データの視覚化とAIによる品質管理を活用して不良部品を検出し、コストのかかるリコールを最小限に抑制

今日の市場では、不良部品や偽造部品を検出することが大きな課題となっています。サプライチェーンは深刻な部品不足に陥り、メーカーは信頼できる自らのサプライヤー・ネットワーク以外から部品を調達することを余儀なくされ、大きなリスクにさらされています。既存のトレーサビリティ・ソリューションは、小規模のサンプル・テストしかできないため、部品レベルの保護が十分ではありません。

Cybordとシーメンスによるオンデマンド・ウェビナーをぜひご覧ください。電子部品を確保してリスクを低減し、トレーサビリティを確立する新たな方法の詳細がわかります。

視覚化されたデータとAIを活用して電子部品を確保し、リスクを低減して製造のトレーサビリティを確立

電子機器メーカーは、PCB部品の100%を視覚的に検査する機能を活用して製品の信頼性を向上させ、トレーサビリティを確立して効果的な部品調達を実現できます。人工知能 (AI) は、部品の真正性と状態をリアルタイムで判断し、部品調達の適合性を検証します。

• SMT装置によって撮影された画像を利用して部品を検証
• 顧客までの100%のトレーサビリティを実現する方法を学ぶ
• コストのかかるリコールを最小限に抑える方法を見つける

視覚データを使ってPCB部品の100%を視覚的に検査し、AIによる品質管理を活用して不良部品を検出

メーカーは視覚データとAIによる品質管理を使用して、不良部品を流通前にすばやく検出できます。Cybordのサービスとしてのソフトウェア (SaaS) ソリューションは、表面実装 (SMT) 装置によって撮影された画像を利用します。これを独自の人工知能 (AI) と組み合わせて、すべてのコンポーネントが本物かどうか、良好な状態にあるかどうかをリアルタイムで判断します。これにより、不良部品や偽造部品の詳細なトレーサビリティが実現し、メーカーはコストのかかるリコールを最小限に抑えることができます。

不良部品や偽造部品の製造トレーサビリティを実現

製品故障10件中8件の原因は、リコールのリスクを高める部品故障です。品質問題が発見されても、製造済み部品の完全な記録を保持しており、不良部品/破損部品のロットがどこに送られたかを特定できたとしたらどうでしょうか。AIがこうした部品を迅速に識別して検出するため、偽造部品の課題も解決します。