Élever les normes de qualité dans la fabrication automobile : meilleures pratiques et conformité

L'industrie automobile est une référence en matière de contrôles de qualité de classe mondiale sur l'ensemble de sa chaîne d'approvisionnement. Pour maintenir ce niveau, les fournisseurs doivent respecter des exigences rigoureuses de suivi du développement, des systèmes de fabrication éprouvés et accepter des audits de processus périodiques. Cela implique souvent d'exiger des taux de défauts inférieurs à 1 ppm (partie par million) au niveau des composants. Pour atteindre ces niveaux de qualité sortante, chaque étape intermédiaire du processus de fabrication doit produire des résultats quantifiables, surveillables et contrôlables. Les contrôles statistiques de processus (SPC) sont souvent nécessaires pour détecter toute déviation par rapport aux opérations normales.

Planification de la qualité

L'ère où l'on lançait un lot quotidien de pièces pour un quart de travail complet, pour ensuite en échantillonner la qualité, est révolue. Après examen, un technicien pouvait ajuster quelques paramètres de machine en fin de journée pour garantir la conformité. Aujourd'hui, le rythme de l'environnement manufacturier mondial exige une adhérence continue à la qualité et à la cohérence de fabrication. La surveillance des indicateurs de fabrication automobile pour garantir l'atteinte de la qualité est primordiale.

Contrôle de la qualité

Avec les changements de série et les démontages pour des séries de fabrication discrètes et personnalisées, la répétabilité du processus est cruciale pour produire aujourd'hui le même produit qu'hier. La minimisation de la variance peut être réalisée en suivant les indicateurs clés de performance (KPI) et les exigences système. La surveillance qualité in-situ peut être mise en œuvre via des initiatives IoT industrielles. Surveiller les machines et les processus pour leur conformité permet d'identifier toute déviation initiale par rapport aux limites de contrôle normales. Les trous de forage peuvent être surveillés pour la profondeur, la force et la précision. La conformité mécanique aux tolérances peut être testée par inspection visuelle. Les vibrations des machines peuvent être suivies pour les attentes de performance. L'analyse statistique mettra en évidence l'impact et la nature critique dans le temps de la remédiation du problème.

Assurance qualité

Les problèmes de qualité historiques peuvent être utilisés pour enquêter sur les causes profondes des défauts et mettre en œuvre des actions correctives. Les générations de fabrication précédentes pouvaient rechercher manuellement des pièces pour identifier les problèmes de qualité. Aujourd'hui, ces informations peuvent être extraites des données collectées par les machines d'une usine. Les efforts de découverte des défauts et de révélation de leurs causes peuvent désormais être effectués par des algorithmes qui modèlent intelligemment l'analyse des données de fabrication. Les capteurs IoT des machines peuvent cibler les zones du processus de production les plus critiques pour la qualité du produit sortant.

Surveillance en temps réel et maintenance prédictive

En contrôlant la production en temps réel, tout problème de qualité qui survient peut être identifié immédiatement. Grâce à la mise en œuvre de la maintenance prédictive et des réparations avant que les problèmes ne surviennent, la plupart des pannes peuvent être atténuées à l'avance. La découverte des défauts doit être identifiée le plus tôt possible et à partir des plus petites quantités possibles. Lors de l'observation de la qualité de fabrication, les boucles de rétroaction itératives pour l'action corrective peuvent être serrées et opportunes.

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

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

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