front car headlight on a metallic yellow car

META-aiviCaso de Estudo

Controle de Qualidade de Peças Automotivas Usando IA

Cliente

O cliente é um fabricante de iluminação LED automotiva e fornecedor para grandes marcas internacionais de automóveis. Sua linha de produtos inclui faróis, lanternas traseiras, luzes de sinalização, luzes de marcação de altura, luzes de ré e luzes de matrícula, para diversos tipos de veículos, incluindo carros, caminhões, motocicletas e ATVs.

Caso

Otimizando o Controle de Qualidade dos Faróis Após a Montagem

O cliente buscou otimizar o processo de controle de qualidade dos faróis de carro após a montagem, garantindo a presença e a correção de todos os acessórios nas unidades de farol individuais.

front car headlight isolated on a white background

Desafio

Riscos de Erro Humano e Fadiga Durante a Inspeção do Produto

A inspeção manual dos faróis de carro após a montagem apresenta desafios significativos, incluindo o risco de erro humano na identificação de componentes intricados e na detecção de peças com cores incorretas. A natureza repetitiva da tarefa e o volume de unidades que precisam ser inspecionadas também aumentam a probabilidade de falhas induzidas pela fadiga. Superar esses desafios é essencial para melhorar a precisão e minimizar erros no processo de controle de qualidade.

Solução

Controle de Qualidade Aprimorado Pelo META-aivi

O sistema de visão AR + IA da Solomon, META-aivi, integra-se perfeitamente à estação de inspeção, utilizando uma câmera IP fixa para supervisão movida por IA durante o processo de inspeção de qualidade pós-montagem. O META-aivi digitaliza o procedimento com a precisão e eficiência da IA, detectando a presença ou ausência de acessórios e garantindo a confirmação de peças com a cor correta. Isso reduz consideravelmente o tempo de inspeção e mitiga o risco de erro humano, proporcionando um processo de controle de qualidade otimizado e confiável.

Resultado

Erro humano minimizado durante a inspeção
Tempo de ciclo de inspeção reduzido
Processo de inspeção de controle de qualidade digitalizado