Dr. Indus kombinuje průmyslové know-how a AI agenty pro PFMEA, PPAP, HSE auditování, prediktivní údržbu a optimalizaci výroby. Výsledky měřitelné od prvního dne.
Od normativní dokumentace po prediktivní systémy — Dr. Indus pokrývá celý životní cyklus výrobní operace.
AI-asistovaná analýza FMEA dle AIAG-VDA metodologie s automatickým přiřazením RPN a generováním opatření.
Automatizace přípravy PPAP balíčků Level 1–5 s AI kontrolou úplnosti a sledovatelnosti k zákaznickým požadavkům.
Gap analýza, dokumentace procesů a audit readiness pro certifikační audit. AI agent připravuje interní audity kontinuálně.
IoT senzory + ML modely pro predikci poruch strojů dříve, než nastanou. Snížení neplánovaných odstávek o 73 %.
Automatická vizuální inspekce kvality s AI modely trénovanými na průmyslových defektech. 100× rychlejší než ruční kontrola.
Real-time analýza OEE, identifikace bottlenecků a doporučení pro zvýšení throughputu bez CAPEX investic.
AI-řízená optimalizace spotřeby energie napříč výrobními linkami. Průměrná úspora 23 % bez změny výrobního programu.
Identifikace 78 % bezpečnostních rizik dříve, než jsou zabudována do výroby. HIRA, Compliance Gap, Ergonomie, Safety Checklist.
Vlastní AI agenti trénovaní na interní dokumentaci, normách a procesech. Okamžité odpovědi pro operátory a techniky.
Každý projekt Dr. Indus je zdokumentován s měřitelnými výsledky. Žádný marketing — pouze data.
AI-generovaná PFMEA pro vstřikovací linku s 340 operacemi. Pokrytí AIAG-VDA Action Priority metodologie.
ML modely na vibračních datech rotačních strojů. Predikce poruch 14 dní dopředu s 94% přesností.
AI-asistovaný HSE audit ve fázi designu eliminuje rizika před fyzickou instalací. HIRA + Gap + Checklist.
Analýza procesů, dat a bolestivých míst. Definice KPIs a scope projektu.
Trénování modelů na vašich datech. Integrace s existujícím MES/ERP systémem.
Pilotní deployment na vybrané lince nebo procesu s měřením baseline.
Iterativní ladění modelů na základě zpětné vazby z výroby. Validace výsledků.
Plošné nasazení, školení týmů a předání dokumentace. Continual monitoring.
Metodologie Dr. Indus je průmyslově agnostická — normativní jádro je stejné, parametry se adaptují na váš sektor.
Tier 1/2/3 dodavatelé. IATF 16949, PPAP, PFMEA, VDA metodologie, OEM audity.
Process safety, ATEX, REACH, PSSR, Seveso III. Prediktivní monitoring reaktorů.
HACCP integrace, GMP, OEL management, hygienický design, IFS/BRC dokumentace.
Strojírenství, plastikářství, dřevozpracující průmysl. Machine safety, coboty, OEE.
Devět specializovaných modulů pokrývá celý výrobní ekosystém — od normativní dokumentace po AI-řízené operace.
AI-asistovaná FMEA analýza dle AIAG-VDA s automatickým RPN a generováním preventivních opatření. Pokrytí Process FMEA, Design FMEA i FMEA-MSR.
Plná automatizace přípravy PPAP balíčků (Level 1–5). AI kontrola úplnosti, sledovatelnost k zákaznickým normám, PSW generátor.
Gap analýza, dokumentace QMS, audit readiness, kontinuální interní audity AI agentem. Příprava na TÜV/Bureau Veritas certifikaci.
IoT senzory + ML modely pro predikci poruch rotačních strojů, hydrauliky a elektromotorů. Integrace s CMMS systémy.
Deep learning inspekce povrchových defektů, rozměrová kontrola, kompletnost sestav. 100% pokrytí 24/7 bez lidské únavy.
