Embedded Files
Az NPI (New Product Introduction) akkor lesz sikeres, ha a technológia gyorsan beállításra kerül és nem húzódik el hónapokig: kevés iteráció, kontrollált kísérletezés, egyértelmű quality gate-ek (gyártásközi minősítések), és olyan döntéstámogatás, ami számokkal védhető a vezetőség és a vevő felé is.
A NPI gyártástechnológiai optimalizálás szolgáltatásunk a bevezetéskori tipikus veszteségeket csökkenti: instabil paraméterezés, mikroleállások, minőségi kilengések, túlzott ellenőrzés / rosszul felépített mintavétel, valamint a ciklusidő‑ és energia-veszteségek.
Veszteségfa diagnosztika és hozzáadott érték alapú automatizálhatósági elemzés
Veszteségfa diagnosztika és hozzáadott érték alapú automatizálhatósági elemzés
A gyártásban ritkán az a kérdés, hogy van‑e veszteség, hanem az, hogy pontosan hol keletkezik, mekkora, és melyik beavatkozás térül meg a leggyorsabban úgy, hogy közben a döntés dokumentált, visszakövethető és védhető legyen. Ehhez adunk egy gyors, strukturált és gyakorlatias szolgáltatáscsomagot: veszteségfa diagnosztikát (OEE‑alapon) és speciálisan modellel meghatározott hozzáadott érték alapú automatizálhatósági elemzést (vektortér adatbázison alapupó értéktranszformációs modellel).
Technológiai paraméterfa meghatározás analízissel/szimulációval
Technológiai paraméterfa meghatározás analízissel/szimulációval
A technológiai paraméterfa (receptúra/paraméter-struktúra) megmutatja, hogy mely beállítások (és milyen kölcsönhatásban) vezetik el a folyamatot a célminőséghez – és hol vannak azok a határértékek, amelyeknél már kockázat, szórás vagy veszteség keletkezik. Mi ezt analízissel és szimulációval, valamint DOE (kísérlettervezés) módszertannal támogatva alakítjuk ki, kifejezetten NPI (új termék bevezetés) és technológiai stabilizálás helyzetekre.
Mintavételi tervek és minősítési kapuk (quality gate) optimalizálása
Mintavételi tervek és minősítési kapuk (quality gate) optimalizálása
A szolgáltatás célja, hogy a mintavételezést és a minősítési kapukat statisztikailag megalapozottan (SPC/AQL, folyamatképesség) és auditálhatóan (döntési napló, evidenciacsomag) úgy alakítsuk át, hogy a minőség stabilabb legyen, miközben csökken a túlellenőrzésből fakadó idő- és költségteher.
Technológiából adódó ökológiai lábnyom számítás és optimalizálás
A fenntarthatóság ma már nem „szép extra”, hanem versenyképességi, költség- és megfelelőségi kérdés. Mi abban segítünk, hogy a gyártástechnológiához (folyamathoz, paraméterezéshez, energia- és erőforrás-felhasználáshoz) kötődő ökológiai lábnyom számszerűsíthető, visszakövethető és optimalizálható legyen – valós gyártási adatokra, sztenderd workflow-kra és bizonyítható evidenciákra építve
Energia-, ciklusidő- és erőforrás optimalizálás
Energia-, ciklusidő- és erőforrás optimalizálás
A gyártásban a legdrágább veszteségek tipikusan rejtve maradnak: mikroleállások, túlméretezett technológiai paraméterek, fölös energiafelhasználás, illetve erőforrás‑pazarlás (anyag, segédanyag, gépidő). Mi ezt adatvezérelt, standardizált módszertannal tárjuk fel és szüntetjük meg – baseline → target → verify logikával, hogy a javulás ne „érzés”, hanem bizonyítható eredmény legyen
Kísérlettervezés validációhoz DOE
Kísérlettervezés validációhoz DOE
Amikor új terméket vagy új technológiát vezetsz be, a „próbálgatás” drága: selejtet termel, széthúzza az átfutást, vitatható döntéseket szül, és audithelyzetben nehezen védhető. A DOE (Design of Experiments) validációhoz szolgáltatásunk célja, hogy kontrollált kísérlettervvel gyorsan eljuss a stabil, bizonyítható paraméterbeállításhoz, és ezt mérhető KPI-okkal (baseline → target → verify) igazolni tudd.
Page updated
Report abuse