Futaba bude označovat díly pomocí systému DCIx MES

Společnost Futaba v Havlíčkově Brodě nasazuje systém DCIx MES pro značení dílů přímo na výrobní lince. Projekt, jehož dodavatelem je firma Aimtec, má za cíl splnit požadavky zákazníků Futaby a zajistit zpětnou sledovatelnost výrobků.



Impulsem k zavedení systému byl požadavek firmy Faurecia. Ta, jako zákazník Futaby, chtěla, aby se na výrobek tiskl přímo ve výrobě štítek, který bude jednoznačně identifikovat každý vyrobený kus. Management Futaby se obrátil s touto potřebou na svého dodavatele logistického systému DCIx WMS, společnost Aimtec, který přišel s návrhem napojit systém pro sběr dat DCIx MES přímo na dvě linky vyrábějící pravé a levé díly. Štítky tak budou vytvářeny automaticky na základě impulzu z linky. Následným skenováním štítků po výstupní kontrole operátor zaznamená, zda se jedná o dobrý nebo špatný díl. Tím bude zajištěna i evidence zmetků. Na jednom stroji se denně vyrobí 1 200 dílů. Součástí projektu bylo také rozšíření a upgrade současného systému pro řízení skladů a logistiky DCIx WMS.

 

Přínosem řešení je splnění zákaznických požadavků, zajištění traceability a kontrola kvality. Start ostrého provozu je naplánován na květen 2014. Zároveň byl v dubnu spuštěn projekt na implementaci systému pro pokročilé plánování a řízení výroby Asprova.


 
  

- PR -

Od zálohování k jistotě obnovy

QNAP představuje novou éru kybernetické odolnosti a datové suverenity v době AI


Rozvoj umělé inteligence zásadně mění způsob, jakým organizace pracují s daty. Data jsou stále nejcennějším aktivem podniků, ale současně rostou nároky na jejich ochranu, dostupnost a možnost využívat je pro lokální AI aplikace bez nutnosti jejich přesunu do veřejného cloudu. Právě na tuto změnu reagovala společnost QNAP na veletrhu Computex 2026, kde představila novou strategii „Ready & Recovery“ a ekosystém řešení zaměřených na kybernetickou odolnost, vysokou dostupnost a datovou suverenitu v éře AI.

  

- PR -

AI reporting

Nová cesta pro rozhodování nad firemními daty


Manažer výroby samozřejmě vnímá problém, ale musí čekat na analytika, aktualizovaný report a jeho interpretaci. Každý den přináší potřebu odpovědí na nové nebo neočekávané situace. Dnes již lze s pomocí AI pokládat otázky přímo nad firemními daty - ovšem pouze tehdy, jsou-li data správně připravena a strukturována tak, aby jim reportovací agent přesně rozuměl. Stejně tak musí být agent vytrénovaný na specifika daného prostředí, aby jeho odpovědi byly relevantní a spolehlivé. Výsledkem je schopnost reagovat na provozní situace okamžitě, a efektivněji tak minimalizovat prostoje, eliminovat chybovost i snižovat výrobní náklady.