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How an Autonomous Machine Vision (AMV) System Increased Accuracy and Cut Waste - Inspekto Industrial IoT Case Study
自主机器视觉 (AMV) 系统如何提高准确性并减少浪费
QA 自动化对于制造商来说是一种经济高效的解决方案,因为它可以节省时间和金钱,同时降低缺陷产品的风险。然而,传统的 QA 方法不足以满足工业 4.0 的严格标准,传统的机器视觉解决方案成本高昂且难以实施。 BSH 是一家家用电器制造商,它面临着这一挑战,并寻求在不产生高成本的情况下提高其批次检验过程的准确性和效率。他们与 Inspekto 合作解决了这个问题,并缩短了他们位于德国的烤箱制造厂之一的组件缺陷检测时间。
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How to Track and Analyze Production Quality Using AI - Inspekto Industrial IoT Case Study
如何使用 AI 跟踪和分析生产质量
汽车质量检测需要额外的人工复查循环。
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