Afficher les instructions numériques directement dans l'environnement de travail

DELMIA Augmented Experience pour l'inspection de la qualité guide l'opérateur tout au long du processus d'inspection. Les instructions numériques contextualisées dans l'environnement de travail permettent d'identifier, de qualifier et de signaler efficacement les éléments non conformes. L'utilisation de la réalité augmentée améliore considérablement la précision et la rapidité des processus de contrôle qualité et d'inspection. Comme les techniciens peuvent accéder aux informations en temps réel, ils commettent moins d'erreurs, prennent des décisions plus éclairées et résolvent rapidement les problèmes.

Qu'elles soient manuelles ou automatisées, les procédures de contrôle qualité en usine exigent une fiabilité et une précision optimales. Les méthodes actuelles d'inspection et de contrôle qualité dans la maintenance ou la production industrielle sont longues, fastidieuses et manquent de traçabilité. Par conséquent, elles peuvent générer des risques d'erreurs et des coûts supplémentaires lorsque les éléments non conformes ne sont pas détectés ou sont identifiés trop tard dans le processus d'inspection. 

DELMIA Augmented Experience révolutionne ces processus grâce à des opérations d'inspection et de contrôle plus rapides et plus fiables assistées par la réalité augmentée. Avec un processus de qualité plus complet, les utilisateurs peuvent réduire le risque d'erreurs de localisation ou d'interprétation des défauts jusqu'à 90 % et réduire le temps d'inspection jusqu'à 40 %.

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Fiabilité. La capacité à identifier avec précision les éléments non conformes à chaque étape du processus de fabrication est essentielle pour garantir le respect des normes de qualité et éviter de livrer des produits défectueux aux clients finaux. Avec DELMIA Augmented Experience pour l'inspection de la qualité, les points de contrôle et les critères d'acceptation sont affichés sur un écran ou directement sur l'équipement pour guider l'opérateur et lui permettre d'identifier rapidement les éléments non conformes. Un rapport d'inspection est automatiquement généré. Par conséquent, cela réduit les délais d'inspection et de reporting, le nombre de pièces mises au rebut et les coûts de réusinage tardif, tout en améliorant la traçabilité des opérations. 

Il est essentiel d'identifier les pièces ou sous-assemblages défectueux des fournisseurs pour établir et maintenir des normes de qualité strictes et empêcher les pièces ou les outils défectueux d'atteindre les chaînes d'assemblage. Cependant, le processus de contrôle qualité à la réception peut être très complexe, long et manquer de précision. De plus, des coûts imprévus peuvent survenir si les défauts sont détectés tardivement pendant la production. Les instructions numériques basées sur la réalité augmentée DELMIA fournissent à l'opérateur des étapes détaillées via une tablette ou une caméra pour lui permettre de vérifier la conformité des équipements ou des produits entrants. Pour ce faire, il faut comparer les versions « fabriqué » et « conçu ». Ainsi, les utilisateurs bénéficient d'une meilleure qualité et d'une meilleure gestion des coûts grâce à des contrôles de qualité efficaces des pièces reçues, éliminant les pannes et les rebuts coûteux.

Les contrôles non destructifs (CND) garantissent la qualité et la sécurité des produits sans les endommager. Cette étape est cruciale, car la moindre erreur peut avoir un impact considérable sur les coûts de performance. Cependant, la capacité à visualiser facilement les défauts identifiés après l'inspection UV et les informations sur leur emplacement pour l'équipe de réparation sont encore trop limitées et complexes. DELMIA Augmented Experience compare la pièce conçue à la pièce fabriquée en affichant le modèle 3D sur la pièce inspectée et en identifiant les défauts sous forme de « points de sélection ». Les défauts sont ensuite cartographiés et localisés directement sur le modèle 3D de la pièce inspectée, et les techniciens peuvent les afficher efficacement dans un autre environnement de travail. 

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