Real-time OEE dashboard, AI identifikace bottlenecků, scheduling optimalizace, waste reduction bez kapitálových investic.
AI-řízená optimalizace spotřeby. Smart metering, load forecasting, demand response, ESG reporting automatizace.
Proaktivní HSE audit v design fázi linek. AI HIRA analýza, Compliance gap (ATEX/REACH/PSSR), Ergonomie, Design Safety Checklist.
Vlastní AI agenti trénovaní na interní dokumentaci, normách a SOP procedurách. Okamžité odpovědi pro operátory, technology a auditory.
Každý případ dokumentuje výzvu, metodologii a měřitelný výsledek. Žádné odhady — pouze verifikovatelné výstupy.
AI-generovaná PFMEA dle AIAG-VDA pro 340 operací vstřikovací linky. Pokrytí celého portfolia plastových komponentů pro BMW Group.
Automatizovaná příprava PPAP balíčků Level 3 pro 47 nových dílů s OEM deadline 6 týdnů. Nulové zamítnutí zákazníkem.
Příprava QMS dokumentace a dosažení IATF 16949 certifikace pro strojírenský závod 280 zaměstnanců za 8 měsíců.
ML modely predikce poruch na rotačních strojích chemické výroby. Predikce 14 dní dopředu, integrace se SAP PM modulem.
Deep learning detekce svarových vad na karosářských dílech. Náhrada 6 inspektorů, 100% pokrytí výroby v reálném čase.
AI analýza mikrostopů, přestavbových časů a waste na balicí lince. Identifikace skrytých ztrát přesahujících 180 000 EUR/rok.
AI-řízená optimalizace spotřeby strojírenského závodu. Smart metering, peak shaving, ESG reporting pro skupinový management.
Proaktivní identifikace bezpečnostních rizik v design fázi před fyzickou instalací. 4 průmyslová odvětví, 4 klíčové deliverables.
Vyzkoušejte schopnosti Dr. Indus AI systémů přímo v prohlížeči. Výstupy jsou generovány živě — žádné předpřipravené výsledky.
Bez skrytých poplatků, bez lock-in kontraktů. Platíte za výsledky, ne za přítomnost konzultantů.
Dr. Indus je záměrně štíhlá operace: jeden průmyslový expert a specializovaný AI systém. Žádná agenturní hierarchie, žádní junioři za mnohonásobně vyšší cenu. Mluvíte přímo s tím, kdo dělá práci.
Průmyslový konzultant se zaměřením na kvalitu, HSE a AI-augmentované procesy ve výrobě. Kombinuje praktické know-how z automotive, chemie a obecného manufacturingu s moderními AI nástroji. Dr. Indus není firma s 50 konzultanty — je to přesně opačný přístup: jeden člověk + AI, který zvládne to, na co jiní potřebují tým.
Specializovaný AI agent trénovaný na průmyslových normách (IATF, VDA, ISO, ATEX, REACH), databázích incidentů a best practices. Generuje draft PFMEA, PPAP checklisty, HSE reporty, gap analýzy a datové modely. 24/7 bez únavy, každý výstup prochází finální validací Jana.
Tradiční konzultační firmy prodávají hodiny konzultantů. Dr. Indus prodává výsledky. Jeden expert s AI systémem zvládne za 3 týdny to, co tým 6 lidí dělá 12 týdnů — a za zlomek ceny. Žádný overhead, žádná junior-senior zředění, žádné slide decks. Jen reálná práce s reálnými daty.
Praktické průvodce, normativní přehledy a case analysis z reálných projektů. Bez marketingu — pouze technická hodnota.
Přehled klíčových rozdílů nové AIAG-VDA PFMEA metodologie s Action Priority čísly versus tradiční RPN přístup. Praktické dopady na dokumentaci.
PFMEAAnalýza incidentní databáze 5 000 průmyslových úrazů ukazuje, kde se chyby rodí a jak HSE audit v design fázi dramaticky snižuje náklady.
