有力企業からの信頼

自動車産業のための実行可能な分析

現代の自動車はますます複雑化しており、業界全体において安全性と信頼性に関する重大な課題が生じています。製造メーカーは現在、製品の品質と信頼性を保証することを顧客から求められています。独自のライフサイクル分析ソリューションにより、新製品の量産にかかる時間を短縮し、信頼性の高い製品を一貫して且つ、予測可能に提供しながら、効率を改善し、製造コストを削減できます。

ADASカメラソリューション

ADAS(先進運転支援システム)の製造は、複雑な工程で行われ、製造コストがかかります。その製品の信頼性は時には生死に関わる影響をもたらすこともあります。AIと機械学習を利用して製造データを活用することで、複雑な製造工程を継続的に改善できるほか、コンポーネントの品質と信頼性の向上、より正確で柔軟な組み立て、スクラップの低減、根本原因分析の迅速化を実現できます。

パワーモジュールソリューション

電気自動車の普及に伴い、自動車製造における電化の重要性と製造コストはますます増大しています。電気自動車の電子部品には、手直しのきかない困難な工程が多数存在し、新製品の導入・ランプアップに時間がかかるほか、スクラップ率が高まる可能性があります。機械学習とビッグデータ分析を利用することで、スクラップ率に最も影響を与えている要因を特定できます。

溶接ソリューション

溶接は、多くの自動車部品に様々な形で必要となる基本的工程です。こうした時間のかかる工程は、コストと困難さを伴い、車両そのものの信頼性を左右します。実行可能な分析を使用して、問題のオンタイムでの把握・修正、スクラップの大幅削減、検査精度の向上が可能になり、製造工程を自動化することで質の悪い溶接が生産チェーン内に混入するのを防止することができます。

SMTラインソリューション

プリント基板の組み立ては、ほぼすべての自動車電子部品の基礎であり、十分に確立された技術です。しかし、最終製品に影響を与える可能性のある多くの変数を伴う複雑なプロセスであることには変わりません。  ビッグデータ分析を利用して、環境要因、部品、プロセス要因を最終製品と相互に関連付けられることが、高品質かつ費用対効果の高い製品を生産する上でますます重要になっています。

製造の見える化を実現

品質と信頼性

実行可能な分析を通じて不良ゼロを目指し、不良製品の出荷を予防

スクラップを回避

製造工程の早い段階で不良材料を検出し、工程内製品廃棄を最小限に抑制

効率性を向上

複雑なライフサイクルを完全に見える化し、適切なタイミングで効率の悪い箇所を発見

NPIランプアップを促進

NPI(新製品導入)ランプアップにかかる時間を短縮し、製品をより早く市場に投入し、競合や市場ニーズの先を行く

データ収集モデリング

最適化されたデータモデルを使って、お客様のサプライチェーン全体の複数のソースからデータを収集

業界に特化したオープンプラットフォーム

OptimalPlusのユニークなオープンプラットフォームは、高度な分析、AI、機械学習のための包括的なエンドツーエンド解析ソリューションを提供することを通じて、お客様が製品のあらゆる特性を深く理解し、イノベーションを加速するのを支援できるよう設計されています。

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OptimalPlusの知識ベースのご紹介

プレゼンテーション: 自動車のライフサイクル分析

新製品の量産までにかかる時間を短縮し、信頼性の高い製品を継続的かつ見込みどおりに提供する方法をご覧ください。
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ブログ: ADASカメラの製造改善のための迅速な分析

ADASカメラメーカーがパフォーマンスと歩留まりに影響を及ぼす問題の検出にビッグデータ分析をどのように役立てているかを学んでください。
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記事: 不良ゼロに立ちはだかる3つの大きな障壁

不良部品をゼロにしたいですか? この資料を読み、品質に立ちはだかる主な障壁と、それらを克服してゼロDPPMを達成する方法をご覧ください。
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