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缺陷是如何影响您的公司利润的? 

质量提升很难衡量和识别,但它们对任何产品的成功都是至关重要的。
与劣质产品相关的成本有多种形式,包括:

测试和检测缺陷产品

testing

为客户维修或更换产品

repairing

最终客户对质量的错误认识

award

客户现场的产品失败
 

Negative

低质量产品的服务和维护

repair

关于如何利用IoT数据提升产品质量的问题?

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谁在使用IoT数据提升质量? 

领先的公司正在利用自动化系统和物联网(IoT)数据来测试他们的产品,并将质量提升到了一个新水平。
特斯拉,雷蒙德,和戴姆勒卡车使用联网系统和远程数据来改进他们的产品。

特斯拉

在不到10年的时间里,特斯拉已经成为全电动汽车领域的全球领跑者,通过他们的遥测技术,利用他们的客户车辆作为测试平台。这一信息对特斯拉非常有用,让其相较于全球其他的汽车制作商更有优势...

Tesla image

battery

电池分析

生产数据包括从生产的确切日期和时间到生产后之间的整个性能表现。

该数据可用于:

  • 比较不同的电池设计
  • 验证不同的生产测试限制
  • 系统地提高能源平台的质量

software-verification-logo

软件验证

特斯拉已经能够使用生产软件来操作他们的车辆,同时从最开始就可以进行同期的测试软件示例。

该数据可用于:

  • 比较各个控制系统的输出,并报告其区别
  • 本地进行数据分析,因此无需大量的基于云端的AI
  • 大量同时的测试

improvements

特性改进

特斯拉可以利用他们的整个车队,让他们在实际驾驶条件下引入新功能并进行测试。

这些数据可用于:

  • 将自动驾驶的表现和当前的驾驶员进行对比
  • 确定驾驶员做出给定决定的原因
  • 改进甚至教导他们的自动驾驶AI
Forklift_image

雷蒙德

全球最优秀的叉车制造商之一。他们推出了iWarehouse,一款IoT应用,可改善车队优化、操作人员表现、以及记录叉车性能,从而展示产品的高可靠性。

pain-points

在iWarehouse之前雷蒙德的痛点

  • 客户理解拥有市场上最高性能机器的价值。
  • 记录并展示他们的性能优势。
  • 找到一种方法来测量独立于操作员的机器的性能

real-time-detection

实时检测

雷蒙德和他们的客户能够监测操作员、检测冲突,并阻止机器误用。

这些数据可用于:

  • 快速而高效地指出操作员误用的位置
  • 识别在误用期间生成的传感器数据
  • 确保质量团队关注的是正常操作条件下发生的故障

ownership

确定所有权成本

该数据让管理层能够了解叉车的使用情况,尤其是叉车的平均速度。

可节约成本,例如:

  • 记录重要的指标:车辆速度、移动的总负载、移动的距离等等。
  • 允许客户记录雷蒙德锂电池的价值,这种电池利用较低的充电时间,就可支持高速使用很长时间。

戴姆勒卡车

戴姆勒卡车公司正在大力投资其货运产品的数据访问解决方案。在过去几年中,戴姆勒已经将数据连接解决方案集成到了他们的卡车中,让他们能够释放困在卡车中的传感器数据。

Trucks

data-points

数据访问解决方案

在该系统中,一个带有移动调制解调器的边缘网关,用于从发动机控制单元(ECU)和其他车辆管理系统中采集数据。

这些数据可用于:

  • 创建虚拟技术人员,在错误发生前提前检测
  • 在故障破事驾驶员做出意外且可能代价高昂的停车之前,将驾驶员导航到服务中心

benefits

质量工程师的优势

破坏性测试是验证元件质量的最耗时和昂贵的方法,并且可能很难做到。

这些数据可用于:

  • 减少破坏性测试的总量
  • 减少测试次数
  • 监测元件,直到在正常情况下无法确定设备的生命

remote-monitoring

远程监控能力

没有远程监控,许多元件的故障可能无文档记录,而这在产品超过质保期后非常常见。

这些系统允许:

  • 关键数据被采集,随着时间推移可用于开发和改善平台
  • 超过40万台车辆被监控
  • 一个成功的客户服务平台的开发,以Detroit Connect品牌命名

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