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Prädiktive Qualitätsmodelle und Advanced Analytics minimieren Produktionsfehler und -kosten

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Standort:

Ukraine

Branchen:

Herstellung

Mitarbeiter:

über 60.000 Mitarbeiter

Über den Kunden:

Eine internationale Gruppe von Stahl- und Bergbauunternehmen mit einem Umsatz von 9 Mrd. US-Dollar.

Anforderung

  • Bei der Entwicklung von prädiktiven Qualitätsmodellen wurden unsere Data Scientists mit dem Problem der schlechten Qualität von exportierten und für die Erstellung eines Modells erforderlichen Daten konfrontiert (unvollständig, unzureichend usw.).
  • Zusätzliche Zeit und Leistung wurden in die Bereinigung und Vorbereitung der Daten für die prädiktive Modellierung investiert.
Prädiktive Qualitätsmodelle und Advanced Analytics minimieren Produktionsfehler und -kosten - Fallbeispiel Bild

Lösung

  • Aufbau einer fortschrittlichen Analyse-Infrastruktur und Entwicklung individueller Modelle für die Qualitätsprognosen beim Gießen von Edelstahlbrammen.
  • Erstellung von visuell aussagekräftigen Berichten zu der Wahrscheinlichkeit von Brammenfehlern anhand von Produktparametern (Stahlsorte und Blechstärke).

Technologien

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und viele weitere

Ergebnis

  • Die Anzahl der Fehler wurde minimiert, was potenziell zusätzliche 250-300 Stahlbleche pro Monat bei einer bestimmten Stahlsorte bedeutet
  • Kostensenkung bei der Fehlererkennung
  • Optimierte Entscheidungsfindung und Produktionseffizienz

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