.svg)
es
Contáctanos
Contáctanos
Predice defectos de calidad durante el proceso con machine learning y ajusta parámetros de producción para reducir scrap y retrabajo en manufactura.
Menos scrap y retrabajo al anticipar defectos durante el proceso.
En muchas plantas, la calidad se controla con inspección al final de la línea. Las variables de proceso, como temperatura, presión, velocidad o lote de materia prima, se registran, pero no se relacionan con los resultados de calidad.
Cuando se detecta el defecto, el lote ya se produjo: hay scrap, retrabajo y riesgo de reclamos del cliente. Operaciones y Calidad necesitan entender qué condiciones generan defectos para corregirlas durante el proceso y no al final.
Se unen las variables de proceso de cada lote u orden con los resultados de inspección, para relacionar condiciones de operación con defectos.
Un modelo de machine learning identifica las combinaciones de variables que anteceden a un defecto y estima, durante el proceso, la probabilidad de que una pieza o lote salga fuera de especificación. · Knime
Operaciones recibe alertas y recomendaciones de parámetros óptimos para corregir el proceso a tiempo y reducir scrap y retrabajo.
Es el uso de modelos de machine learning que relacionan las variables de proceso, como temperatura, presión o velocidad, con los resultados de calidad. El modelo anticipa durante la producción si una pieza o lote puede salir con defecto, en lugar de detectarlo en la inspección final.
La IA identifica qué condiciones de operación generan defectos y avisa cuando el proceso se acerca a ellas. Así, Operaciones corrige los parámetros antes de producir piezas fuera de especificación, lo que reduce scrap, retrabajo y el riesgo de reclamos de clientes.
Se necesitan las variables de proceso por lote u orden, como temperaturas, presiones, velocidades o materias primas, y los resultados de inspección de calidad ligados a esos mismos lotes. Nexolution revisa la calidad y disponibilidad de esos datos en un diagnóstico inicial sin costo.
Nexolution es una consultora de Data & AI con más de 20 años en México y Latinoamérica. Diseña e implementa soluciones de Smart Factory, como predicción de calidad, mantenimiento predictivo y OEE en tiempo real. Es partner de KNIME y trabaja también con Alteryx, Tableau, Snowflake y Google Cloud.
.webp)
Diagnóstico sin costo
Agenda un Diagnóstico Estratégico de 60 minutos, sin costo y sin compromiso. Al finalizar te llevarás un diagnóstico honesto y las 3 oportunidades de mayor impacto.
Sin costo ni compromiso
60 min con un experto
3 oportunidades concretas
