META-aiviCaso de Estudo
Verificação da Montagem de Veículos Elétricos Usando AR + IA
Cliente
O cliente é um proeminente fabricante chinês de veículos elétricos que obteve sucesso no desenvolvimento de veículos elétricos comerciais e mini, estabelecendo uma posição substancial no mercado de veículos elétricos (VE) em rápido crescimento.
Caso
Precisão na Montagem de Veículos Elétricos
Os veículos elétricos, semelhantes aos automóveis tradicionais, consistem em inúmeros componentes e passam por várias inspeções de controle de qualidade durante o processo de montagem do veículo. Tarefas como soldagem da carroceria, montagem do motor e suspensão, instalação dos assentos e volante, acabamento da pintura e testes finais são verificadas para garantir a instalação adequada e atender aos altos padrões de qualidade. Reconhecendo a necessidade de melhorar a precisão na verificação e inspeção da montagem, o cliente buscou uma solução de IA para aprimorar o processo geral de garantia de qualidade.
Desafio
Abordando Erros Humanos e Garantindo Adesão aos Procedimentos Operacionais Padrão (SOP)
O pessoal da linha de produção atualmente depende de uma combinação de sensores e inspeção manual para verificação. No entanto, existe a possibilidade de erros humanos, principalmente devido a lapsos de concentração e cansaço geral. Além disso, o processo atual carece de um mecanismo robusto para garantir a estrita adesão aos procedimentos operacionais padrão (SOPs) de montagem e inspeção.
Solução
Controle de Qualidade Aprimorado com AR + IA
A tecnologia AR + IA da Solomon, META-aivi, permite o reconhecimento e verificação em tempo real de vários componentes de veículos elétricos (VE) durante o processo de montagem. O sistema exibe prontamente instruções na tela de um dispositivo inteligente, orientando os trabalhadores em cada etapa da montagem, e identifica quaisquer anomalias ou erros em cada fase. Além disso, o META-aivi gera registros de inspeção e os envia para um banco de dados na nuvem, aprimorando a responsabilidade e melhorando o controle geral de qualidade.