META-aiviÉtude de cas
Vérification de l’assemblage des véhicules électriques à l’aide de la réalité augmentée et de l’IA
Client
Le client est un important fabricant chinois de véhicules électriques qui a réussi à développer des véhicules électriques commerciaux et mini, établissant ainsi une position substantielle sur le marché en pleine croissance des véhicules électriques (VE).
Cas
Précision dans l’assemblage des véhicules électriques
Les véhicules électriques, tout comme les automobiles traditionnelles, sont constitués de nombreux composants et sont soumis à plusieurs contrôles de qualité tout au long du processus d’assemblage du véhicule. Des tâches telles que le soudage de la carrosserie, l’assemblage du moteur et de la suspension, l’installation des sièges et du volant, la finition de la peinture et les tests finaux sont vérifiées pour garantir une installation correcte et répondre à des normes de qualité élevées. Reconnaissant la nécessité d’améliorer la précision de la vérification et de l’inspection de l’assemblage, le client a recherché une solution d’IA pour améliorer le processus global d’assurance qualité.
Défi
Gestion des erreurs humaines et garantie du respect des procédures opérationnelles standard
Le personnel de la chaîne de production s’appuie actuellement sur une combinaison de capteurs et d’inspection manuelle pour la vérification. Cependant, le risque d’erreurs humaines existe, principalement en raison de pertes de concentration et de fatigue générale. De plus, le processus actuel manque d’un mécanisme robuste pour garantir le strict respect des procédures opérationnelles standard (SOP) d’assemblage et d’inspection.
Solution
Contrôle qualité amélioré avec AR + AI
La technologie AR + IA de Solomon, META-aivi, permet la reconnaissance et la vérification en temps réel de divers composants de véhicules électriques (VE) tout au long du processus d’assemblage. Le système affiche rapidement des instructions sur l’écran d’un appareil intelligent, guidant les travailleurs à chaque étape de l’assemblage et identifiant toute anomalie ou erreur à chaque étape. De plus, META-aivi génère des enregistrements d’inspection et les télécharge dans une base de données cloud, améliorant ainsi la responsabilisation tout en améliorant le contrôle qualité global.