Verbetering van de kwaliteit in de automobielindustrie

De auto-industrie is ongeëvenaard wat betreft kwaliteitscontroles van wereldklasse in hun hele toeleveringsketen. Om deze norm te handhaven, moeten leveranciers zich houden aan strikte tracking van ontwikkelingsvereisten, bewezen productiesystemen en moeten ze openstaan ​​voor periodieke procesaudits. Dit kan vaak betekenen dat er defectniveaus nodig zijn die lager zijn dan 1 dpm (defect per miljoen) op componentniveau. Om deze niveaus van uitgaande kwaliteit te bereiken, moet elke tussenstap in de productieprocessen meetbare resultaten hebben die kunnen worden gecontroleerd en gecontroleerd. Statistische procescontroles zijn vaak nodig om elke afwijking van de normale bedrijfsvoering aan te tonen.

Voorbij is het productietijdperk waarin een dagelijkse batch widgets voor een volledige dienst kon worden uitgevoerd en de uitvoer kon worden gesampled op kwaliteit. Na een beoordeling kan een technicus aan het eind van de dag enkele machineknoppen aanpassen om naleving te garanderen. Het huidige tempo van de wereldwijde productieomgeving vereist voortdurende naleving van kwaliteit en productieconsistentie. Het bewaken van de meetgegevens van de automobielproductie om ervoor te zorgen dat kwaliteit kan worden bereikt, is van het grootste belang.

Met batchconfiguraties en demontage voor afzonderlijke, op maat gemaakte productieruns, is herhaalbaarheid van het proces van cruciaal belang voor de productie van hetzelfde product dat gisteren werd gemaakt. Variantieminimalisatie kan worden bereikt door de key performance indicators (KPI) en systeemvereisten te volgen. In-situ kwaliteitsbewaking kan worden geïmplementeerd met industriële IoT-initiatieven. Door machines en processen te controleren op naleving van conformiteit, kan elke initiële afwijking van de normale controlelimieten worden geïdentificeerd. Boorgaten kunnen worden gecontroleerd op diepte, kracht en nauwkeurigheid. Mechanische conformiteitstolerantie kan worden getest met gezichtsvermogen. Machinetrillingen kunnen worden gevolgd voor prestatieverwachtingen. Statistische analyse zal de impact en de tijdkritieke aard voor het oplossen van het probleem benadrukken.

Kwaliteitsplanning

Historische kwaliteitsproblemen kunnen worden gebruikt om de hoofdoorzaken van defecten te onderzoeken en corrigerende maatregelen te implementeren. Eerdere productiegeneraties hebben mogelijk handmatig naar onderdelen gezocht om kwaliteitsproblemen te identificeren. Deze informatie kan nu echter worden geëxtraheerd uit gegevens die worden gebruikt uit machines in een fabriek. Pogingen om defecten te ontdekken en de oorzaken aan het licht te brengen, kunnen nu worden uitgevoerd met algoritmen die op intelligente wijze de analyse van productiegegevens modelleren. IoT-machinesensoren kunnen worden gericht op het bewaken van die delen van het productieproces die het meest kritisch zijn voor de uitgaande productkwaliteit.

Kwaliteitscontrole

Door de productie in realtime te controleren, kunnen eventuele kwaliteitsproblemen die zich voordoen onmiddellijk worden geïdentificeerd. Door voorspellend onderhoud en reparaties uit te voeren voordat problemen optreden, kan het grootste deel van de breuk vooraf worden beperkt. Het ontdekken van defecten moet zo snel mogelijk en vanaf de kleinst mogelijke hoeveelheid worden geïdentificeerd. Bij het observeren van de productiekwaliteit kunnen iteratieve feedbackloops voor corrigerende maatregelen strak en tijdig zijn.

Kwaliteitsborging

Effectieve tracking van probleemrapporten en klachten van klanten helpt om de kwaliteitsvragen tijdig op te lossen. Door de kringloop te sluiten van klantproblemen naar het identificeren van problemen voordat ze de fabrieksvloer verlaten, kan de algehele kwaliteitsreactie worden verbeterd en neemt de tevredenheid van de eindklant toe. Machineprestatieparameters kunnen worden gevolgd om out-of-bounds-condities te identificeren wanneer ze zich voordoen. Er kunnen waarschuwingen worden verzonden voor managementbeslissingen om corrigerende maatregelen te nemen en verdacht materiaal in quarantaine te plaatsen voor verder onderzoek.

Machine Metrics IoT-dashboards bieden inzicht in KPI-statistieken en procesoptimalisatie. De gezondheid van apparatuur kan worden gevolgd met machinebewaking in realtime. Oplossingen voor productie-uitdagingen kunnen worden gerealiseerd door de gegevens die door de apparatuur worden geleverd in plaats van een lijn te stoppen en personeel te laten onderzoeken om het puntprobleem te vinden. Door de productie-KPI in de hele onderneming te bewaken, kunnen kwaliteitsproblemen worden geïdentificeerd, gecorrigeerd en verbeterd voordat een klant ze ontdekt.

Ontdek hoe MachineMetrics toeleveranciers in de automobielindustrie helpt machinegegevens te gebruiken om de realtime productkwaliteit te verbeteren.