Использование IoT для обеспечения высокого качества контроля в производстве

Жесткий контроль качества в производстве был последовательной целью на протяжении поколений. Неспособность обнаружить дефекты до того, как продукты покинут завод и попадут на широкую маркет, может привести к реколлам, недовольству клиентов и другим проблемам, негативно влияющим на прибыльность компании.

Однако применение Интернета вещей (IoT) в производстве становится все более популярным способом получить видимость, необходимую для поддержания высокого качества выпуска. Вот несколько действенных способов, которыми руководители могут и делают использование IoT для производства, чтобы достичь лучшего надзора.

Определите, как быстрее выявлять проблемы

Специалисты по контролю качества быстро узнают, насколько полезна эффективность для поддержания высоких стандартов. Например, обнаружение проблемы на первом этапе производственного процесса делает ее намного проще для устранения, чем если бы она была 발견ена на финальной стадии производства.

Это еще более разрушительно, если инцидент происходит после того, как продукт покинул производственное предприятие, например, если водитель грузовика держит скоропортящиеся товары вне допустимого диапазона слишком долго. Именно поэтому многие фармацевтические производители используют IoT для защиты холодильной цепи, устанавливая датчики, обеспечивающие оповещения в реальном времени.

Если люди на нескольких этапах цепочки поставок получают немедленные предупреждения о проблемах, практически нет шанса, что только что произведенные лекарства испортятся до достижения пунктов назначения. Аналогично, IoT может обнаружить, если станки завода не выровнены или иным образом не соответствуют стандартам контроля качества.

Когда люди хотят воспользоваться контролем качества в производстве, некоторые основные вопросы, на которые нужно ответить, касаются того, где и как происходят большинство проблем. Оттуда они могут изучить практичные способы применения IoT-технологий для помощи.

Понимание условий, окружающих катастрофические отказы

Когда критическое производственное оборудование выходит из строя, часто кажется, что нежелательное событие происходит внезапно. Однако реальность в том, что часто есть предвестия заранее, даже если люди не всегда их замечают.

Статистика показывает, что 56% отказов электростанций происходят из-за поврежденной электрической изоляции. Перегрев и аномально высокий потребляемый ток — некоторые вещи, которые могут вызвать разрушение изоляции. Однако люди могут не осознавать, что эта проблема обычно развивается медленно и в несколько фаз.

К счастью, IoT может сделать людей более осведомленными о проблемах оборудования до возникновения сбоев. Например, вторая фаза отказа электрической изоляции вызывает повышенное тепло в основном пораженном месте. Датчик может зафиксировать это и побудить людей отправить станок на обслуживание до нарушения производства.

Это преимущество напрямую связано с качеством. Когда станки работают как ожидается, вероятность их вклада в бракованные продукты 크게 снижается.

Анализ данных для выявления недостатков процессов

Часто люди полагаются на IoT для улучшений в производстве, используя данные датчиков для подтверждения того, что идет хорошо, и где есть место для улучшения. Например, ведущие производители часто используют lean-принципы для непрерывного совершенствования. IoT может вписаться в эти усилия.

Проблемы, связанные с процессом и материалами, вызывают 85% проблем с качеством. Поскольку IoT-датчики могут собирать текущие данные во времени, они идеально подходят для демонстрации того, где процедуры могут нарушаться и приводить к проблемам, негативно влияющим на продукт. Если улучшение качества является одной из главных целей компании, сбор данных в реальном времени может и должен формировать связанные решения.

Пристальный взгляд на информацию может показать, что большинство проблем возникает на определенном участке сборочной линии или на определенном станке. Альтернативно, они могут выявить высокий процент инцидентов, связанных с рабочими на определенной смене.

С другой стороны, IoT может подтвердить, где компания преуспевает, оправдывая продолжение установленных способов работы по всему заводу. Поддержание высокого уровня качества слишком важно, чтобы оставлять его на догадки или даже опыту лидера. Данные, собранные стратегически размещенными датчиками, могут предоставить информацию, которую лидерам нужно знать для уверенных решений.

В одном примере Nissan построил умный завод, в котором были различные стратегии улучшения процессов и интеллектуальные технологии. Раньше монтаж силового агрегата был ручным шестиэтапным процессом. Теперь роботы могут завершить этот процесс за один шаг. К тому же, автоматизированная сборочная линия может производить более двух десятков версий автомобилей. Система обеспечения качества с искусственным интеллектом и IoT также увеличивает скорость восстановления после инцидента на 30%.

Использование IoT для отслеживания инструментов на заводе

Применение IoT для контроля качества в производстве может также распространяться на надзор за тем, что людям нужно для выполнения своей работы. Safran Aircraft Services, производящая различные авиационные компоненты, может отслеживать инструменты в радиусе 3 метров с помощью IoT-решения. Помимо того, что это сообщает менеджерам, где находится актив в любой момент, этот подход связывается с превентивным обслуживанием, которое может напрямую влиять на качество.

Например, система и связанные датчики могут отслеживать минуты использования против простоя для инструмента. Затем она может генерировать оповещение, когда предмет использовался достаточно, чтобы потребовалось обслуживание или замена.

Аналогично, такая настройка может контролировать неправильное использование инструмента, которое может неблагоприятно повлиять на усилия по контролю качества. Если человек пытается использовать актив без должной подготовки, его попытки могут навредить выпуску завода и в конечном итоге поставить под угрозу его репутацию.

Некоторые IoT-технологии отслеживания инструментов также помогают верифицировать, что человек использует правильную технику. Отслеживая такие параметры, как ускорение и временная статистика, встроенные IoT-датчики могут показать, нужно ли человеку больше обучения, чтобы обеспечить соответствие минимальным стандартам качества использования инструмента.

Не всегда финансово целесообразно использовать IoT-отслеживание для каждого инструмента. Однако, если руководители уделят время, чтобы выяснить, какие активы имеют наибольшее влияние на качество, это хорошая отправная точка.

IoT улучшает контроль качества в производстве

Это лишь некоторые из множества способов, которыми люди могут полагаться на IoT в производстве для поддержания высокого качества на всем заводе. Хотя требуется время, чтобы выяснить лучшие способы воспользоваться тем, что могут делать умные датчики, и интерпретировать собираемые ими данные, вложение усилий часто делает компанию более устойчивой.