品質調査と根本原因分析 | Mendix

メインコンテンツへスキップ

エンタープライズ知識グラフ

Graph Studioは、PLM、MES、ERP、および品質システムからの製品記録、コンポーネントの系譜、サプライヤーデータ、バッチ履歴、および保証情報を、運用状況の変化に応じて更新される単一の産業オントロジーにリンクします。

品質シグナルが到着すると、知識グラフには、爆発範囲を推定し、症状だけでなくシステム的な原因を追跡するために必要な、ライフサイクル全体にわたる関係性が既に保持されている。

品質管理チームと運用チームは、正式な調査開始前に、全体像を把握することができる。 

AI/MLモデルの開発と展開

AI Studioを使用すると、品質管理、エンジニアリング、および運用チームは、接続されたライフサイクルデータに基づいた欠陥予測モデルと異常検知モデルを構築および展開できるため、問題が生産ライン全体に広がる前にフラグを立てることができます。

すべてのモデルはバージョン管理され、監視および統制されており、ドリフトは自動的に検出されるため、生産条件が変化してもモデルの精度は維持されます。

チームは、事後対応型の調査から、ライフサイクル全体にわたる事前対応型の調査へと移行する。 

プロセスオーケストレーション

アプリケーション間の連携により、品質調査の背後にあるビジネスイベントが、苦情受付、根本原因分析、是正措置、および認定完了に至るまで、追跡可能なエンドツーエンドのワークフローに統合されます。

マルチエージェントオーケストレーションにより、専門のエージェントが品質、エンジニアリング、サプライチェーン、および運用といった部門間で連携し、部門横断的なレビューチームのように機能し、各ステップが順番に次のステップをトリガーします。

調整はプラットフォームを通じて行われ、すべての引き継ぎが記録され、音声で確認できるため、解決までの時間が短縮されます。 

言語を選択してください