Améliorer la qualité dans la fabrication automobile

L'industrie automobile est sans égal pour les contrôles de qualité de classe mondiale sur l'ensemble de sa chaîne d'approvisionnement. Pour maintenir cette norme, les fournisseurs doivent adhérer à un suivi rigoureux des exigences de développement, à des systèmes de fabrication éprouvés et doivent être ouverts à des audits de processus périodiques. Cela peut souvent signifier exiger des niveaux de défaut inférieurs à 1 dpm (défaut par million) au niveau du composant. Afin d'atteindre ces niveaux de qualité de sortie, chaque étape intermédiaire dans les processus de fabrication doit avoir des résultats quantifiables qui peuvent être surveillés et contrôlés. Des contrôles de processus statistiques sont souvent nécessaires pour mettre en évidence tout écart par rapport aux opérations normales.

L'ère de la fabrication est révolue où un lot quotidien de widgets pouvait être exécuté pendant un quart de travail complet et la sortie échantillonnée pour la qualité. Après un examen, un technicien peut ajuster certains boutons de la machine à la fin de la journée pour assurer la conformité. Le rythme actuel de l'environnement de fabrication mondial exige le respect continu de la qualité et de la cohérence de la fabrication. Il est primordial de surveiller les paramètres de fabrication automobile pour s'assurer que la qualité peut être atteinte.

Avec les configurations par lots et le démontage pour les cycles de fabrication personnalisés discrets, la répétabilité du processus est essentielle pour fabriquer aujourd'hui le même produit que celui fabriqué hier. La minimisation des écarts peut être obtenue en suivant les indicateurs de performance clés (KPI) et les exigences du système. La surveillance de la qualité in situ peut être mise en œuvre avec des initiatives IoT industrielles. La surveillance des machines et des processus pour le respect de la conformité peut identifier tout écart initial par rapport aux limites de contrôle normales. Les trous de forage peuvent être surveillés pour la profondeur, la force et la précision. La tolérance de conformité mécanique peut être testée avec une perspicacité visuelle. Les vibrations de la machine peuvent être suivies pour les attentes de performance. L'analyse statistique mettra en évidence l'impact et la nature urgente de la résolution du problème.

Planification de la qualité

Les problèmes de qualité historiques peuvent être utilisés pour rechercher les causes profondes des défauts et mettre en œuvre des actions correctives. Les générations de fabrication précédentes ont peut-être recherché manuellement des pièces pour identifier les problèmes de qualité. Cependant, ces informations peuvent désormais être extraites des données exploitées par les machines d'une usine. Les efforts pour découvrir les défauts et révéler les causes peuvent désormais être effectués avec des algorithmes qui modélisent intelligemment l'analyse des données de fabrication. Les capteurs de machine IoT peuvent être ciblés pour surveiller les zones du processus de production qui sont les plus critiques pour la qualité du produit sortant.

Contrôle de la qualité

En contrôlant la production en temps réel, tout problème de qualité qui survient peut être immédiatement identifié. Grâce à la mise en œuvre d'une maintenance prédictive et de réparations en amont des problèmes, la plupart des bris peuvent être atténués à l'avance. La découverte des défauts doit être identifiée dès que possible et à partir de la plus petite quantité possible. Lors de l'observation de la qualité de fabrication, les boucles de rétroaction itératives pour les actions correctives peuvent être serrées et opportunes.

Assurance qualité

Un suivi efficace des rapports de problèmes et des plaintes des clients aide à résoudre les requêtes de qualité en temps opportun. En bouclant la boucle entre les problèmes des clients et l'identification des problèmes avant qu'ils ne quittent l'usine, la réponse de qualité globale peut être améliorée et la satisfaction de la qualité du client final augmentera. Les paramètres de performance de la machine peuvent être suivis pour identifier les conditions hors limites lorsqu'elles se produisent. Des alertes peuvent être envoyées pour que la direction décide de prendre des mesures correctives et de mettre en quarantaine tout matériel suspect pour une enquête plus approfondie.

Les tableaux de bord Machine Metrics IoT offrent un aperçu des métriques KPI et de l'optimisation des processus. La santé de l'équipement peut être suivie grâce à la surveillance de la machine en temps réel. Les solutions aux défis de fabrication peuvent être réalisées grâce aux données fournies par l'équipement au lieu d'arrêter une ligne et de demander au personnel d'enquêter pour trouver le problème ponctuel. En surveillant les KPI de production dans toute l'entreprise, les problèmes de qualité peuvent être identifiés, corrigés et améliorés avant qu'un client ne les découvre.

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