Mit der IOT Process Quality Control können Sie zur Sicherstellung der Qualität überprüfen, ob alle Produktionsprozesse optimal ablaufen, ob die Maschinen ordnungsgemäß funktionieren und ob die richtigen Produktionsmaterialien verwendet werden. Darüber hinaus hilft sie, Fehler im Fertigungsprozess zu erkennen, sodass Sie die richtigen Entscheidungen treffen können, um Ihre Abläufe effizienter zu gestalten.
Überwacht die Qualität der einzelnen Gläser
Ermöglicht es Ihnen, die Qualität der Brillengläser zu überprüfen, um sicherzustellen, dass sie einem bestimmten Standard entsprechen, sowie um Fehler in der Produktion und verbesserungswürdige Bereiche zu erkennen.
Zuverlässig und benutzerfreundlich. Keine technischen Kenntnisse erforderlich.
Schritt-für-Schritt-Verfahren. Zeigt die Messreihenfolge an und hebt außerhalb der Toleranz liegende Werte automatisch hervor.
SPC*-Analysetool
Liefert statistische Daten über die Qualität des Produktionsprozesses. Erleichtert die datengestützte Entscheidungsfindung zur Verbesserung der Produktion und zur Vermeidung künftiger Probleme.
Schaubilder bzw. Berichte. Fünf Schaubilder mit statistischen Daten, die bei der Verfolgung des Produktionsprozesses helfen.
Fehlerverfolgung. Ermittlung des Bereichs im Produktionsprozess, in dem der Fehler auftritt, und Festlegung der Schritte zur Fehlerbehebung.
Wir unterstützen Sie bei der Implementierung des richtigen Qualitätskontrollsystems für Ihre Produktion durch unser Angebot an persönlicher Beratung, flexibler Softwarekonfiguration, Qualitätskontrollen und Prozessverbesserungen.
*Statistische Prozesskontrolle.
Informationsschaubilder:
Status im Zeitverlauf
Zeigt Informationen über die Quantität und Qualität der Produktion in einer Zeitreihe in Bezug auf die Zielvorgabe für NOK-Gläser (Gläser, die nicht den festgelegten Qualitätsstandards entsprechen).
Die Festlegung eines Ziels hilft bei der Erkennung von Abweichungen.
Sie ermöglicht Ihnen Folgendes:
• Ermittlung von Problemen, die an bestimmten Tagen oder zu bestimmten Uhrzeiten während der Produktion auftreten.
• Feststellung der Ursachen der Probleme.
• Überblick über die Auswirkungen der eingeführten Maßnahmen zur Qualitätsverbesserung.
• Ermittlung der Produktionsleistung für jeden Glastyp.
• Sammlung einer großen Datenmenge zur Verbesserung des gesamten Produktionsprozesses.
Anzahl der gefertigten Gläser pro Stunde/Tag/Woche.
Prozentsatz der produzierten NOK-Gläser.
Prozentsatz der NOK-Gläser nach Material.
Prozentsatz der NOK-Gläser nach Produktionsphase und Maschine.
Glasdesigntyp.
NOK-Analyse
Ermittelt die Ursachen der NOK-Produktion, legt Prioritäten nach Glas/Materialtyp fest und identifiziert spezifische Probleme.
Dabei wird berücksichtigt, dass die meisten Fehler auf einige wenige Faktoren zurückzuführen sind. Die NOK-Analyse erkennt diese und konzentriert ihre Analyse für jedes Material auf diese Faktoren. Darüber hinaus wird festgestellt, ob der NOK-Prozentsatz für eine bestimmte Maschine steigt, wenn ein bestimmtes Material ausgewählt wird.
Sie verwendet Dioptrienfilter, um festzustellen, ob der Fehler Gläser mit hoher oder niedriger Dioptrienzahl betrifft, findet die Materialvarianten und Maschinen, die eine erhebliche Menge an NOK verursachen, und erkennt Korrelationen zwischen zwei NOK-Merkmalen.
