Le problème métier
Les équipes qualité passent leurs journées à scroller du normal pendant que les anomalies et les schémas de défauts importants restent durs à prioriser.
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Qualité
Analytique qualité
PrismaWerk fait passer vos équipes qualité du défilement de traces normales à la gestion des seules exceptions qui comptent. Les modèles flaggent les comportements anormaux, comparent les runs, et notent chaque décision selon son coût opérationnel réel, pas un F1.
Gagner du temps en revue qualité
Ce que vous y gagnez
- +Revue qualité plus rapide
- +Décisions normal/anormal plus cohérentes
- +Sélection de modèles tenant compte du risque production
Méthodes
Clustering de séries temporellesDétection d'outliersÉvaluation de vision par ordinateurNotation sensible aux coûts
Déroulé
De la question d'exploitation au système exploitable.
- Étape 1
Ingérer traces capteurs, résultats d'inspection, étiquettes de défauts et contexte de lot.
- Étape 2
Regrouper le comportement normal, flagger les runs, signaux ou schémas anormaux.
- Étape 3
Empaqueter les résultats en files de revue, évaluations de modèles et tableaux de bord.
Preuves liées
Études de cas liées à analytique qualité.
01 /Qualité
Plateforme de revue automatisée : 10 % d'analyse en plus
Une plateforme automatisée qui regroupe les traces capteurs et sort les outliers en premier, pour que les ingénieurs travaillent d'abord sur l'anormal.
- Analyse plus rapide
- 10 %
- Capteurs / lot
- 40k+
- Détection d'outliers
- Auto
02 /Qualité
Cadre d'évaluation de la classification de défauts
Un cadre d'évaluation aligné production qui note les classifieurs de défauts sur le risque opérationnel, pas seulement sur les métriques ML standard.
- Notation
- Risque
- Modèle pondéré
- Coût
- Prêt
- Fab
Prochaine étape
Prêt à creuser analytique qualité ?
Apportez un process, une ligne ou un défi data en cours. On identifie ensemble le premier mouvement qui pèse le plus.
60 minutes. Gratuit. Sans pitch ni slide.