada etapa da produção, acentuando o planejamento, a garantia, o controle e a melhoria da qualidade. Obtenha relatórios abrangentes e detalhados seguidos de recomendações acionáveis para configurar o desempenho da máquina para manter um nível de excelência desejado.


As organizações podem agora incorporar as mais recentes práticas do setor para garantir a qualidade e a gestão ideal da produção com o apoio de análises e processos baseados em dados.

  • Detecção de Anomalias de Processo

    Através da assimilação da inteligência artificial e da aprendizagem de máquinas, a Detecção de Anomalias de Processo pode identificar sinais acionáveis dentro de seus dados, descobrindo outliers em diferentes KPIs para alertá-lo sobre eventos chave em sua organização.

    A análise dos desvios e aberturas de dados além dos limites padrão permite a capacidade de manutenção preditiva, reduzindo o tempo de parada das ferramentas e prevendo a qualidade das peças antes da produção.

  • Análise do Padrão de Produção

    O painel de controle do Gerente de Qualidade Total permite que os usuários visualizem o comportamento de produção de cada ferramenta. Os dados do processo em tempo real são coletados e o nível de risco de produção é diagnosticado para cada número de contagem de tiro para ajudá-lo a prever peças rejeitadas em potencial caso a produção de alto risco esteja envolvida. Nossa análise prognóstica e simulação de cenários dá ao OEM a capacidade de prever a produção futura do ferramental.

  • Modelo de produção Ideal

    Digressões na qualidade do produto e no gerenciamento podem ser obtidas para fornecer uma análise mais detalhada sobre o desempenho de suas ferramentas. Resultados de produtos não desejados são então sinalizados e reportados de volta para depois serem alterados para resultados de qualidade desejados.

    Os usuários serão capazes de monitorar e ajustar várias condições de processo ( Ex: temperatura e pressão) para alcançar os padrões de especificação do produto desejado, permitindo um ótimo desempenho das ferramentas.

Estudo de Caso Dyson

Conseguir uma produção de peças de alta qualidade com dados em tempo real

Por causa da baixa visibilidade dentro de sua rede ampliada de fornecedores, a Dyson encontrou dificuldades para realizar atividades precisas de gerenciamento de qualidade.

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