HSEObjektivní srovnání výkonu deep learning modelů a zkušených inspektorů v různých typech výrobních defektů. Data z 12 měsíců produkce.
Computer VisionPraktický průvodce ATEX zonací s příklady z chemického a potravinářského průmyslu. Kde výrobci systematicky chybují a jak se tomu vyhnout.
HSE / ATEXTechnické srovnání vibračních, akustických a termografických senzorů pro různé typy poruch. Co skutečně potřebujete a co je marketingový hype.
Prediktivní údržbaAnalýza reálných OEE hodnot u 23 automotive klientů Dr. Indus. Kde je 85 % dosažitelných a kde jde o zbožné přání. Konkrétní data.
Optimalizace výrobyBezplatná úvodní konzultace 60 minut. Analyzujeme váš aktuální stav a navrhneme konkrétní AI řešení s odhadem ROI.
Po–Pá: 8:00 – 20:00
AI systém Dr. Indus: 24/7
Na každou poptávku odpovídám do 24 hodin s konkrétní analýzou situace a návrhem dalšího kroku. Žádné generické obchodní nabídky.
AI-asistovaná PFMEA dle AIAG-VDA pro kompletní vstřikovací linku. Pokrytí Action Priority metodologie pro BMW Group supplier.
Tier-1 dodavatel BMW Group čelil požadavku na kompletní PFMEA dokumentaci dle AIAG-VDA pro novou vstřikovací linku s 340 výrobními operacemi. Termín zákaznického auditu byl fixní — 3 týdny. Tým quality měl k dispozici 2 inženýry.
Tradiční manuální přístup by vyžadoval minimálně 12 týdnů práce a tým 6 expertů. Dr. Indus AI engine vygeneroval prvotní PFMEA strukturu za 4 hodiny, expert tým provedl review a validaci.
| Operace | Failure Mode | S | O | D | AP# |
|---|---|---|---|---|---|
| Vstřik. teplota | Nedostříknutý díl | 7 | 4 | 3 | M |
| Vyhazovač | Deformace dílu | 6 | 3 | 4 | L |
| Upínání formy | Přetok materiálu | 8 | 5 | 2 | H |
| Chlazení formy | Deformace vlivem teploty | 6 | 4 | 3 | M |
| Odformování | Zlomení výlisku | 9 | 2 | 5 | H |
Automatizovaná příprava PPAP Level 3 pro 47 nových plastových dílů. Deadline 6 týdnů, zákazník Škoda Auto. Výsledek: 100% schválení napoprvé.
Dr. Indus PPAP engine automaticky generuje a kontroluje všech 18 elementů PPAP balíčku. Pro každý díl vytvoří kontrolní strukturu, propojí s PFMEA, Control Planem a MSA studiemi, zkontroluje completeness a připraví PSW k podpisu.
Pro 47 dílů by manuální přístup vyžadoval dedikovaného PPAP koordinátora po dobu 4 měsíců. Dr. Indus zvládl základní strukturu za 2 dny, zbývajících 6 týdnů šlo do fyzického měření, MSA studií a zákaznické komunikace.
Implementace a certifikace IATF 16949 pro strojírenský závod 280 zaměstnanců. AI agent průběžně auditoval QMS a identifikoval gapy před certifikačním auditem.
Středně velký strojírenský závod získal první přímou zakázku od Tier-1 automotive dodavatele. Podmínkou bylo dosažení IATF 16949 certifikace do 8 měsíců. Závod měl ISO 9001:2015, ale žádné automotive specifické procesy ani dokumentaci.
Dr. Indus provedl vstupní gap analýzu v prvním týdnu — AI agent porovnal stávající QMS s 332 požadavky IATF 16949 a zákaznickými CSR. Výsledkem byl prioritizovaný 8-měsíční plán implementace.
ML modely na vibračních datech rotačních strojů chemické výroby. 94% přesnost predikce, integrace se SAP PM. Úspora 2.4M € za první rok.