Sie grenzt zum Beispiel die Hauptprobleme bei der Produktion ein, welche Materialvarianten bis zu 80 % der Fehler verursachen und welche Maschine dafür verantwortlich ist.
Anzahl der NOK-Gläser nach Material.
Verteilung der NOK-Gläser nach Produktionsphase und Maschine.
NOK-Prozentsatz bei jedem untersuchten Merkmal.
Visuelle Interaktionen, die Veränderungen in der Verteilung zeigen.
Verbesserungsbereiche
Einfache Erkennung die wichtigsten Indikatoren, die Aufmerksamkeit erfordern, durch Einteilung nach Glastyp und Hauptfehlerursachen.
Vergleich zu Gläsern mit optimaler Leistung. Analyse der Ursachen, die den Rest beeinträchtigen können, um festzustellen, ob das Problem spezifisch für einen Glastyp ist oder ob es auf ein allgemeines Problem zurückzuführen ist, z. B. eine Fehlfunktion einer Maschine, die gewartet werden muss.
Anzahl der NOK-Gläser.
Kumulierte NOK.
Hauptanalyseachse: Material, Maschinen und NOK-Merkmale.
Vergleichsinstrument
Vergleicht die Leistung von zwei verschiedenen Brillenglassätzen, um Fehler zu finden, indem Maschinen, Produktionslinien, Materialvarianten oder Dioptrien isoliert und alle möglichen Kombinationen erstellt werden.
Ein einfaches Instrument zur Überprüfung, ob die gezogenen Schlussfolgerungen gültig sind. Wendet Filter an, um z. B. einen Satz Gläser zu isolieren, und prüft, ob diese die Fehler verursachen, indem es ihre Eigenschaften und zu verbessernden Aspekte bestimmt.
Auf diese Weise können Sie auf sehr anschauliche Weise einen Vergleich zwischen zwei Sätzen Ihrer Gläser durchführen und darüber hinaus feststellen, welche Ausrüstungsgegenstände im Zeitverlauf die beste Qualität ergeben.
Tägliche oder wöchentliche Entwicklung des NOK-Anteils.
Glasdaten
Erstellt eine vollständige Liste von Produktionsdaten und ermöglicht den Export in eine Tabellenkalkulation.
Es lokalisiert einen bestimmten Kundenauftrag, identifiziert die Größenordnung der Fehler (Abweichungen), ermittelt die Parameter der Personalisierung und exportiert die Daten für weitere Analysen.
Anzahl der NOK-Gläser
Datum-Material-Glastyp
Prozess-Maschine-Status
Dank Datenanalyse und maschinellem Lernen maximiert der IOT Lens Data Advisor die Erfolgschancen bei jeder neuen Anpassung und steigert so die Zufriedenheit des Patienten.
Zum ersten Mal in der Augenoptikbranche ist es gelungen, ein objektives System zu schaffen, das lernen und sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln kann – angeleitet durch das Feedback der Träger.
Das beste Brillenglas ist dasjenige, das den Erwartungen des Patienten entspricht und die höchste Zufriedenheit erzielt. Bis heute gibt es jedoch keine umfassenden Modelle oder klinischen Studien, die einen eindeutigen Zusammenhang zwischen der Zufriedenheit des Trägers (mit seinen persönlichen Merkmalen) und den Merkmalen des Brillenglases herstellen. Die Entscheidung der Design-Empfehlung beruht im Allgemeinen auf den eigenen Erfahrungen der Praktiker. Sie kann aus Faktoren wie früheren Fehlern und Erfolgen, Rückmeldungen von Patienten oder anderen Leitlinien abgeleitet werden.
Der IOT Lens Data Advisor entstand aus dem Bedürfnis heraus, Augenoptikern ein System an die Hand zu geben, das in der Lage ist, für jeden Träger auf der Grundlage objektiver Daten das beste Brillenglas zu berechnen.
