Les fabricants de pièces détachées peuvent capturer des images de chaque composant à la sortie de la chaîne d’assemblage et exécuter automatiquement ces images via un modèle d’apprentissage automatique pour identifier les défauts. Des algorithmes de détection d’anomalies très précis peuvent détecter des problèmes jusqu’à une fraction de millimètre. L’analyse prédictive peut être utilisée pour évaluer si une pièce défectueuse peut être retravaillée ou doit être mise au rebut. Éliminer ou retravailler les pièces défectueuses à ce stade est beaucoup moins coûteux que de les découvrir et de devoir les réparer plus tard. Cela permet d’économiser sur des problèmes plus coûteux en cours de fabrication et réduit le risque de rappels coûteux. Cela contribue également à garantir la sécurité, la satisfaction et la fidélisation des clients.