Automotive

導入事例

自動車OEMSとサプライヤー

自動車メーカー上位10社のうち3社、自動車部品メーカー上位10社のうち6社が顧客の要望に応えるためにDrishtiを利用しています。

自動車業界のトップ企業は、どのようにDrishtiを活用しているのでしょうか。私たちの技術が実際の現場でどのように機能しているのか、お客様からのインサイトを集めました。

自動車の組み立てラインが成功するかどうかは、2つの重要な要素に左右されます。
  1. 新製品·新プロセスのテストと新市場への参入の迅速化
  2. PPM不良率ゼロを維持したままコスト低減を実現

Drishtiはその両方を実現します。

自動車業界において、Drishtiがマニュアル組立ライン全体(組織全体の各ステーションから)を包括的に表示し、何が起きたのか、なぜ起きたのかを即座に把握できるようにした方法をご覧ください。

HELLA:世界的な自動車部品サプライヤー

HELLAは、完全に最適化されていると思われるラインにDrishtiを導入しました。10週間後、HELLAのチームメンバーは、Drishtiを使って新たな改善点を発見しました。

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Drishtiは、意思決定を向上させるAIを活用した生産を推進します。

自動化されたラインでは、常に多くのデータが生成されています。手動生産ラインの組立データ収集プロセスも自動化できるようになりました。

Drishtiは、路線上のすべての駅のデータを収集するカメラで、1サイクルごとにキャプチャし、そのすべてのデータポイントのビデオを保存して、すばやく検索して取り出せるようにします。

Technology

包括的なレポート

独自のAIモデルにより、映像データをあらゆるサイクルで分析し、インサイトに変換し、お客様にプッシュします。

  • ボトルネックの特定と是正

  • 標準的な作業の逸脱を発見し、修正する

  • 品質管理、ライン社員の教育

Drishtiを使用すると、継続的な改善プロセスにおいて、これまでにない量と精度で詳細なサイクルタイムデータを受け取ることができます。

自動車メーカーは、収集したデータや管理する「カイゼン」イベントに制限されることなく、ラインを最適化することができるようになりました。

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その他の自動車関連ケーススタディ

Hella

標準化された作業は、私たちの組み立て作業の基礎であり、順守を改善する機会を見つけることは、私たちの生産性を大幅に高める可能性があります。

HELLA社 オペレーショナルエクセレンス&インダストリアルエンジニアリングマネージャー Marcos Aurelio Alves Junior氏

自動車メーカーとサプライヤーのメリット

産業エンジニア、製造チーム、品質担当者、およびそのラインアソシエイトに、必要な分析機能を提供します。

  • 不良品の削減

  • 標準作業遵守率の向上

  • ボトルネックの特定と変動要因の特定

  • カイゼン活動を加速させ、その効果を高める。

  • ラインアソシエイトへのトレーニングの充実

  • 根本原因分析の改善と問題発見までの時間短縮

  • NPIプロセスの高速化

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カスタマー·スポットライト

フォードモーターカンパニー

CES 2021では、デロイトがDrishtiを招き、フォードと共同で行ったAIの世界デビューを発表しました。