CASE STUDIES
Hella公司：全球一線汽車供應商
Drishti在10周內使一個實用的人工智慧解決方案成為現實，並幫助Hella團隊發現改進機會。
客戶概述
Hella公司是一家精益製造商和世界領先的汽車供應商之一。他們的世界級團隊歷來使用最先進的精益方法和先進技術來優化他們的生產。當Hella Ventures團隊遇到Drishti時，他們發現了一個機會，即利用我們的人工智慧視頻和分析技術在精益生產實踐中邁出進化的一步。
挑戰：發現隱藏的優化機會
Hella公司的運營團隊想看看Drishti是否真的能找到隱藏的優化機會。因此，他們在一條運行最好、優化程度最高的線路上部署了Drishti，看看Drishti發現了什麼。
10周後，他們得到了所需的結果，並在全球更多的工廠中推進Drishti的部署。
該解決方案。利用Drishti的資料和視頻進行人工智慧驅動的生產
Hella公司的目標是確定標準化工作的偏差和提高生產率的領域。他們的持續改進團隊使用Drishti來記錄生產線上每個工作站的週期時間，以便為持續改進活動做準備。
他們將 12 個 Drishti 視頻流部署到他們的工作站。
將其付諸實踐
Marcos Aurelio Alves Junior是墨西哥Hella公司的卓越運營和工業工程經理。他負責Drishti專案，並有Drishti客戶成功團隊支援他。
Drishti團隊不僅提供了如何使用Drishti系統的指導，還提供了關於改進活動的專家回饋，以及在哪些方面應優先開展工作。在五周內，Hella團隊就得到了Drishti生成的關於改進活動的分析報告，包括生產線平衡、工作站的週期時間頻率和生產趨勢。
這與Alves過去開展的任何其他改進活動都不一樣。
"Alves說："通常情況下，你通過時間和運動研究記錄一百個週期，"Drishti記錄了500或1000個週期，人們不會感到被觀察到，所以不會出現資料偏差。你有真實的環境在你的指尖，以獲得更真實的持續改進，而且你可以隨時運行它。"
Hella團隊使用Drishti的線條變化和趨勢圖來浮現週期時間的異常，並直接從圖表中點擊進入視頻。有了唾手可得的視頻，平衡線路的方法就不會成為巨大的、耗時的謎題來解決。他們現在可以更頻繁地改進生產線，並有更好的洞察力。
結果：新的精益流程得到了回報
0%
週期時間減少
0%
生產率提高
0%
增加OEE
Alves和團隊完成了Drishti支持的kaizen活動，證明了高度優化的生產線仍有更大的生產力潛力，並相信持續改進活動實際上可以連續進行。
總的來說，該團隊看到週期時間減少了7%，而生產力增加了5%。其結果是每年增加了數萬個汽車電子產品部件的產能。勞動力成本的減少來自于重新平衡生產線的能力，以及在輪班之間出現變化時立即做出反應的能力--提高生產力。
現在，Hella公司正在將其Drishti部署擴大到全球其他工廠。在海拉公司看來，該團隊已經通過新的人工智慧和視頻技術突破了精益生產的障礙，支援他們進入人工智慧驅動的生產時代。