Search
  • Machine Vision Indonesia

Predictive Quality Control


Analisis prediktif kontrol mengacu pada proses menganalisis data untuk mengenali dan memecahkan masalah terlebih dahulu. Predictive Quality Control memungkinkan perusahaan untuk mengurangi kerugian dan pemborosan dalam kualitas produk dengan mengidentifikasi akar penyebab suatu masalah. Apakah keuntungannya hanya berhenti disitu saja? Tentu saja tidak. Predictive Quality Control juga dapat melacak kerugian suatu proses karena inefisiensi dalam proses itu sendiri.


Bagaimana langkah-langkah penerapan Predictive Quality Control?

  1. Kumpulkan banyak data berkualitas dan akurat Menghasilkan banyak data saja tidak cukup. Data penting dan akurat lebih baik daripada data banyak namun tidak akurat.

  2. Mulai analisis dan prediksi opsi terbaik Melalui proses ini akan menunjukkan dimana letak kekurangan dan memperoleh informasi bagaimana cara meningkatkannya berdasarkan data.

  3. Implementasi opsi terbaik Prediksi dengan menggabungkan data berkualitas dan akurat akan memungkinkan perusahaan manufaktur untuk merencanakan dan menerapkan praktek terbaik secara efisien.

Tidak hanya di Industri Manufaktur, Netflix pun menerapkan Predictive Quality Control. Melalui metadata analisis yang dilakukan Netflix menunjukkan pola kegagalan suatu konten.

Misalnya, konten lama (berdasarkan tahun rilis) memiliki tingkat kerusakan yang lebih tinggi, kemungkinan karena penggunaan format lama untuk pembuatan dan penyimpanan aset. Genre konten juga menunjukkan pola kegagalan tertentu.


Recent Posts

See All

Ready to digitally transform your company? 

Discuss with us how our solution enables future digital growth in your company 

Screenshot_2022-11-14_at_11.54.24_AM-removebg-preview.png