IoT Benutten voor Superieure Kwaliteitscontrole in de Productie

Stramme kwaliteitscontrole in de productie is al generaties lang een consistent doel. Het niet opmerken van fouten voordat producten een fabriek verlaten en de bredere markt bereiken, kan leiden tot terugroepacties, klantontevredenheid en andere problemen die de winstgevendheid van een bedrijf negatief beïnvloeden.

Echter, het toepassen van het Internet of Things (IoT) in de productie is een steeds populaardere manier om de zichtbaarheid te krijgen die nodig is om hoge kwaliteitsoutput te behouden. Hier zijn enkele actionable manieren waarop besluitvormers de IoT voor productie kunnen en doen gebruiken om betere oversight te bereiken.

Bepalen Hoe Problemen Sneller Opgespoord Kunnen Worden

Kwaliteitscontrole-professionals leren snel hoe nuttig efficiëntie kan zijn om standaardsniveaus hoog te houden. Bijvoorbeeld, het detecteren van een probleem tijdens de eerste stap van een productieproces maakt het probleem veel eenvoudiger te verhelpen dan als iemand het ontdekt tijdens de finale productiefase.

Het is nog verwoestender als het ongeluk eenmaal plaatsvindt nadat een product de productiefaciliteit heeft verlaten, zoals als een vrachtwagenchauffeur vergeetbare artikelen te lang buiten het acceptabele bereik houdt. Daarom gebruiken veel farmaceutische fabrikanten de IoT om de koudeketen te beschermen, bijvoorbeeld door sensoren te installeren die real-time waarschuwingen geven.

Als mensen in verschillende fasen van de supply chain onmiddellijke waarschuwingen van problemen krijgen, is er praktisch geen kans dat net geproduceerde medicijnen bederven voordat ze hun bestemming bereiken. Op dezelfde manier kan de IoT detecteren als een fabrieksmachines niet ausgericht zijn of anderszins niet aan kwaliteitscontrolestandaarden voldoen.

Als mensen willen profiteren van kwaliteitscontrole in de productie, gaan enkele primaire vragen over waar en hoe de meeste problemen gebeuren. Daaruit kunnen ze praktische manieren onderzoeken om IoT-technologie toe te passen om te helpen.

De Omstandigheden Rond Catastrofale Falen Begrijpen

Wanneer een kritiek stuk productieapparatuur uitvalt, lijkt het vaak alsof het ongewilde gebeuren uit het niets komt. De realiteit is echter dat er vaak tekenen van tevoren zijn, zelfs als mensen ze niet altijd opmerken.

Statistieken geven aan dat 56% van de elektrische generator-falen gebeuren door beschadigde elektrische isolatie. Oververhitting en abnormaal hoge stroomtrekking zijn enkele dingen die de isolatie kunnen laten afbreken. Echter, mensen realiseren zich misschien niet dat dit probleem meestal langzaam en in verschillende fasen gebeurt.

Gelukkig kan de IoT mensen bewuster maken van problematische machinesymptomen voordat storingen plaatsvinden. Bijvoorbeeld, de tweede fase van elektrische isolatiefout veroorzaakt verhoogde hitte op het primair getroffen punt. Een sensor kan dit oppikken en mensen triggeren om de machine te laten serviceeren voordat een productiestoornis optreedt.

Dat voordeel verbindt direct met kwaliteit. Wanneer machines presteren zoals verwacht, is er een aanzienlijk verminderde kans dat ze bijdragen aan foutieve producten.

Data Analyseren om Proces Tekortkomingen te Vinden

Mensen steunen zich vaak op de IoT voor productieverbeteringen door sensordata te gebruiken om te bevestigen wat goed gaat en waar ruimte voor verbetering bestaat. Bijvoorbeeld, toonaangevende fabrikanten gebruiken vaak lean-principes om continuous improvement na te streven. De IoT kan in die inspanningen passen.

