Повышение стандартов качества в автопроизводстве: лучшие практики и соответствие

Автомобильная промышленность вторая за миром в плане качественных контролов по всей цепочке поставок. Для поддержания этого стандарта поставщики должны придерживаться жестких требований отслеживания разработки, проверенных производственных систем и быть открытыми для периодических аудитов процессов. Это часто означает требование уровней дефектов ниже 1 dpm (дефект на миллион) на уровне компонента. Для достижения таких уровней исходящего качества каждый промежуточный шаг в производственных процессах должен иметь kvantifitsiruemye результаты, которые можно мониторить и контролировать. Статистические процессные контролы часто необходимы для выявления любого отклонения от нормальных операций.

Ушла эра производства, где дневная партия виджетов могла работать полную смену, а выход выборочно проверялся на качество. После обзора техник мог подкрутить некоторые ручки станка в конце дня для обеспечения соответствия. Сегодня темп глобальной производственной среды требует соблюдения качества и производственной последовательности на постоянной основе. Мониторинг метрик автопроизводства для обеспечения достижимого качества имеет первостепенное значение.

С партиями наладок и демонтажа для дискретного кастомизированного производства, повторяемость процесса критична для производства того же продукта сегодня, который делался вчера. Минимизация вариаций может быть достигнута отслеживанием ключевых индикаторов производительности (KPI) и системных требований. In-situ мониторинг качества может быть внедрен с инициативами промышленного IoT. Мониторинг станков и процессов на соответствие конформности может выявить любое начальное отклонение от нормальных контрольных пределов. Сверление отверстий может мониториться на глубину, силу и точность. Механическая конформность допуска может тестироваться с визуальной остроумностью. Вибрации станков могут отслеживаться на ожидания производительности. Статистический анализ подсветит влияние и временную критичность для ремедиации проблемы.

Планирование качества

 Исторические проблемы качества могут использоваться для расследования корневых причин дефектов и внедрения корректирующих действий. Предыдущие поколения производства могли вручную искать детали для выявления проблем качества. Однако эта информация теперь может быть извлечена из данных, harnessed от станков внутри завода. Усилия по обнаружению дефектов и раскрытию причин теперь могут выполняться с алгоритмами, интеллектуально моделирующими производственную аналитику данных. IoT-датчики станков могут быть нацелены на мониторинг тех зон производственного процесса, которые наиболее критичны для исходящего качества продукта.

Контроль качества

Контролируя производство в реальном времени, любые проблемы качества, возникающие, могут быть немедленно идентифицированы. Через внедрение предиктивного обслуживания и ремонтов перед проблемами, большинство поломок может быть смягчено заранее. Обнаружение дефектов должно быть идентифицировано как можно раньше и из наименьшего возможного количества. При наблюдении за производственным качеством итеративные циклы обратной связи для корректирующих действий могут быть тесными и своевременными.

Обеспечение качества

 Эффективное отслеживание отчетов о проблемах и жалоб клиентов помогает решать запросы качества своевременно. Замыкая цикл от клиентских проблем к выявлению проблем до их ухода с заводского пола, общий ответ качества может быть улучшен, и удовлетворенность конечного клиента качеством возрастет. Параметры производительности станков могут отслеживаться для выявления out-of-bounds условий при их возникновении. Алерты могут отправляться для управленческих решений по принятию корректирующих действий и карантинирования любых подозрительных материалов для дальнейшего расследования.

IoT-дашборды Machine Metrics предлагают инсайт в метрики KPI и оптимизацию процессов. Здоровье оборудования может отслеживаться с мониторингом станков в реальном времени. Решения производственных вызовов могут быть реализованы через данные, предоставляемые оборудованием, вместо остановки линии и расследования персоналом для нахождения точечной проблемы. Мониторя производственные KPI по всему предприятию, проблемы качества могут быть выявлены, исправлены и улучшены до того, как клиент их обнаружит.

Узнайте, как MachineMetrics помогает автопоставщикам использовать данные станков для улучшения качества продукта в реальном времени.