논문 상세정보
Analytical Approach to Support Fault Diagnosis and Quality Control in End-Of-Line Testing
-
초록
Abstract Operators in end-of-line testing of assembly lines often try out multiple solutions until they can solve a product quality issue. This calls for a decision support system based on data analytics that effectively helps operators in fault diagnosis and quality control. However, existing analytical approaches do not consider the specific data characteristics being prevalent in the area of End-of-Line (EoL) testing. We address this issue by proposing an analytical approach that is tailored to EoL testing. We show how to implement this approach in a real-world use case of a large automotive manufacturer, which reveals its potential to reduce unnecessary rework.
-
주제어
Analytics . decision support . recommendation system . fault diagnosis . quality control . optimization.
활용도 분석
-
상세보기
-
원문보기
원문보기
무료다운로드
유료다운로드
- 원문이 없습니다.
유료 다운로드의 경우 해당 사이트의 정책에 따라 신규 회원가입, 로그인, 유료 구매 등이 필요할 수 있습니다. 해당 사이트에서 발생하는 귀하의 모든 정보활동은 NDSL의 서비스 정책과 무관합니다.
원문복사신청을 하시면, 일부 해외 인쇄학술지의 경우 외국학술지지원센터(FRIC)에서
무료 원문복사 서비스를 제공합니다.
NDSL에서는 해당 원문을 복사서비스하고 있습니다. 위의 원문복사신청 또는 장바구니 담기를 통하여 원문복사서비스 이용이 가능합니다.
- 이 논문과 함께 출판된 논문 + 더보기
-
-
Editorial: Smart Manufacturing at CIRP CMS 2018
- Deep Learning-based Multimodal Control Interface for Human-Robot Collaboration
- Dynamic scheduling of shared human-robot manufacturing operations
- Context-dependent multimodal communication in human-robot collaboration
- Potential users' key concerns and expectations for the adoption of cobots