Chemický závod s 23 kritickými rotačními stroji (kompresory, pumpy, míchačky) měl průměrně 8 neplánovaných stopů ročně. Každá hodina prostoje znamenala ztrátu 12 000 € produkce a až 35 000 € havarijní opravy.
Dr. Indus nasadil vibro-akustické senzory na všech 23 strojích, propojil je s AWS IoT Core a natrénoval anomaly detection modely na 18 měsících historických dat. Výsledkem je systém predikující poruchy 14 dní dopředu.
Deep learning detekce svarových vad na karosářských dílech. Náhrada 6 inspektorů, 100% pokrytí výroby 24/7. PPM úroveň pod detekčním limitem zákazníka.
Tier-1 automotive dodavatel měl PPM úroveň 42 na svarových dílech posílaných zákazníkovi. 6 vizuálních inspektorů pracovalo ve třísměnném provozu, únava a lidský faktor způsobovaly nesrovnalostem detekce.
Dr. Indus nasadil 4 GigE Vision kamery + edge AI processing jednotky přímo na svářecí linku. CNN model byl natrénován na 50 000 anotovaných snímků svarových vad. Inference probíhá v reálném čase pod 80 ms na snímek.
AI analýza mikrostopů a skrytých ztrát na balicí lince potravinářského závodu. Identifikace 180 000 € ročních ztrát bez jakékoli CAPEX investice.
Potravinářský závod hlásil OEE 68 %. Výrobní ředitel byl přesvědčen, že zlepšení vyžaduje nový stroj. Dr. Indus nasadil OEE monitoring systém a analyzoval 90 dní výrobních dat.
Výsledek: 63 % ztrát pocházelo z mikrostopů pod 30 sekund — v MES systému neviditelných, ale v součtu kritických. Dalších 27 % bylo způsobeno suboptimálním plánováním čistících cyklů. Žádná CAPEX investice nebyla potřeba.
AI-řízená optimalizace spotřeby strojírenského závodu. Smart metering, load forecasting a peak shaving. ESG reporting automatizace pro skupinový management.
Strojírenský závod s roční spotřebou 3 200 MWh elektřiny a 1 800 MWh zemního plynu. Skupina vyžadovala ESG reporting a snížení Carbon footprint. Energetický manažer neměl data o spotřebě v reálném čase.
Dr. Indus nasadil smart metering na 48 výrobních zón a natrénoval load forecasting modely. AI identifikoval špičky spotřeby korelující se suboptimálním startovacím sekvencováním strojů a příležitosti pro demand response.
AI-asistovaný HSE audit výrobních linek ve fázi designu eliminuje až 78 % bezpečnostních rizik dříve, než jsou fyzicky zabudována do výroby. 4 průmysly, 4 klíčové deliverables, 8.4× ROI.
Tradiční HSE audity probíhají reaktivně — po instalaci zařízení nebo těsně před certifikačním auditem. V tento moment jsou náklady na bezpečnostní opatření 5–30× vyšší než ve fázi designu.
Dr. Indus zavádí Design Safety Integration: HSE audit probíhá souběžně s vývojem layoutu. AI agent analyzuje CAD dokumentaci vůči databázi 50 000+ průmyslových incidentů a 120+ bezpečnostních norem.
Registr hazardů s risk matrix (Likelihood × Severity), residual risk assessment a sledovatelností k normám. Export kompatibilní s OEM HSE portály.
Systematická analýza souladu s legislativou. Pro každý gap: požadavek, aktuální stav, navrhované řešení s odhadem nákladů a priority (Critical/Major/Minor).
Ergonomická analýza v design fázi — výška pracovišť, dosahové zóny, NIOSH Lifting Equation, vibrace/hluk. 3D heatmapa ergonomických rizik na layoutu.
Modulární digital checklist pro FAT/SAT audity a periodické re-audity. Signoff workflow: HSE Engineer → Plant Manager → Customer. Automatické flagování non-conformit.