에 의해서 webmaster | 11월 5, 2024 | 타이어, 품질관리
3단계 품질검사 파이프라인으로 타이어 원단의 불량 유무&위치&유형을 자동 검사한 사례 Challenge 타이어 원단을 만드는 압연공정에 자동 품질검사 부재(육안 검사) 원단 자체 불량으로 인한 완성품 폐기 Approach 3단계 품질검사 파이프라인 구축 1. Anomaly Detection: 실시간 이상 감지를 통해 불량 유무 판단 2. Classification: 불량 유형 분류 3. PLC 설비 데이터 수신: 불량 위치 계산...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 7월 4, 2024 | Predictive Maintenance
A successful case of reducing ‘false-positives’ by applying a deep learning model to detect ‘type 1 errors’ Challenge If the test standard is set too sensitively to achieve 0% ‘false-negative’, ‘false-positive (type 1 error)’ increases. Inefficiency due to...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 7월 3, 2024 | Quality Control
How the Anomaly Detector model was used to automate the quality control process using only normal data Challenge Pouch-type batteries have flexible surface geometry, complicating defect identification. This makes it challenging to use existing rule-based...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 11월 28, 2023 | Smart Manufacturing, Insights
Embracing the Future: Why Data CAMP Outshines Traditional SCADA 4 Limitations of Traditional SCADA Software: What is SCADA Software? Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) systems utilized in smart factories are critical for manufacturers. They enable...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 11월 9, 2023 | 인사이트 리포트
전통적인 SCADA 대신 Data CAMP를 도입해야 하는 4가지 이유 전통적인 스카다 소프트웨어의 4가지 한계점 스카다(SCADA) 소프트웨어란? 스마트팩토리에서 사용되는 스카다(SCADA, Supervisory Control and Data Acquisition) 시스템은 제조업체가 생산 라인의 성능을 모니터링하며 문제에 신속하게 대응하고 생산 프로세스를 효율적으로 운영하기 위한 핵심 요소입니다. 센서, 컨트롤러, PLC(Programmable Logic...
