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品質保証システムを利用すると、企業は商品やサービスを顧客に提供するプロセス全体で不具合を回避できます。パイプラインのデータを収集し、潜在的な問題を特定するシステムを構築することは、大きな利益をもたらします。たとえば、デジタル製造業において、組み立てライン全体の品質保証は不可欠です。遅延や不具合の可能性を、検出後ではなく発生前に特定することで、企業は廃棄や再加工のコストを削減しながら、生産性を高めることができます。

このソリューションでは、製造パイプライン (組み立てライン) の例を使用して不具合を予測する方法を示します。この方法では、既に確立されているテスト システムと不具合データを使用します。特に、返品や組み立てライン終盤での機械の不具合に注目します。これらと専門知識や根本原因の分析を、主な処理手順をカプセル化するモジュラー デザイン内で組み合わせると、機械学習を活用して発生前に不具合を予測する高度な汎用分析ソリューションを利用できるようになります。起こり得る不具合を早期に予測できると、高額な修理の回数を減らせるだけでなく、廃棄という判断を下すことも可能になります。これらは通常、リコールや保証にかかるコストよりも経済的です。

Quality AssuranceQuality assurance systems allow businesses to prevent defects throughout their processes of delivering goods or services to customers. Building such a system that collects data and identifies potential problems along a pipeline can provide enormous advantages. For example, in digital manufacturing, quality assurance across the assembly line is imperative. Identifying slowdowns and potential failures before they occur rather than after they are detected can help companies reduce costs for scrap and rework while improving productivity.

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