Die Erkennung defekter und fehlerhafter Bauteile bereitet auf dem heutigen Markt große Probleme. Erhebliche Engpässe in der Komponentenlieferkette zwingen die Hersteller, außerhalb ihres vertrauten Lieferantennetzes zu agieren und setzen sie einem beträchtlichen Risiko aus. Bestehende Rückverfolgbarkeitslösungen bieten keinen ausreichenden Schutz auf Komponentenebene, da sie nur eine begrenzte Anzahl von Musterteilen prüfen.
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Elektronikhersteller können die Produktzuverlässigkeit verbessern und eine effektive Materialbeschaffung durch Rückverfolgbarkeit mittels visueller Inspektion von 100 % der Komponenten auf einer Leiterplatte sicherstellen. Künstliche Intelligenz (KI) kann die Echtheit und den Zustand von Komponenten in Echtzeit bestimmen und die Eignung der Materialbeschaffung überprüfen.
Mithilfe visueller Daten und KI-Qualitätskontrolle können Hersteller fehlerhafte Teile schnell und vor der Weitergabe erkennen. Die Software-as-a-Service (SaaS)-Lösung von Cybord nutzt Bilder, die von SMT-Montagemaschinen aufgenommen werden. Sie verbindet diese mit proprietärer künstlicher Intelligenz (KI), um in Echtzeit festzustellen, ob jedes Teil unverfälscht und in einwandfreiem Zustand ist. Die Lösung ermöglicht die lückenlose Rückverfolgung von defekten Teilen und gefälschten Komponenten, so dass die Hersteller kostspielige Rückrufaktionen minimieren können.
Bauteilfehler verursachen 8 von 10 Produktausfällen, wodurch das Risiko von Rückrufaktionen steigt. Stellen Sie sich vor, Sie hätten eine vollständige Aufzeichnung der hergestellten Komponenten, könnten ein Qualitätsproblem identifizieren und feststellen, an wen Produkte aus dieser Charge mit diesen beschädigten oder fehlerhaften Teilen geschickt wurden. Defekte Teile stellen somit kein Problem mehr dar, da die KI diese Komponenten schnell identifiziert und entsprechend kennzeichnet.