Convergeが開発した「Quality Intelligence」

エンジニアリングの専門知識、独自技術、AIを活用した検査を組み合わせ、サプライチェーン全体における品質、検証、およびトレーサビリティを強化する

品質検査の向上

電子部品の品質リスクは、特定が難しい場合があります。Convergeは、エンジニアリングの専門知識、高度な品質プロセス、およびAIを活用した機能を含む独自技術を組み合わせることで、潜在的な問題の特定を支援し、複雑なサプライチェーン全体における検査、検証、およびトレーサビリティの強化に貢献します。

CONVERGEIQ

デジタルデータ取得とトレーサビリティ

複雑なサプライチェーン全体にわたるデジタル画像の取得および検査データの管理。

検査データの収集とトレーサビリティのためのデジタル基盤を提供します。

AGILA™

AIを活用した検査

AIを活用した分析によりエンジニアリングの専門知識を強化し、潜在的な異常の発見を支援するとともに、複雑なサプライチェーン全体でより一貫性のある検査の実施を支えます。

AIを活用した、見つけにくい異常の特定。

FALCON

自動化技術の検証

テクノロジー商品向けのテストを自動化し、客観的な検証データを生成するために設計された独自の検証プラットフォーム。

技術の拡張性があり、再現性のある検証をサポートします。

AGILA™

AIを活用した検査プラットフォーム

AGILAは、検査画像にAIを活用した分析を適用し、潜在的な異常、パターン、および真正性に関する懸念事項を抽出して、エンジニアによる確認に供します。これは、既存の検査手法やエンジニアリングの専門知識に取って代わるものではなく、それらを補完するものです。

潜在的なリスクの早期発見を支援します

表面上の異常、真正性に関する懸念、および検査上のリスクを洗い出し、技術者が確認できるようにします。

AIを活用した、見つけにくい異常の特定

従来の検査方法だけでは見つけにくい、微細な視覚的パターンや異常を浮き彫りにします。

一貫性のある技術レビューを支援します

AIを活用した分析とエンジニアリングの専門知識を組み合わせ、一貫性のある検査とレビューを支援します。

AGILA™の実際の動作をご覧ください

AGILAが、検査画像、AIを活用した分析、および技術レビューをどのように組み合わせているかをご覧ください。

1. 撮影：品質検査室からの検査画像。

2. 分析：AIを活用した検査画像の分析。

3. フラグ：潜在的な 異常が特定され、エンジニアによる確認と評価が行われる。

4. エンジニアによるレビュー：品質エンジニアが最終的な検証を担当する。

研究・開発・エンジニアリングチーム

Converge社の社内研究開発・エンジニアリングチームは、当社の独自技術を具現化してきました。彼らの専門知識と革新性により、当社の品質管理能力は絶えず進化し続けています。当社の技術プラットフォームは、新たな検査・検証機能やAIを活用した機能が開発されるにつれて、将来的に拡張できるよう設計されています。