“Diab đến với chúng tôi với mong muốn thực hiện kiểm soát chất lượng nội tuyến cho mọi mẫu và cung cấp một bộ thuộc tính vật liệu riêng cho từng mẫu được sản xuất. Điều này sẽ khiến Diab không cần thỉnh thoảng kiểm tra các mẫu thủ công để đo lường chất lượng của tất cả các vật liệu được sản xuất. Một số người sẽ nói rằng điều đó nghe có vẻ không thể. Chúng tôi đã nói, chấp nhận thử thách,” Magnus Janson, Giám đốc điều hành của 2550 Engineering cho biết.
Với sự trợ giúp của cảm biến hình ảnh có độ phân giải cao, đèn màu và máy học 2550 đã phát triển một hệ thống nội tuyến tự động nắm bắt cấu trúc của mẫu trong thời gian thực. Kết quả là Diab đã chuyển từ đo 1 trên 10 000 mẫu sang đo tất cả các mẫu được sản xuất.
“Chúng tôi đã chọn 2550 cho nhiệm vụ phức tạp này vì thái độ dám làm, khả năng phản ứng nhanh và kỹ năng cao của họ trong công nghệ hàng đầu và Trí tuệ nhân tạo công nghiệp. Sẽ là một cách nói quá khi nói rằng họ đã mang lại giá trị cho chúng tôi. Tôi muốn nói rằng họ đã giúp chúng tôi hiểu cách sử dụng các công nghệ mới, chẳng hạn như học máy, để cách mạng hóa toàn bộ quy trình kiểm soát chất lượng của chúng tôi,” Magdalena Sandström, CTO tại Diab Group cho biết.
Với hệ thống tầm nhìn mới này, Diab hiện có quyền truy cập vào dữ liệu chất lượng cần thiết để tối ưu hóa việc kiểm soát quy trình của họ, giảm chi phí và lãng phí, cải thiện chất lượng và các sản phẩm nói chung.
Magnus Janson, Giám đốc điều hành của 2550 Engineering cho biết: “Trong toàn bộ quá trình, chúng tôi đã hợp tác chặt chẽ với Diab, một điều rất quan trọng để tạo ra kết quả tốt một cách nhanh chóng .
Để biết thêm thông tin: www.2550.engineering
- Giỏ hàng chưa có sản phẩm