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Opcenter Intelligence Component Analytics

Opcenter Intelligence Component Analyticsは、生産で使用されるコンポーネントを100%分析し、包括的なコンポーネント検査と材料のトレーサビリティを提供します。

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A Siemens employee inspects a circuit board, with several more circuit boards on racks behind him

Opcenter Intelligence Component Analytics

Opcenter Intelligence Component Analyticsを使用してすべてのSMTコンポーネントの品質を監視および追跡し、PCBアセンブリ中に検証済みのコンポーネントのみがボードに配置されるようにします。

PCBアセンブリ・ラインでコンポーネントの品質低下を防止
供給がひっ迫している場合でも、コンポーネントの品質と真正性を確保します。損傷したコンポーネントや偽造されたコンポーネントは、電子機器メーカーに劇的なリスクをもたらし、サービスコール、リコール、利益の損害を引き起こします。コンポーネント解析により、メーカーは問題のある材料を分離し、損傷を防ぐことができます。

コンポーネントの品質問題をリアルタイムで検出
コンポーネント・サンプルのラボテストにはコストと時間がかかります。代わりに、PCBアセンブリ中のリアルタイム監視により、徹底的な検査が可能になり、混在したソース内でも欠陥部品を特定できます。

AIとコンピューター・ビジョンを活用してSMTの完全なトレーサビリティを実現
生産中にピックアンドプレース・マシンによって生成された画像は、高度なAIモデルを使用して分析され、真正性を検証し、コンポーネントの損傷または改ざんを100%特定します。このソリューションは既存のデータを使用するため、製造プロセスに新たなオペレーションや手順を導入する必要はありません。

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データの視覚化とAIによる品質管理を活用して不良部品を検出し、コストのかかるリコールを最小限に抑制
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データの視覚化とAIによる品質管理を活用して不良部品を検出し、コストのかかるリコールを最小限に抑制

データの視覚化とAIによる品質管理を活用して不良部品を検出し、製造の完全なトレーサビリティを確立します。詳細情報

予測分析を使用して欠陥部品を検出し、これまでにない高い水準で部品のトレーサビリティーを実現する方法
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予測分析を使用して欠陥部品を検出し、これまでにない高い水準で部品のトレーサビリティーを実現する方法

たった1つの欠陥部品により、PCBのロット全体を危うくする可能性があります。PCBと部品に対する最高のトレーサビリティー機能を実装し、エンド・ツー・エンドの品質を確保する方法について紹介します。

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