精益运营体系打造法,助企业降本增效超 40%
在竞争激烈的商业红海,每一家企业都在苦苦探寻降本增效的良方,而精益运营逐渐成为众多企业破局的关键战场。你瞧,有这么一家家居品牌,耗费了整整三个月的时间,精心优化生产流程,本以为能大幅提升效益,可最终却发现,真正拖后腿的竟是需求预测偏差引发的库存积压。这就如同丰
在竞争激烈的商业红海,每一家企业都在苦苦探寻降本增效的良方,而精益运营逐渐成为众多企业破局的关键战场。你瞧,有这么一家家居品牌,耗费了整整三个月的时间,精心优化生产流程,本以为能大幅提升效益,可最终却发现,真正拖后腿的竟是需求预测偏差引发的库存积压。这就如同丰
全星FMEA软件系统应运而生,专为汽车部件企业打造,以智能化工具实现失效模式分析(FMEA)、控制计划(Control Plan)与过程流程图(Process Flow)**的协同管理,助力企业降本增效,全面提升质量管控水平。
高效的数据互通与协同:全星FMEA软件系统能够实现FMEA、PC和PFD之间的无缝数据互通。这意味着您在进行失效模式分析时,相关数据可以即时同步到控制计划和过程流程图中,避免了重复输入和数据不一致的问题,大大提高了工作效率。强大的自动化功能:全星FMEA软件系
质量是设计出来的,设计过程造就产品质量。提升设计质量关键在于预防,在于DFMEA应用成熟度。DFMEA是国际通用的有效的设计质量预防工具,但真正开展得好且富有成效的并不多见,国内企业更是寥寥无几。今天,我们就通过案例帮你一招搞定DFMEA的运用。
在激烈的市场竞争中,中小企业常因资源有限而忽视风险管理,导致质量事故频发。据统计,2024 年全球制造业因设计缺陷造成的损失高达 3200 亿美元,其中 60% 的中小企业缺乏系统化的失效预防手段。本文基于数十家企业的实践案例,探讨如何在有限资源下实现 FME
(某汽车零部件工厂的车间里,质检主管李工正盯着屏幕上的良率数据发愁 —— 过去三个月,涡轮增压器密封不良的客诉率持续攀升,产线返工成本已吞噬了 12% 的利润。直到引入 PFMEA 工具,他们用三个月时间将缺陷率从 3.8% 降至 0.9%,单件制造成本下降
目标检测是当前计算机视觉领域内研究的一个热点,与图像分类不一样的是,目标检测不仅要准确地识别出图像中目标的类别,还要准确的定位该目标的位置,并用边界框把目标框起来。
机器视觉检测技术在图像处理上演化出图像分类、目标检测、语义分割以及实例分割等 4 种任务类型,图像分类任务确定图像归属类别,输出图像标签;目标检测任务确定目标图像归属类别又获取目标位置,输出目标类别标签与位置;语义分割任务确定图像像素类别,输出不区分个体的分割
时间引导的标签分配框架(Temporal-Guided Label Assignment,简称TGLA)是一种用于视频对象检测的创新方法。该框架旨在解决视频中由于目标物体外观恶化导致的标签分配问题。具体而言,TGLA通过利用时间信息来优化区域提议网络(RPN)