Melhoria da qualidade na fabricação automotiva

A indústria automotiva é inigualável em controles de qualidade de classe mundial em toda a sua cadeia de suprimentos. Para manter esse padrão, os fornecedores devem aderir ao rígido rastreamento de requisitos de desenvolvimento, sistemas de fabricação comprovados e devem estar abertos a auditorias periódicas de processo. Isso muitas vezes pode significar a necessidade de níveis de defeito abaixo de 1 dpm (defeito por milhão) no nível do componente. Para atingir esses níveis de qualidade de saída, cada etapa intermediária nos processos de fabricação deve ter resultados quantificáveis ​​que possam ser monitorados e controlados. Controles estatísticos de processo são frequentemente necessários para destacar qualquer desvio das operações normais.

Foi-se a era da fabricação em que um lote diário de widgets podia ser executado por um turno completo e a saída amostrada para qualidade. Após uma revisão, um técnico pode ajustar alguns botões da máquina no final do dia para garantir a conformidade. O ritmo atual do ambiente de fabricação global exige adesão contínua à qualidade e consistência de fabricação. Monitorar as métricas de fabricação automotiva para garantir que a qualidade possa ser alcançada é fundamental.

Com configurações de lote e desmontagem para execuções de fabricação personalizadas discretas, a repetibilidade do processo é fundamental para fabricar hoje o mesmo produto que foi feito ontem. A minimização da variação pode ser alcançada rastreando os principais indicadores de desempenho (KPI) e os requisitos do sistema. O monitoramento de qualidade in-situ pode ser implementado com iniciativas de IoT industrial. O monitoramento de máquinas e processos para aderência à conformidade pode identificar qualquer desvio inicial dos limites normais de controle. Os furos de perfuração podem ser monitorados quanto à profundidade, força e precisão. A tolerância de conformidade mecânica pode ser testada com perspicácia visual. As vibrações da máquina podem ser rastreadas para as expectativas de desempenho. A análise estatística destacará o impacto e a natureza crítica do tempo para a remediação do problema.

Planejamento de qualidade

Problemas históricos de qualidade podem ser usados ​​para investigar as causas-raiz dos defeitos e implementar ações corretivas. Gerações de manufatura anteriores podem ter pesquisado manualmente por peças para identificar problemas de qualidade. No entanto, essas informações agora podem ser extraídas de dados que são aproveitados de máquinas dentro de uma fábrica. Esforços para descobrir defeitos e revelar as causas agora podem ser realizados com algoritmos que modelam de forma inteligente a análise de dados de fabricação. Os sensores de máquina IoT podem ser direcionados para monitorar as áreas do processo de produção que são as mais críticas para a qualidade do produto de saída.

Controle de Qualidade

Ao controlar a produção em tempo real, quaisquer problemas de qualidade que surjam podem ser identificados imediatamente. Por meio da implementação de manutenção preditiva e reparos antes de problemas, a maioria das quebras pode ser mitigada antecipadamente. A descoberta de defeitos deve ser identificada o mais rápido possível e na menor quantidade possível. Ao observar a qualidade de fabricação, os ciclos de feedback iterativo para ação corretiva podem ser apertados e oportunos.

Garantia de qualidade

O rastreamento eficaz de relatórios de problemas e reclamações de clientes ajuda a resolver as consultas de qualidade em tempo hábil. Ao fechar o ciclo desde os problemas do cliente até a identificação dos problemas antes que eles saiam do chão de fábrica, a resposta geral da qualidade pode ser melhorada e a satisfação da qualidade do cliente final aumentará. Os parâmetros de desempenho da máquina podem ser rastreados para identificar condições fora dos limites quando ocorrem. Alertas podem ser enviados para decisões de gerenciamento para tomar ações corretivas e colocar em quarentena qualquer material suspeito para investigação adicional.

Os painéis de IoT do Machine Metrics oferecem insights sobre métricas de KPI e otimização de processos. A saúde do equipamento pode ser rastreada com o monitoramento da máquina em tempo real. As soluções para os desafios de fabricação podem ser realizadas por meio dos dados fornecidos pelo equipamento, em vez de interromper uma linha e fazer com que o pessoal investigue para encontrar o problema pontual. Ao monitorar o KPI de produção em toda a empresa, os problemas de qualidade podem ser identificados, corrigidos e aprimorados antes que o cliente os descubra.

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