Proces- en materiaalgerelateerde problemen veroorzaken 85% van de kwaliteitsproblemen. Aangezien IoT-sensoren continue data over tijd kunnen verzamelen, zijn ze ideaal om te tonen waar procedures kunnen breken en uitgroeien tot problemen die het product negatief beïnvloeden. Als kwaliteitsverbetering een van de hoofddoelen van een bedrijf is, kan en moet real-time dataverzameling gerelateerde beslissingen vormgeven.

Een nauwe kijk naar de informatie kan tonen dat de meeste problemen voortkomen uit een bepaald deel van de assemblage lijn of een bepaalde machine. Alternatief kunnen ze een hoog percentage ongelukken onthullen geassocieerd met werknemers op een specifieke shift.

Aan de andere kant kan de IoT bevestigen waar een bedrijf uitblinkt, wat de voortzetting van gevestigde manieren van doen door de fabriek rechtvaardigt. Kwaliteitsniveaus hoog houden is te belangrijk om te laten aan gokwerk of zelfs de ervaring van een leider. Data verzameld van strategisch geplaatste sensoren kan de informatie leveren die leiders nodig hebben om vertrouwde beslissingen te nemen.

In één voorbeeld bouwde Nissan een slimme fabriek die diverse procesverbeteringsstrategieën en intelligente technologieën bevatte. Vroeger was het monteren van aandrijfcomponenten een handmatig zes-deel proces. Nu kunnen robots dit proces in een enkele stap voltooien. Bovendien kan de geautomatiseerde assemblage lijn meer dan twee dozijn voertuigversies produceren. Een kwaliteitsborgingssysteem met kunstmatige intelligentie en IoT verhoogt de snelheid van herstel na een incident met 30%.

IoT Gebruiken voor Tool Tracking in een Fabriek

Het toepassen van de IoT voor productiekwaliteitscontrole kan zich ook uitstrekken tot het toezien op wat mensen nodig hebben om hun werk te doen. Safran Aircraft Services, dat diverse vliegtuigcomponenten produceert, kan tools binnen 3 meter volgen door een IoT-oplossing te gebruiken. Naast het vertellen aan managers waar een asset op elk gegeven moment is, hangt deze benadering samen met preventief onderhoud, wat de kwaliteit direct kan beïnvloeden.

Bijvoorbeeld, een systeem en bijbehorende sensoren kunnen de minuten in gebruik versus idle voor een tool volgen. Het kan dan een waarschuwing genereren wanneer het item genoeg gebruikt is om onderhoud of vervanging nodig te hebben.

Op dezelfde manier kan zo'n setup monitoren op tool misbruik dat de kwaliteitscontrole-inspanningen nadelig kan beïnvloeden. Als een persoon probeert een asset te gebruiken zonder de juiste training, kunnen hun pogingen de output van de fabriek schaden en uiteindelijk de reputatie in gevaar brengen.

Sommige IoT tool-tracking technologieën helpen ook verifiëren dat een persoon de juiste techniek gebruikt. Door dingen zoals versnelling en tijd-gebaseerde statistieken te volgen, kunnen ingesloten IoT-sensoren tonen of een persoon meer training nodig heeft om te garanderen dat ze aan minimum kwaliteitsstandaarden voldoen voor het gebruik van de tool.

Het is niet altijd financieel haalbaar om IoT tracking op elke tool te gebruiken. Echter, als besluitvormers de tijd nemen om uit te zoeken welke assets de meest significante effecten op kwaliteit hebben, is dat een goed startpunt.

De IoT Verbeteren Kwaliteitscontrole in de Productie

Dit zijn enkele van de vele manieren waarop mensen kunnen vertrouwen op de IoT in de productie om hoge kwaliteit door een fabriek te behouden. Hoewel het tijd kost om de beste manieren te ontdekken om te profiteren van wat slimme sensoren kunnen doen en de data die ze verzamelen te interpreteren, maakt de inspanning een bedrijf vaak weerbaarder.