Automatiserad kvalitetskontroll av specifikationer

Implemented owned by Artificial Collective Swedish
16h ago update

Ett tillverkningsföretag hanterade stora volymer av produktspecifikationer som regelbundet behövde jämföras och valideras. Varje uppdatering eller ändring i specifikationer krävde manuella granskningar för att säkerställa att alla detaljer var korrekta och överensstämde med krav från kunder och leverantörer. Denna process var tidskrävande och innebar en hög risk för fel, vilket kunde leda till reklamationer, missade leveranser och missnöjda kunder. Kunden uppskattade kostnaderna för dessa fel till 8MSEK årligen.

Med hjälp av en AI-driven lösning kunde företaget automatisera jämförelser och valideringar av produktspecifikationer, vilket minskade arbetsbelastningen, förbättrade noggrannheten och reducerade risken för kostsamma fel.

  1. Minska fel: Identifiera och åtgärda avvikelser i specifikationer innan de påverkar produktion och leverans.
     
  2. Effektivisera processerna: Reducera tiden för att granska och validera specifikationer med minst 65%.
     
  3. Förbättra kommunikation och samordning: Säkerställa att uppdateringar distribueras korrekt mellan team och leverantörer i realtid.

Kunden fick en AI-driven agent för automatiserad kvalitetssäkring, som integrerades i deras befintliga system för dokumenthantering och resursplanering. Lösningen levererade följande funktioner:

Automatisk analys och jämförelse:

  • AI-agenten analyserade flera versioner av produktspecifikationer, identifierade ändringar och flaggade avvikelser.
  • Exempel: När en specifikation för materialtjocklek ändrades, markerade agenten förändringen och verifierade den mot produktionskrav.

Standard- och kravvalidering:

  • Agenten jämförde specifikationerna mot interna standarder, kundkrav och regulatoriska regelverk.
  • Säkerställde att alla krav från både interna och externa intressenter uppfylldes utan behov av manuell kontroll.

Rapportering och visualisering:

  • Automatiska rapporter genererades, som visade skillnader mellan dokument och föreslog åtgärder för att hantera potentiella problem.
  • Dessa rapporter hjälpte projektledare att fatta snabba och informerade beslut.

Integration i arbetsflödet:

  • AI-agenten integrerades med företagets PLM- och ERP-system, vilket möjliggjorde sömlös distribution av uppdaterade specifikationer till alla berörda team och leverantörer.
  • Automatiserade notifieringar skickades vid kritiska förändringar för att minimera kommunikationsmissar.
  • 90% snabbare granskningsprocess: Tiden för att jämföra och validera produktspecifikationer minskades från flera timmar till minuter varje månad, vilket frigjorde värdefull tid för företagets medarbetare.
     
  • 50% färre produktionsfel: Genom att identifiera avvikelser innan produktion startade kunde företaget eliminera reklamationer och kostsamma justeringar.
     
  • Förbättrad samordning: Specifikationer uppdaterades och distribuerades automatiskt i realtid, vilket minimerade risken för missförstånd mellan interna team och externa leverantörer.
     
  • Minskade kostnader: Företaget sparade över  5,5MSEK per år tack vare färre fel och effektivare processer.

Attributes

Civil Society, Retail, Energy, Financial, Automotive, Research, Mining & Steel, Health, Information Technology, Municipality, Consulting, Food & Farming, Media, Authority & Agency, Region, Travel & Tourism, Space, Forestry & Wood, Telecommunications, Manufacturing, Transportation & Logistics, Education
Administration, Accounting & Finance, Research & Development, Sustainability, IT & Software, Purchasing & Procurement, Innovation, Legal & Compliance, Culture & Leisure, Customer Service & Support, Management & Leadership, Marketing & Communications, Environment, Operations, Human Resources, Production, Urban Development, Social Services, Security, Sales, Engineering, Traffic & Infrastructure, Education
Better Customer Experience, Better Quality, More Efficient, New Business, Saving Cost
Shaper
Optimization, Prediction, Creation, Discovery
Agent & Autonomy, Clustering, Generative AI, Graph Neural Networks, Image Analysis, ML Ops, Machine Learning, NLP, Reinforcement