Doberman® Explorer

把从测试设备提取的零配件的噪音检测数据转换成图像 


Doberman® Trainer

分析输入的图像数据构建适合相应零配件的诊断算法


Doberman® Detective

利用固有的诊断算法,确认生产产品是否存在不良 

噪音及振动检测解决方案

Doberman® Explorer

把从测试设备提取的零配件的噪音检测数据转换成图像

Doberman® Trainer

分析输入的图像数据,构建适合相应零配件的诊断算法

Doberman® Detective

利用固有的诊断算法,确认生产产品是否存在不良

批量生产产品质量检查
批量生产产品质量检查
精密特殊仪器
精密特殊仪器
遥感监测
遥感监测
生产线上出厂产品的噪声振动质量检查,产品制作/供应
批量生产产品质量检查
항공/국방/정밀기기 등의 특수 소음 진동측정 솔루션, 연구소Q/A 실험실 측정 등의 자동화
精密特殊仪器
噪音振动遥测与诊断解决方案
遥感监测

Doberman®缩短了人的介入和初期准备过程,具有划时代性。同时,也是以深度学习为基础的噪音诊断自动化解决方案。

根据拟诊断零配件的固有特性,为了准确判断是否存在不良而提供三种程序。 


Doberman®缩短了人的介入和初期准备过程,具有划时代性。同时,也是以深度学习为基础的噪音诊断自动化解决方案。

根据拟诊断零配件的固有特性,为了准确判断是否存在不良而提供三种程序。

Doberman® Explorer

把从测试设备提取的零配件的噪音检测数据转换成图像

Doberman® Explorer


把从测试设备提取的零配件的

噪音检测数据转换成图像 


提取适合零配件的固有特征的转换条件
提取适合零配件的固有特征的转换条件
根据条件,把大量的噪音数据转换成图像
根据条件,把大量的噪音数据转换成图像

Doberman® Trainer


分析输入的图像数据

构建适合相应零配件的诊断算法 

把大量的数据输入训练算法
把大量的数据输入训练算法
依据专业化的算法,计算不良程度
依据专业化的算法,计算不良程度

Doberman® Detective


利用固有的诊断算法,

确认生产产品是否存在不良 



根据Trainer规定的基准,计算各生产产品的不良程度,并判断是否为不良 

Doberman® Trainer

分析输入的图像数据,构建适合相应零配件的诊断算法

Doberman® Detective

利用固有的诊断算法,确认生产产品是否存在不良


生产线检查功能 

多贝曼经常提供一定的辨别标准,在生产线出现问题时可轻松确认。 

비非正常分数的最穷值脱离初始基准线  → 需要检讨生产线问题 


Doberman®的原理 

程序自主学习判别基准 

Doberman以具有类似特性的众多数据为中心,为计算“异常分数”,利用基于深度学习的异常检测(Anomaly detection)技术。分别赋予所有零配件“异常分数”,所以可以轻松判断零配件是否存在不良。 

Doberman®的效果 

可以用更少的时间和费用进行可信度高的诊断  

01 提高可信度  

  • 也可检测出未知的不良类型
  • 提供一定水平的辨别力

02 节减费用  

  • 人工费和维护费大幅节减
  • 可适用于多种型号 능

03 缩短时间 

  • 最大限度减少不良品分类及收集时间
  • 自动分析判别基准

从生产管理到品牌价值管理 


提前检测出家电及汽车制造过程中的不良,不仅能大幅减少不仅能大幅减少客户索赔管理、成品更换所需的费用而且还能构建可信度高的신뢰도 높은 品牌形象*A汽车公司的案例 



全部客户索赔中约有20%与噪音有关 


(初次修理后)再修理费用约为46% 


发送到中央售后服务中心的比例约为32% 

Doberman®的原理

程序自主学习判别基准

Doberman以具有类似特性的众多数据为中心,为计算“异常分数”,利用基于深度学习的异常检测(Anomaly detection)

技术。分别赋予所有零配件“异常分数”,所以可以轻松判断零配件是否存在不良。 

Doberman®的效果

可以用更少的时间和费用进行可信度高的诊断

01 提高可信度 
02 节减费用 
03 缩短时间 
  • 也可检测出未知的不良类型
  • 提供一定水平的辨别力 
  • 人工费和维护费大幅节减
  • 可适用于多种型号
  • 最大限度减少不良品分类及收集时间
  • 自动分析判别基准