제조 현장에서 획득 한 PLC 및 센서 데이터를 분석하고 제품 결함 및 장비 장애의 원인을 식별하여 생산성과 품질 개선을 지원합니다 SCSK의 데이터 분석 솔루션은 다변량 항목 간의 복잡한 관계를 나타내는 회귀 분석과 같은 표준 알고리즘 또는 제품 결함을 결정하는 데 사용되는 이진 분류를 구현합니다 또한 고급 분석을 귀하의 요구에 맞게 독점 논리와 쉽게 통합 할 수 있습니다 이를 통해 제조 공정의 전반적인 효율성과 고품질 제품 제공을 가능하게합니다

제품 품질 안정화

방대한 양의 프로세스 데이터에서 제품 품질에 영향을 미치는 요소를 효율적으로 식별하고 싶습니다

장비의 안정적인 작동

나는 장비 고장 징후를 미리 감지하기 위해 많은 양의 센서 데이터를 활용할 수있는 시스템을 소개하고 싶습니다

작업 표준화 및 간소화

숙련 된 사람들의 경험과 직관에 의존하지 않고 기계 조정 및 품질 검사를 표준화하고 작업량을 줄이고 싶습니다

제조 현장에서 다양한 데이터를 슬롯 나라하고 비즈니스 개선을위한 영역을 명확히하십시오

결함 예측

결함있는 제품 예측

품질 평가

생산 예측

• 대규모 데이터를 신속하게 슬롯 나라하고 품질 영향 요소를 식별하기위한 고성능 클라우드 병렬 처리
• 조기에 맞춤형 슬롯 나라 알고리즘으로 예측 장비 고장을 감지
• 통계 품질 관리는 숙련 된 사람들에 대한 암묵적 지식을 보이게하여 검사 과정에서 노동을 절약합니다