데이터 시각화 및 AI 품질 관리를 통해 결함 부품을 감지하여 비용이 많이 드는 리콜 최소화

결함이 있는 위조 컴포넌트를 감지하는 것은 오늘날의 시장에서 매우 중요한 문제입니다. 컴포넌트 공급망의 심각한 부족으로 인해 제조업체는 신뢰할 수 있는 공급업체 네트워크 외의 업체와 작업해야 하므로 상당한 위험에 노출될 수밖에 없습니다. 기존 추적성 솔루션은 작은 샘플만 테스트하므로 컴포넌트 수준의 충분한 보호를 제공하지 않습니다.

Cybord와 관련된 Siemens 온디맨드 웨비나에서 전자 컴포넌트 공급을 확보하고 위험을 완화하며 추적성을 제공하는 새로운 방법에 대해 알아보세요.

시각적 데이터 및 AI를 통해 전자 컴포넌트 공급을 확보하고 위험을 완화하며 제조 추적성 제공

전자제조업체는 PCB의 모든 컴포넌트를 육안으로 검사하여 추적성을 통해 제품 신뢰성을 높이고 효과적으로 재료를 조달할 수 있습니다. AI(인공 지능)는 컴포넌트의 진위와 상태를 실시간으로 판단하여 재료 조달 적합성을 확인할 수 있습니다.

• SMT 어셈블리 기계의 이미지를 활용하여 컴포넌트 확인
• 고객에게 100% 추적성을 제공하는 방법
• 비용이 많이 드는 리콜을 최소화하는 방법 파악

시각적 데이터 및 AI를 통해 PCB의 모든 컴포넌트를 육안으로 검사하여 결함 부품 감지

제조업체는 시각적 데이터와 AI 품질 관리를 통해 배포하기 전에 결함 부품을 신속하게 감지할 수 있습니다. Cybord의 SaaS(Software-as-a-Service) 솔루션은 SMT(표면 실장) 어셈블리 기계에서 촬영한 이미지를 활용합니다. 독점적인 AI(인공 지능)와 결합하여 모든 컴포넌트의 진위 여부와 상태가 양호한지 실시간으로 확인합니다. 결함이 있는 부품과 위조 컴포넌트를 외관적으로 추적할 수 있어 비용이 많이 드는 리콜을 최소화할 수 있습니다.

결함이 있는 부품과 위조 컴포넌트의 제조 추적성 지원

컴포넌트 결함은 10개 중 8개 제품의 고장을 유발하여 리콜 위험을 높입니다. 제조된 컴포넌트에 대한 완전한 기록을 보유하고, 품질 문제를 발견하고, 손상되거나 결함이 있는 부품을 보낸 업체를 식별할 수 있다면 어떨까요? AI가 이러한 컴포넌트를 빠르게 식별하고 플래그를 지정하므로 위조 컴포넌트에 대해 걱정할 필요가 없습니다.