كيف أنقذت الشركة المصنعة للأجهزة الطبية الملايين من خلال مراقبة الجودة القائمة على الذكاء الاصطناعي

التحدي: توسيع نطاق التصنيع مع التحكم في تكاليف الجودة

قام عميلنا سابقًا بتصنيع أنظمة وأجهزة توصيل الأدوية بشكل أساسي في المناطق منخفضة التكلفة. لقد اتخذوا قرارًا استراتيجيًا بنقل أحد المنتجات الرئيسية الجديدة بالقرب من مقرهم الرئيسي لضمان أعلى معايير الجودة. مع الزيادة المتوقعة في إنتاج الإنتاج في السنوات القادمة، كان من المحتم تقليل عدد أبعاد اختبار الجودة الحرجة من أجل الحفاظ على انخفاض تكاليف مراقبة الجودة هذه، مقارنة بزيادة إنتاج الإنتاج.

كيف ساعدنا

لقد طورنا تعريفًا يعتمد على البيانات للأبعاد الحرجة لتطبيقه عبر النظام الأساسي للجهاز. باستخدام خوارزميات التنبؤ العشوائي وتحليل المكونات الرئيسية وإزالة الميزات المتكررة، حددنا عملية اتخاذ قرار قابلة للتطوير وقابلة لإعادة الاستخدام لتحديد أبعاد مراقبة الجودة الأكثر أهمية، وإزالة الأبعاد «غير المعلوماتية». تم تقديم النتائج في تقرير يتضمن نموذجًا للتنبؤ بأداء الشارة النهائية.

التأثير: توفير التكاليف والكشف الموحد وإدارة البيانات بشكل أفضل

• تم التخلص من 21 (من أصل 103) بعدًا غير معلوماتي لمراقبة الجودة، مما يوفر الملايين سنويًا.
• تم تنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي لتوحيد اكتشاف الأعطال عبر جميع الأجهزة
• قدمت توصيات للحصول على البيانات وإدارتها لتعزيز قدرات البيانات.

‍