Der IOT Lens Data Advisor ist eine eigenständige patentierte Lösung. Er ist bahnbrechend bei der Nutzung von maschinellem Lernen in der Brillenglasindustrie.
IOT Lens Data Advisor enthält einen Entscheidungsalgorithmus. Eine Folge von Anweisungen, die ein Lösungsmodell zur Berechnung des idealen Gleitsichtglases darstellt, das eine hohe Zufriedenheit garantiert. Der Algorithmus berücksichtigt unter anderem Aspekte wie die verschriebene Dioptrienzahl, die bisherige Erfahrung mit Gleitsichtgläsern, den Lebensstil und den Grad der Zufriedenheit.
Der IOT Lens Data Advisor wächst und entwickelt sich weiter, indem er systematisch von jedem neuen Träger lernt. Dank der Techniken des maschinellen Lernens (ML) wird er von einem statischen zu einem lebendigen System, das darauf abzielt, die mit dem Patienten verbundene Unsicherheit intelligent zu modellieren. Sie berücksichtigt die Zufriedenheit der Patienten und ermittelt die Variablen, die sich am stärksten darauf auswirken, sowie das zu empfehlende Design. Auf diese Weise können wir das derzeitige System verbessern und die Träger erhalten ein noch besseres Glasdesign.
Für jeden Patienten wird ein individuelles Profil in der IOT Lens Data Advisor Plattform erstellt, mit spezifischen Merkmalen und Bedürfnissen, einschließlich seines Lebensstils, seiner bisherigen Erfahrung mit Brillengläsern, seiner Erwartungen, seiner Dioptrienzahl, der vorgeschlagenen Glasdaten und seines Zufriedenheitsgrades. Aus all diesen anonymen Daten, die in geeigneter Weise organisiert und verarbeitet werden, entsteht eine Datenbank, die dazu dient, Muster und Verhaltensweisen zu erkennen, Situationen vorherzusagen, der Entscheidungsfindung vorauszugehen und das ideale Glas zu berechnen, um dem Endkunden ein besseres Erlebnis zu bieten. Auf der Grundlage der Zufriedenheit früherer Patienten berechnet das System die Gläser, die dem Träger am besten zusagen werden, indem es nach ähnlichen Profilen sucht: Ähnliche Profile.
Es ist möglich, im Vorhinein zu wissen, welches das beste Brillenglas für den jeweiligen Träger sein wird. Dank der konstanten Eingabe von Trägerdaten und mit den entsprechenden Techniken des maschinellen Lernens können wir ein Brillenglas konzipieren, das für höchste Zufriedenheit sorgt. Durch die Analyse des Verhaltens früherer Träger und die Berücksichtigung ihrer Zufriedenheit bietet der IOT Lens Data Advisor den Fachleuten ein System zur Berechnung des richtigen Glasdesigns. Darüber hinaus hilft er auch bei der Lösung von Fällen mit geringer Zufriedenheit oder Ablehnung. Der IOT Lens Data Advisor ist ein Durchbruch bei der Erstellung besserer Brillengläser für mehr Zufriedenheit und ein verbessertes Trageerlebnis.
Bei der Durchführung eines Projekts möchten wir uns so weit wie möglich einbringen. Flexibilität und Kundenorientierung sind für uns entscheidend. Sie können in allen Belangen auf unsere multidisziplinären Teams zählen. Wir beantworten Ihre Fragen. Wir schlagen Ideen, Verbesserungen und Innovationen für Ihr Unternehmen vor.
Wir geben unser Wissen grundsätzlich an Sie weiter. Nur so können wir die Produkte und Technologien, die wir gemeinsam entwickeln, auch in den kleinsten Details verfeinern. Kontaktieren Sie uns, wann immer Sie uns brauchen. Wir sind ganz Ohr.