LinePulse
製造ラインのデータを有効活用
Acerta の LinePulse プラットフォームは、自動車に関係する部品製造データを活用して、品質検査を強化し、要因分析を高速に進めて、ラインのスループットを向上させます。
自動車ビジネスに特化した人工知能
LinePulse は、トランスミッションやアクスル、ギアボックス、エンジン、その他自動車各部品やアセンブリのデータセットを解析する際に最適なパフォーマンスを発揮するよう設計された、ドメイン固有のアーキテクチャに基づいています。
真に産業利用を想定した AI 技術
LinePulse は、自動車製造アプリケーション向けの機械学習モデルの開発、導入、保守を容易にするために構築しており、AI により収集されたデータを用いて、ラインエンジニアたちが最適な意思決定を手助けするためにお使いいただけます。
製造から路上までの完全カバレッジ
Acerta のアーキテクチャは、製品データとサービス中のデータの両方を単一の機械学習プラットフォームに取り込むことが可能で、すべてのデータソースで正規化を行い、製品のライフサイクル全体を通した「洞察（インサイト）」を得ることが可能です。
LinePulse モジュール群
Smart Line Analytics
Enhance Data Visibility
Smart Line Analytics
"...reduced time for root cause analysis from 2 weeks to 1 hour."
"...eliminated 99.75% of signals requiring manual investigation during RCA."
Learn How "...eliminated 99.75% of signals requiring manual investigation during RCA."
Intelligent Component Selection
Optimize Throughput
Intelligent Component Selection
"...achieved a 65% reduction in failure and rework rates, leading to a significant improvement in FTT and cost reductions for the client."
Learn How Advanced Anomaly Detection
Maximize Quality
Advanced Anomaly Detection
"...detected 40% of gearboxes that passed EOL but failed under warranty."
"...achieved a 0% false negative rate and <1% false positive rate."
Learn How "...achieved a 0% false negative rate and <1% false positive rate."
実利を得る
インサイト
Acerta をお使いの製造業では、LinePulse を用いて不良率削減、ライン停止削減、そしてスループット向上を実現しています。
適用事例
Faulty Transmissions
Smart Line Analytics reduces signals requiring manual investigation for root cause analysis by 99.75%.
EPS Vibration Testing
Smart Line Analytics identifies faulty electric power steering systems with a false negative rate of 0% and false positive rate of <1%.
Engine Failure Modes
Advanced Anomaly Detection predicts engine failures with 93.3% accuracy, enabling technicians to identify and diagnose issues more quickly.
Predicting Gearbox Failures
Advanced Anomaly Detection identifies gear tooth fractures that were not detected during End of Line testing, saving €2M in warranty costs.