Elevando Padrões de Qualidade na Manufatura Automotiva: Melhores Práticas e Conformidade

A indústria automotiva é incomparável em controles de qualidade de classe mundial em toda sua cadeia de suprimentos. Para manter este padrão, fornecedores devem aderir a requisitos rígidos de rastreamento de desenvolvimento, sistemas de manufatura comprovados e devem estar abertos a auditorias de processo periódicas. Isso frequentemente pode significar exigir níveis de defeito abaixo de 1 dpm (defeito por milhão) no nível de componente. Para alcançar esses níveis de qualidade de saída, cada etapa intermediária nos processos de manufatura deve ter resultados quantificáveis que podem ser monitorados e controlados. Controles estatísticos de processo são frequentemente necessários para destacar qualquer desvio de operações normais.

Foi-se a era de manufatura onde um lote diário de widgets poderia ser executado por um turno inteiro, e a saída amostrada para qualidade. Após uma revisão, um técnico poderia ajustar alguns botões da máquina no final do dia para garantir conformidade. O ritmo de hoje do ambiente de manufatura global requer aderência a qualidade e consistência de manufatura em uma base contínua. Monitorar as métricas de manufatura automotiva para garantir que a qualidade possa ser alcançada é primordial.

Com configurações e desmontagem de lote para execuções de manufatura discreta personalizada, a repetibilidade do processo é crítica para fabricar o mesmo produto hoje que foi feito ontem. Minimização de variância pode ser alcançada rastreando os indicadores-chave de desempenho (KPI) e requisitos do sistema. Monitoramento de qualidade in-situ pode ser implementado com iniciativas de IoT industrial. Monitorar máquinas e processos para adesão à conformidade pode identificar qualquer desvio inicial de limites de controle normais. Furos de perfuração podem ser monitorados para profundidade, força e precisão. Conformidade mecânica de tolerância pode ser testada com acuidade visual. Vibrações de máquinas podem ser rastreadas para expectativas de desempenho. Análise estatística destacará o impacto e a natureza crítica do tempo para remediação do problema.

Planejamento de Qualidade

Questões de qualidade históricas podem ser usadas para investigar causas raiz de defeitos e implementar ações corretivas. Gerações anteriores de manufatura podem ter procurado manualmente peças para identificar problemas de qualidade. No entanto, esta informação pode agora ser extraída 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 inteligentemente analytics de dados de manufatura. Sensores de máquina IoT podem ser direcionados para monitorar aquelas áreas do processo de produção que são mais críticas para a qualidade do produto de saída.

Controle de Qualidade

Ao controlar produção em tempo real, quaisquer problemas de qualidade que surjam podem ser imediatamente identificados. Através da implementação de manutenção preditiva e reparos antecipados de problemas, a maior parte da quebra pode ser mitigada antecipadamente. Descoberta de defeitos deve ser identificada o mais cedo possível e da menor quantidade possível. Ao observar a qualidade de manufatura, loops de feedback iterativos para ação corretiva podem ser apertados e oportunos.

Garantia de Qualidade

Rastreamento eficaz de relatórios de problemas e reclamações de clientes ajuda a resolver consultas de qualidade de forma oportuna. Ao fechar o loop de questões do cliente para identificar problemas antes que saiam do chão de fábrica, a resposta de qualidade geral pode ser melhorada e a satisfação de qualidade do cliente final aumentará. Parâmetros de desempenho de máquina podem ser rastreados para identificar condições fora dos limites quando ocorrerem. Alertas podem ser enviados para decisões de gerência para tomar ações corretivas e colocar em quarentena qualquer material suspeito para investigação adicional.

Dashboards IoT da MachineMetrics oferecem insight em métricas KPI e otimização de processo. A saúde do equipamento pode ser rastreada com monitoramento de máquina em tempo real. Soluções para desafios de manufatura podem ser realizadas através dos dados fornecidos pelo equipamento em vez de parar uma linha e ter pessoal investigar para encontrar o ponto de problema. Ao monitorar KPIs de produção através da empresa, problemas de qualidade podem ser identificados, corrigidos e melhorados antes que um cliente os descubra.

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