無法識別缺陷原因…現場「看不到各製程的變化」的真實情況 在製造現場,各製程中發生的微小尺寸偏差和變形會累積,最終往往會表現為缺陷。 然而,由於各製程的變化未被記錄為數據,因此常常陷入「不知道哪個製程出現問題」的困境。 結果,識別原因需要耗費時間,並導致返工和重複作業的成本增加。
為什麼看不見?個人化的檢查使原因識別變得困難 這種「原因不明」狀態的背後,是一種依賴經驗和直覺的個人化檢查體系。 由於判斷標準依賴於個人,各製程的細微變化未被量化累積,因此無法準確追蹤缺陷發生的位置。 此外,隨著技術傳承的停滯,品質波動和疏漏等風險逐年增加。
透過 3D 掃描器實現「各製程變化的可視化」 本次線上研討會將介紹如何利用 3D 掃描器,將製造品的形狀高精度數據化,從而可視化各製程中的變化。 透過在每個製程進行測量和記錄,可以迅速識別缺陷發生位置,並預防返工。 此外,透過累積測量數據,我們將支持轉向「數據驅動的品質管理」,著眼於品質標準化、可追溯性確保以及未來的 AI 應用。
主辦/協辦: Amtek 株式会社 Farro Clairform 事業部 協辦: 株式会社オープンソース活用研究所 マジセミ株式会社
Majisemi 將繼續舉辦「對參與者有益」的線上研討會。 過往研討會公開資料及其他正在招募的研討會,請在此處查看。
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- 來源:PR TIMES
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