Повышение качества в автомобилестроении

Автомобильная промышленность не имеет себе равных по контролю качества мирового класса по всей цепочке поставок. Чтобы поддерживать этот стандарт, поставщики должны придерживаться жесткого отслеживания требований к разработке, проверенных производственных систем и должны быть открыты для периодических аудитов процессов. Часто это может означать, что на уровне компонентов требуются уровни дефектов ниже 1 dpm (дефектов на миллион). Чтобы достичь этих уровней исходящего качества, каждый промежуточный шаг в производственных процессах должен иметь количественные результаты, которые можно отслеживать и контролировать. Статистический контроль процесса часто необходим, чтобы выявить любое отклонение от нормальной работы.

Ушла в прошлое эра производства, когда ежедневную партию виджетов можно было запускать в течение полной смены, а качество продукции проверялось на качество. После проверки технический специалист может настроить некоторые ручки машины в конце дня, чтобы обеспечить соответствие требованиям. Сегодняшний темп мировой производственной среды требует постоянного соблюдения качества и постоянства производства. Мониторинг показателей автомобильного производства, чтобы гарантировать, что качество может быть достигнуто, имеет первостепенное значение.

При серийной установке и демонтаже для отдельных производственных циклов повторяемость процесса имеет решающее значение для производства сегодня того же продукта, который был изготовлен вчера. Минимизация отклонений может быть достигнута за счет отслеживания ключевых показателей эффективности (KPI) и системных требований. Мониторинг качества на месте может быть реализован с помощью инициатив промышленного IoT. Мониторинг машин и процессов на соответствие требованиям может выявить любое начальное отклонение от нормальных контрольных пределов. Отверстия сверления можно контролировать по глубине, силе и точности. Допуск на механическое соответствие можно проверить визуально. Вибрации машины можно отслеживать для ожидаемой производительности. Статистический анализ выявит влияние и временной характер устранения проблемы.

Планирование качества

Исторические проблемы качества можно использовать для исследования основных причин дефектов и реализации корректирующих действий. Предыдущие производственные поколения могли вручную искать детали для выявления проблем с качеством. Однако теперь эту информацию можно извлечь из данных, полученных от машин на заводе. Усилия по обнаружению дефектов и выявлению причин теперь могут выполняться с помощью алгоритмов, которые интеллектуально моделируют анализ производственных данных. Датчики машин IoT можно использовать для мониторинга тех областей производственного процесса, которые наиболее важны для качества выпускаемой продукции.

Контроль качества

Контролируя производство в режиме реального времени, можно немедленно выявить любые возникающие проблемы с качеством. За счет предупредительного обслуживания и ремонта до возникновения проблем большая часть поломок может быть уменьшена заранее. Обнаружение дефекта должно быть выявлено как можно скорее и в наименьшем количестве. При наблюдении за качеством изготовления итерационные циклы обратной связи для корректирующих действий могут быть плотными и своевременными.

Обеспечение качества

Эффективное отслеживание отчетов о проблемах и жалоб клиентов помогает своевременно решать вопросы, связанные с качеством. Замкнув цикл от проблем клиентов до выявления проблем до того, как они покинут завод, можно улучшить общее качество реагирования и повысить удовлетворенность качества конечного потребителя. Параметры производительности машины можно отслеживать, чтобы выявлять недопустимые условия при их возникновении. Предупреждения могут быть отправлены руководству для принятия решений по устранению недостатков и помещению в карантин любых подозрительных материалов для дальнейшего расследования.

Информационные панели Machine Metrics IoT предлагают информацию о показателях KPI и оптимизации процессов. Состояние оборудования можно отслеживать с помощью мониторинга машин в режиме реального времени. Решения производственных задач могут быть реализованы с помощью данных, предоставляемых оборудованием, вместо того, чтобы останавливать линию и заставлять персонал исследовать проблему, чтобы найти точечную проблему. Отслеживая производственные KPI на предприятии, можно выявлять, исправлять и улучшать проблемы с качеством до того, как их обнаружит заказчик.

Узнайте, как MachineMetrics помогает поставщикам автомобилей использовать машинные данные для повышения качества продукции в режиме реального времени.