Qualitätsuntersuchung und Ursachenanalyse | Mendix

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Unternehmenswissensgraph

Graph Studio verknüpft Produktdatensätze, Komponentengenealogie, Lieferantendaten, Chargenhistorie und Garantieinformationen aus PLM-, MES-, ERP- und Qualitätssystemen zu einer industriellen Ontologie, die sich mit Änderungen im Betrieb aktualisiert.

Wenn ein Qualitätssignal eintrifft, enthält der Wissensgraph bereits die über den gesamten Lebenszyklus hinweg notwendigen Beziehungen, um den Explosionsradius abzuschätzen und die systemische Ursache, nicht nur das Symptom, zu ermitteln.

Die Qualitäts- und Betriebsteams erfassen das gesamte zusammenhängende Bild, noch bevor die Untersuchung formell eingeleitet wird. 

Entwicklung und Implementierung von KI/ML-Modellen

Mit AI Studio können Qualitäts-, Entwicklungs- und Betriebsteams Modelle zur Fehlervorhersage und Anomalieerkennung auf Basis von vernetzten Lebenszyklusdaten erstellen und einsetzen, sodass Probleme erkannt werden, bevor sie sich in der gesamten Produktionslinie ausbreiten.

Jedes Modell wird versioniert, überwacht und gesteuert; Abweichungen werden bei Bedarf automatisch korrigiert, sodass die Modelle auch bei sich ändernden Produktionsbedingungen präzise bleiben.

Die Teams gehen im gesamten Lebenszyklus von reaktiven zu proaktiven Ermittlungen über. 

Prozess-Orchestrierung

Die anwendungsübergreifende Orchestrierung verbindet die Geschäftsprozesse hinter einer Qualitätsuntersuchung zu einem nachvollziehbaren End-to-End-Workflow, der von der Beschwerdeannahme über die Ursachenanalyse und Korrekturmaßnahmen bis hin zum zertifizierten Abschluss reicht.

Die Multiagenten-Orchestrierung ermöglicht es spezialisierten Agenten, die Bereiche Qualität, Entwicklung, Lieferkette und Betrieb ähnlich wie ein funktionsübergreifendes Prüfteam zu koordinieren, wobei jeder Schritt den nächsten in der Sequenz auslöst.

Die Lösungszeit verkürzt sich, da die Koordination über die Plattform läuft, wobei jeder Übergabevorgang protokolliert und hörbar ist. 

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