Artificial intelligence towards a smart automotive supply chain performance KPIs aligned with IATF 16949 standards
Notice bibliographique
Résumé
Auto accessories such as car covers provide an added extra in automotive styling both in the look and construction. Any fault in these components will reduce customer satisfaction and result in higher warranty expenses among manufacturers. Automotive sector as per IATF 16949 requirements requires a very effective and strong control of its processes to reduce the defects and enhance productivity. Thus, improved methods for defect identification and higher levels of quality assurance during production are critical issues of current concern. This research focuses on the use of Artificial intelligence (AI) in the automotive industry with an emphasis of using computer vision for superior improvement of quality KPIs. The purpose is to provide an efficient system and organizational approach to the further optimization of the end-of-line inspection of covers for vehicles, and to improve the efficiency of the identification of defects under IATF 16949 regulations. This study is unique in adopting a case based on smart splicing technology implemented in the cutting area of the automobile manufacturing lines. This paper simultaneously applies AI and IoT in order to understand its degree of influence in the definitive performance KPIs. Insignificance may be identified through the application of linear regression used to analyze the correlation between the applied technology and subsequent performance gains. Experimental outcome shows a significant decline on the number of defects that are identified at the last inspection process as well as an improvement on the rate of production. AI particularly contributed to enhancement of inspection processes thereby minimizing non-value adding activities and hence improving overall quality of the products. The current study also encourages manufacturers to adopt intelligent technologies since the AI technologies implemented within the IATF 16949 standards can boost the automotive production quality and decrease the costs and customer dissatisfaction. The automotive industry has changed today due to the implementation of IoT and AI in manufacturing, as this work has shown, with an exciting horizon of the constant automation process and increasing quality indications to deliver on the promise of the redefined definition of success in this industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».