NTT DATA와 히스터-예일은 7월 7일, 켄터키 베레아 지게차 공장의 품질 확인을 설명했다. 흠집 카메라로 분류하기 쉽다. 흠집을 보지 않는다. NTT DATA는 Archetype AI와 함께 비전 센서와 엣지 컴퓨팅을 핵심 조립 공정 하나에 넣었다. 연산은 건물 안에 남는다. 모델은 스테이션에서 일어나는 일과 예정된 생산 단계를 비교하고, 유닛이 넘어가기 전에 빠진 부품이나 끝나지 않은 단계를 표시하도록 되어 있다.
표면 모델과 단계 모델은 다르게 틀린다. 전자는 조명, 라벨, 흔적을 결함으로 칠지와 다툰다. 후자는 작업 지침과 다툰다. 더 빠르고 정당한 동작을 이미 찾은 숙련 조립공은, 문서가 고쳐지지 않았다면 이탈로 보인다. 그때 카메라는 불량 차량이 아니라 낡은 SOP를 단속한다.
두 회사는 초기 결과가 구축 기간을 기존 방식의 몇 달에서 몇 주로 줄였다고 말한다. 몇 대를 봤는지, 실제 누락 중 얼마나 잡았는지, 정상 유닛을 얼마나 자주 세웠는지, 지침이 틀린 쪽일 때 작업자가 표시를 무시할 수 있는지는 말하지 않는다. 유출률 없는 짧은 설치는 파일럿이다. 옵션 사양은 이 빈칸을 현장 문제로 만든다. 같은 섀시의 새 사양은 새 예상 순서다. 작업 지침을 소유한 변경 관리 밖에 있는 엣지 모델은 어제의 조립을 계속 채점한다.
베레아는 콘퍼런스 도면이 아니라 실제 스테이션이다. 보류 비율과 유출이 공개될 때 품질 결과가 된다.