Fully automated traceability of QC results for ETO production

Offentlig prosjektsammendrag

Mange norske små og mellomstore bedrifter (SMB-er) har en stor andel "engineer-to-order" (ETO) produksjon. For slike skreddersydde produkter utgjør ofte manglende kvalitetskontroll og mangelfull sporbarhet en stor andel av produksjonskostnadene. Slike mangler kan forsinke leveranser og medføre store direkte kostnader. Manuell kvalitetskontroll (QC) er tidkrevende og krever høy kompetanse. SMB-er er gjerne sårbare for tap av nøkkelpersonell med påkrevd QC kompetanse. I senere tid har norske underleverandører til maritim og offshore industri opplevd stadig større konkurranse og høyere krav til kortere leveringstid blant sine kunder. Fremover er de nødt til å levere kundetilpassede produkter på betydelig kortere tid enn i dag for å kunne konkurrere i et globalt marked. I storskala serieproduksjon benyttes maskinlæring for å sikre kvaliteten på produktet rutinemessig. Med løpende input i form av sensordata fra produksjonslinjen og moderne maskinlæringsteknologi er det store besparelser ved at systemet automatisk kan avgjøre om eventuelle avvik vil påvirke kvaliteten. For norske SMB-er, som er spesialisert på små serier og ETO produksjon, er en slik automatikk i kontroll av kvalitet ikke tilgjengelig: Seriene er for små til å rekke å trene opp maskinlæringssystemet før bedriften må videre til neste produkt. Vi skal støtte opp om norsk industri gjennom å gjøre maskinlæringsbasert QC tilgjengelig for små serier av skreddersydde produkter. Prosjektet vil bidra til å skape mer konkurransedyktige norske utstyrsleverandører, til maritim og offshore sektor, men også andre markeder med høye krav til kort leveringstid.