Zvýšení ziskovosti díky vysoce kvalitním dílům
Průvodce implementací řešení pro řízení kvality určený pro strojírenskou dílnu
Výrobci dílů čelí rostoucímu tlaku na to, aby dodávali vysoce kvalitní výrobky a zároveň snižovali náklady, plnili cíle udržitelnosti a přizpůsobovali se složitým požadavkům zákazníků. Tradiční přístupy ke kvalitě, často izolované a roztříštěné, se s těmito výzvami nedokáží vypořádat.
Digitální, integrovaný systém řízení kvality (QMS) mění váš přístup ke kvalitě výrobků a procesů a umožňuje vytvořit centralizovaný a standardizovaný rámec. Digitální systém QMS díky synchronizaci procesů návrhu, výroby a kvality podporuje větší spolupráci, zlepšuje rozhodování a urychluje uvádění výrobků na trh. Aspekty kvality jsou součástí celého životního cyklu výrobků, od návrhu až po dodání, a zajišťují shodu s předpisy a přizpůsobivost.
Projděte si naši e-knihu a zjistěte, jak řešení QMS od společnosti Siemens umožňuje výrobcům dosáhnout provozní efektivity, zajistit shodu s předpisy a podpořit strategii nulového výskytu vad. Tento inovativní přístup vám pomůže optimalizovat spotřebu energie, snížit množství odpadu a splnit očekávání zákazníků – to vše při zachování konkurenceschopnosti v rychle se vyvíjejícím odvětví. Modernizujte své snahy o dodávání špičkových dílů, aniž by to bylo na úkor nákladů, času nebo kvality.
Související zdroje informací
Harvard University: Effective SW/HW Co-Design of Specialized ML Accelerators Using Catapult HLS
Harvard sheds light on their agile algo-hw co-design & co-verification methodology powered by HLS. It led to an order of magnitude improvement in the design effort across 3 generations edge AI accelerator SoCs.
Stanford University: Edge ML Accelerator SoC Design Using Catapult HLS
Describes the design and verification of the systolic array-based DNN accelerator taped out by Stanford, the performance optimizations of the accelerator, and the integration of the accelerator into an SoC.
How NVIDIA Uses High-Level Synthesis Tools for AI Hardware Accelerator Research
With constant change in AI/ML workloads, NVIDIA leverages a High-Level Synthesis design methodology based off SystemC and libraries like MatchLib to maximizing code reuse & minimizing design verification effort