USE CASE

Optimisation de la production de turbines grâce à l'analyse de la qualité basée sur l'IA

Dans la production hautement spécialisée de turbines, l'assurance qualité joue un rôle crucial. Notre approche utilise l'apprentissage automatique et l'analyse des données de production de milliers de turbines pour identifier des modèles dans les sources de défauts et garantir efficacement la qualité finale.

Définition du problème

L'assurance qualité dans le processus de production des turbines nécessite une surveillance précise de plusieurs étapes critiques. Les erreurs commises lors de ces étapes peuvent avoir de graves conséquences sur la qualité finale, dont l'identification et l'évaluation constituent un défi.

Approche de solution

Nous avons mis en œuvre des modèles d'intelligence artificielle qui analysent les données de production afin d'identifier rapidement les sources de défauts et d'évaluer leur influence sur la qualité finale des turbines. De plus, la qualité finale est contrôlée par rapport aux normes de qualité grâce à l'analyse des bruits des turbines.

Le modèle

Les modèles d'IA utilisent des algorithmes spécifiques pour évaluer les données de production et les comparer aux enregistrements sonores des tests de turbines. Ces modèles sont entraînés à reconnaître les modèles qui indiquent des défauts potentiels et permettent une évaluation différenciée selon la plage de tolérance de la turbine.

1. l'apprentissage automatique pour les données de production

Nos algorithmes de machine learning analysent les données de production afin d'identifier systématiquement les modèles qui indiquent les sources d'erreur possibles et d'optimiser ainsi le processus de production.

2. analyse thématique

En comparant le bruit d'une turbine à des normes de qualité définies, nos modèles d'IA peuvent vérifier le respect des critères de qualité et s'assurer que chaque turbine répond aux exigences spécifiques.

Résultats et avantages

L'application de cette analyse basée sur l'IA a amélioré de manière significative la capacité de l'entreprise à surveiller le processus de production et à garantir la qualité des turbines. Grâce à l'identification précise des sources de défauts et de leur influence sur la qualité finale du produit, des améliorations ciblées peuvent désormais être apportées. Le contrôle de qualité basé sur le bruit permet d'évaluer objectivement les performances des turbines et favorise le respect de normes de qualité élevées. Il en résulte une production plus efficace, une réduction des rebuts et une augmentation de la satisfaction des clients.

  • Détection précoce des erreurs dans le processus de production

  • Évaluation différenciée de la qualité basée sur l'analyse du bruit

  • Modèles d'IA personnalisables pour des plages de tolérance spécifiques

  • Optimisation de l'efficacité de la production et de l'assurance qualité

Ce cas d'utilisation illustre comment les technologies avancées d'IA et les analyses pilotées par les données révolutionnent l'assurance qualité dans la production et permettent d'atteindre un niveau élevé de précision et d'efficacité.

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