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Analyses prédictives

Prédiction des pannes de produit pour l'infrastructure informatique critique

Prédiction des pannes de produit pour l'infrastructure informatique critique

Pour:
Ingénieurs QA, techniciens de ligne de fabrication, technico-commerciaux
Objectif:
Autre
Problème adressé
Réduire la probabilité de libérer des lots de matériel défectueux
But du cas d'usage
Construire une solution d'IA pour augmenter les ingénieurs QA
Description
L'entreprise de fabrication de matériel utilisait quelques ingénieurs d'assurance qualité pour effectuer des appels subjectifs afin de déterminer si un lot spécifique était suffisamment bon pour être mis sur le marché. La représentation graphique des manques et des défauts a également été faite manuellement. Cela a conduit à un étiquetage incohérent et à de nombreux clients insatisfaits. Pour renforcer les ingénieurs QA, un modèle d'IA d'apprentissage en profondeur a été développé pour effectuer un étiquetage plus précis et cohérent des lots susceptibles d'être les plus défectueux et du principal type de défauts.
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