Přeskočit navigaci

Kontrola kvality

Systémy kontroly kvality umožňují podnikům předcházet chybám v celém procesu doručování zboží nebo služeb zákazníkům. Sestavení takového systému, který shromažďuje data a identifikuje potenciální problémy v kanálu, může přinést nesmírné výhody. Například v digitální výrobě je kontrola kvality na celé montážní lince nezbytná. Identifikace zpomalení a potenciálních selhání dříve, než k nim dojde, a nikoli až po jejich zjištění, může společnostem pomoct snížit náklady související s vadnými výrobky a opakovanou prací při současném zvýšení produktivity.

Toto řešení na příkladu výrobních kanálů (montážní linky) ukazuje, jak předvídat selhání. K tomu se využívají připravené testovací systémy a data o chybách a konkrétně se analyzuje vracení a funkční chyby na konci montážní linky. Díky kombinaci těchto prvků s poznatky z oboru a analýzou původní příčiny v rámci modulárního návrhu, který zapouzdřuje hlavní kroky výroby, poskytujeme obecné řešení pokročilé analýzy, které pomocí strojového učení předpovídá chyby dřív, než k nim dojde. Včasná předpověď budoucích chyb umožňuje levnější opravy nebo dokonce zahození, což je obvykle nákladově efektivnější než náklady spojené s vracením a poskytováním záruky.

품질 보증비즈니스는 품질 보증 시스템을 통해 고객에게 상품 또는 서비스를 제공하는 전체 프로세스에서 결함을 방지할 수 있습니다. 파이프라인을 따라 데이터를 수집하고 잠재적인 문제를 식별하는 시스템을 빌드하면 큰 장점이 있을 수 있습니다. 예를 들어 디지털 제조에서 어셈블리 라인에 대한 품질 보증은 필수적입니다. 속도 저하와 잠재적인 문제를 감지된 후보다는 발생하기 전에 식별하면 회사에서는 생산성을 개선하면서 폐기 및 재작업 비용을 줄일 수 있습니다.

Právní omezení

© 2017 Microsoft Corporation. Všechna práva vyhrazena. Tyto informace se poskytují „tak, jak jsou“ a mohou se bez předchozího upozornění změnit. Společnost Microsoft neposkytuje s ohledem na uvedené informace žádné záruky, ať už výslovné, nebo implikované. K vytvoření řešení byla použita data třetích stran. Zodpovídáte za respektování práv ostatních, včetně pořízení náležitých licencí pro vytváření podobných datových sad a jejich dodržování.

품질 보증비즈니스는 품질 보증 시스템을 통해 고객에게 상품 또는 서비스를 제공하는 전체 프로세스에서 결함을 방지할 수 있습니다. 파이프라인을 따라 데이터를 수집하고 잠재적인 문제를 식별하는 시스템을 빌드하면 큰 장점이 있을 수 있습니다. 예를 들어 디지털 제조에서 어셈블리 라인에 대한 품질 보증은 필수적입니다. 속도 저하와 잠재적인 문제를 감지된 후보다는 발생하기 전에 식별하면 회사에서는 생산성을 개선하면서 폐기 및 재작업 비용을 줄일 수 있습니다.

Související architektury řešení

Anomaly Detection in Real-time Data StreamsCortana Intelligence IT Anomaly Insights solution helps IT departments within large organizations quickly detect and fix issues based on underlying health metrics from IT infrastructure (CPU, Memory, etc.), services (Timeouts, SLA variations, Brownouts, etc.), and other key performance indicators (KPIs) (Order backlog, Login and Payment failures, etc.) in an automated and scalable manner. This solution also offers an easy to 'Try it Now' experience that can be tried with customized data to realize the value offered by the solution. The 'Deploy' experience allows to quickly get started with the solution on Azure by deploying the end to end solution components into your Azure subscription and providing full control for customization as needed.

Detekce anomálií v datových proudech v reálném čase

Řešení přehledů anomálií IT v Cortana Intelligence pomáhá IT oddělením ve velkých organizacích rychle detekovat a opravovat problémy na základě základních metrik stavu z IT infrastruktury (procesor, paměť atd.), služeb (časové limity, odchylky od smlouvy SLA, výpadky atd.) a dalších klíčových ukazatelů výkonu (backlog objednávek, problémy s přihlášením a platbou atd.), a to automatizovaným a škálovatelným způsobem. Toto řešení také nabízí zkušební prostředí, které si můžete snadno vyzkoušet s upravenými daty, abyste si uvědomili hodnotu, kterou toto řešení nabízí. Nasazení umožňuje rychle začít s řešením v Azure díky tomu, že nasadí komponenty kompletního řešení do vašeho předplatného Azure a podle potřeby vám poskytne plnou kontrolu nad přizpůsobením.