CASO DE USO

Optimización de la producción de turbinas mediante análisis de calidad asistidos por IA

La garantía de calidad desempeña un papel crucial en la producción altamente especializada de turbinas. Nuestro enfoque utiliza el aprendizaje automático y el análisis de datos de producción de miles de turbinas para reconocer patrones en las fuentes de error y garantizar eficazmente la calidad final.

Definición del problema

La garantía de calidad en el proceso de producción de turbinas requiere una supervisión precisa de varios pasos críticos. Los errores en estos pasos pueden repercutir gravemente en la calidad final, e identificarlos y evaluarlos es todo un reto.

Enfoque de la solución

Implementamos modelos de IA que analizan los datos de producción para identificar fuentes de error en una fase temprana y evaluar su impacto en la calidad final de las turbinas. Además, la calidad final se contrasta con las normas de calidad analizando el ruido de las turbinas.

El modelo

Los modelos de IA utilizan algoritmos específicos para analizar los datos de producción y compararlos con los registros de ruido de las pruebas de la turbina. Estos modelos están entrenados para reconocer patrones que indican posibles fallos y permiten una evaluación diferenciada en función del rango de tolerancia de la turbina.

1. aprendizaje automático de datos de producción

Nuestros algoritmos de aprendizaje automático analizan los datos de producción para identificar sistemáticamente patrones que indiquen posibles fuentes de error, optimizando así el proceso de producción.

2. análisis temático

Al comparar el ruido de una turbina con las normas de calidad definidas, nuestros modelos de IA pueden comprobar el cumplimiento de los criterios de calidad y garantizar que cada turbina cumple los requisitos específicos.

Resultados y ventajas

La aplicación de este análisis asistido por IA ha mejorado notablemente la capacidad de la empresa para supervisar el proceso de producción y garantizar la calidad de las turbinas. Al identificar con precisión las fuentes de error y su influencia en la calidad final del producto, ahora pueden introducirse mejoras específicas. Las pruebas de calidad basadas en el ruido permiten evaluar objetivamente el rendimiento de las turbinas y respaldan el cumplimiento de normas de alta calidad. El resultado es una producción más eficiente, una reducción de los rechazos y una mayor satisfacción del cliente.

  • Detección precoz de fallos en el proceso de producción

  • Evaluación diferenciada de la calidad basada en el análisis del ruido

  • Modelos AI personalizables para rangos de tolerancia específicos

  • Optimización de la eficacia de la producción y garantía de calidad

Este caso ilustra cómo las tecnologías avanzadas de IA y los análisis basados en datos están revolucionando la garantía de calidad en la producción y permitiendo un alto grado de precisión y eficiencia.

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