Inteligência Artificial para Redução de Custos de Não Qualidade nos Processos de Manufatura
Identificar as variáveis de processo e as possíveis causas
1
Estruturação dos Dados
Organizar os dados para iniciar o processo de investigação
Investigar a relação de causa e efeito, utilizando as ferramentas tradicionais de qualidade
2
PROCESSO DE ANÁLISE
Propor Soluções
Implantar ações
3
TOMADA DE DECISÃO
Analisar resultado
Registrar as melhores práticas
4
GESTÃO DE CONHECIMENTO
Compartilhar o conhecimento adquirido
ABORDAGEM TRADICIONAL
80% DAS ANÁLISES SÃO FEITAS COM UMA QUANTIDADE PEQUENA DE VARIÁVEIS, DE FORMA INDIVIDUAL E TRADICIONAL
70% DO TEMPO DA EQUIPE TÉCNICA É GASTO NAS ETAPAS 1 E 2
DATAPROPHET PRESCRIBE NO PROCESSO DE ANÁLISE
100% DAS ANÁLISES SÃO FEITAS COM ALGORITMOS SUPERVISIONADOS E NÃO SUPERVISIONADOS, QUE PROCESSAM MILHARES DE DADOS EM SEGUNDOS
80% DO TEMPO DA EQUIPE TÉCNICA É GASTO NAS ETAPAS 3 E 4
Equipe técnica utilizando as ferramentas tradicionais de qualidade
O gráfico mostra uma variação grande das taxas de defeitos externo e interno, em relação ao refugo e retrabalho, no período de 10 meses estudado. Em função da enorme quantidade de variáveis controladas e a complexa interação entre elas, as causas raízes dos problemas nunca foram conclusivas efetivamente.
EQUIPE TÉCNICA COLOCANDO EM PRÁTICA AS RECOMENDAÇÕES FEITAS PELO DATAPROPHET PRESCRIBE
O gráfico mostra uma redução constante das taxas de defeitos externo e interno, em relação ao refugo e retrabalho. Alguns produtos chegaram a alcançar 0% de defeito nos clientes após três semanas.
VÁRIOS CLIENTES DOS SETORES AUTOMOTIVOS, FUNDIÇÃO, SIDERURGIA E MINERAÇÃO JÁ ESTÃO CONQUISTANDO NOVAS VANTAGENS COMPETITIVAS.
“Os resultados foram surpreendentes. O maior desafio agora é manter o processo dentro dos limites de processo muito estreito que é recomendada pelo algoritmo de Inteligência Artificial. Em lotes em que todos os parâmetros do processo são atingidos conforme recomendado, vimos o desperdício interno e o retrabalho caírem em 90% e, recentemente, isso resultou em três semanas de refugo zero nos clientes."
Pieter du Plessis, CEO da Atlantis Foundries, 2017 Fonte: http://castingssa.com/atlantis-foundries-embraces-the-fourth-industrial-revolution/
Estudos de caso
NÃO IMPORTA O SEGMENTO DE MERCADO OU O QUANTO O SEU PROCESSO É COMPLEXO, ENTRE EM CONTATO PARA QUE POSSAMOS AVALIAR O IMPACTO DA IA NO SEU NEGÓCIO.
TECNOLOGIAS QUE SE INTEGRAM POR DOIS OBJETIVOS: DEFEITOS PRÓXIMO DE ZERO E RENDIMENTOS DE PROCESSOS OTIMIZADOS
DataProphet PRESCRIBE é uma solução exclusiva de deep learning, que pode prescrever ótimos parâmetros de controle de todo o processo, resultando frequentemente em 50% ou mais de reduções no custo de não qualidade. Junto com a tecnologia de prescrição, o DataProphet PRESCRIBE também fornece um gêmeo digital para que a equipe técnica possa simular parâmetros de processo e predizer o impacto no resultado da qualidade.
Kaitronn-AT é um serviço de Data Mining, que manipula e trata os dados dos controles de processos, gerados por diferentes séries temporais, volumes, fontes, regras e extensões, de forma automatizada para que a equipe técnica possa fazer a rastreabilidade de todos os controles, via Kaitronn-IP. Ao mesmo tempo, esses dados estruturados automaticamente também são utilizados nas aplicações de Inteligência Artificial da DataProphet, o que permite uma implantação robusta, precisa e ágil.
DataProphet INSPECT é um sistema de visão computacional de última geração, usado para a detecção e categorização de defeitos superficiais. Ao contrário de outras soluções de inspeção com IA, ele não usa a correspondência de modelos para detectar defeitos, mas se baseia em algoritmos de aprendizado de máquina de última geração, capazes de localizar e classificar defeitos que o sistema de computador nunca viu antes.
Além de oferecer ferramentas para monitoramento e análise de processo, os sistemas KAITRONN permitem digitalizar seus controles manuais (papéis e planilhas eletrônicas) e juntá-los com os controles informatizados numa única base de dados, para que o DataProphet PRESCRIBE possa aplicar seus tecnologias de Inteligência Artificial.
Por que o DataProphet PRESCRIBE é a melhor solução de Inteligência Artificial para Redução de Custos da Não Qualidade, aplicado nos processos de manufatura?
Primeiro porque ele não é um projeto a ser desenvolvido via plataforma, mas um produto robusto, já consolidado e operando em grandes empresas mundiais.
O DataProphet PRESCRIBE não se limita a entregar análises Preditivas, como muitas das soluções no mercado. Ele também oferece análise Prescritiva e um Gêmeo Digital para simulação de processo, que junto com o DataProphet INSPECT, reúne quatro soluções de IA em uma única base tecnológica.
Está em constante desenvolvimento por uma equipe com mais de 30 profissionais PhD, Doutores, Mestres e especialistas, de diversas áreas como Data Science, Engenharia, Estatística e Matemática, que utilizam as mais modernas tecnologias de Machine Learning, com foco em prever e eliminar defeitos e rejeitos, e aumentar o rendimento dos processos produtivos.
Nossa relação com os clientes não se resume em entregar um produto de Inteligência Artificial. Cada cliente terá uma equipe do nosso time trabalhando constantemente para otimizar os resultados dos algoritmos supervisionados e não supervisionados, junto com a sua equipe técnica, pois nós ganhamos quando nossas tecnologias ajudam a gerar economia de impacto no seu negócio.
Os sistemas DataProphet PRESCRIBE e DataProphet INSPECT foram desenvolvidos pela empresa DataProphet, sediada na Cidade do Cabo, África do Sul e que escolheu a Kaitronn Consultoria como seu representante comercial no Brasil.
