Comment l'IoT aide les sous-traitants à réussir l'examen OEM au niveau de la ligne

Les fabricants sous contrat sont souvent confrontés à la stigmatisation entourant la qualité attendue. Malgré le fait que les relations OEM-CM ont construit certains des produits les meilleurs, les plus durables et les plus connus de l'histoire de l'humanité, il reste une idée persistante selon laquelle « fabricant sous contrat » est synonyme de « faible qualité ». À la lumière de cela, ainsi que d'une tendance à la collecte et à l'analyse de données plus approfondies, les équipementiers se tournent vers les CM avec des niveaux de contrôle croissants. Alors qu'autrefois un équipementier n'abordait les problèmes de qualité que d'un point de vue de fin de ligne, l'examen minutieux des équipementiers couvre désormais l'ensemble du processus de production du début à la fin. Vous trouverez ci-dessous des façons dont l'IoT aide les sous-traitants à garder leur sang-froid face à l'examen minutieux des équipementiers.

Que recherchent les OEM ?

Les équipementiers parcourent la chaîne de fabrication à la recherche de signes d'inefficacité et de contrôles de mauvaise qualité. Ils veulent savoir avec quelle fiabilité ils peuvent s'attendre à ce qu'un CM livre des produits de très haute qualité à leurs clients. Une mauvaise AQ est un tueur d'entreprise en 2020, où les avis des clients et les atteintes à la réputation peuvent se propager sans contrôle, entachant une marque dans un avenir prévisible. Pour des raisons évidentes, les équipementiers préféreraient rester en dehors de ce cycle destructeur autant que possible.

Ce ne sont pas seulement les produits de mauvaise qualité qui parviennent jusqu'au consommateur. Dans le but de maintenir une stratégie proactive en matière de qualité au sein de leurs propres organisations, les équipementiers restent vigilants quant aux signes de contrôle qualité médiocre ou aux méthodes réactives de réponse aux problèmes de qualité dans les processus de tout sous-traitant potentiel.

Les signes et symptômes d'un contrôle qualité inefficace et de réponses réactives à la qualité incluent :

• Production de ferraille importante
• Faible visibilité sur la qualité
• Permettre aux articles défectueux d'atteindre leur destination.
• Processus inefficaces pour gérer les commentaires sur les produits retournés/défectueux afin de créer une action significative vers une solution.

Comment l'IdO industriel peut aider les fabricants sous contrat à réussir le test de qualité OEM et à obtenir le contrat

Pour chacun des symptômes de contrôles de qualité médiocres, il existe une solution IoT que les sous-traitants peuvent exploiter. Examinons chacun de ces symptômes un par un.

Production de ferraille importante

Une production de ferraille importante peut être pratiquement éliminée avec suffisamment de données précises. Par exemple, si les pièces de rebut sont le produit d'outils défaillants dans les machines d'usine, il existe des dispositifs IoT pour aider à surveiller et à enregistrer ces incidents afin que les données puissent ensuite être utilisées pour trouver des modèles de comportement dans l'équipement qui suggèrent de manière fiable quand une réparation/remplacement est imminente, mais avant que les pièces de rebut n'entrent en production.

Faible visibilité sur la qualité

La qualité ne doit pas être un concept après coup, mais plutôt un concept qui est pris en compte à chaque étape du processus de fabrication. Les CM sont encouragés à remplacer les systèmes analogiques obsolètes par des cycles de rétroaction méga lents par des appareils IoT à faible latence qui offrent une rétroaction en temps quasi réel sur la qualité et les facteurs qui l'affectent. Avoir une visibilité en temps réel sur le processus de production peut aider à tempérer les attentes des clients, car ce type d'informations permet de surveiller les tendances et de trouver des modèles qui indiquent des complications potentielles. De cette façon, les problèmes de qualité peuvent être résolus aussi près que possible de la source et très rapidement.

Permettre aux articles défectueux d'atteindre leur destination

En fait, permettre aux articles défectueux d'atteindre leur destination est un événement malheureux, mais même les fabricants les plus efficaces ne peuvent pas l'éliminer complètement. Cependant, grâce à la combinaison d'appareils IoT et de techniques de vision/apprentissage automatique, les fabricants sont en mesure d'automatiser certains aspects du contrôle qualité, souvent avec une meilleure précision que ce qui pourrait être réalisé par un observateur humain. De cette façon, les produits défectueux restent dans l'établissement plutôt que dans les mains de clients pleins d'espoir.

Processus inefficaces pour gérer les commentaires sur les produits retournés/défectueux afin de créer une action significative vers une solution.

Si des produits défectueux parviennent à l'OEM - ou pire, à l'un de leurs clients -, la façon dont un CM gère cela est le test ultime pour les valeurs fondamentales et la fiabilité d'un CM avec qualité. L'IoT peut aider à créer des solutions significatives aux problèmes de contrôle qualité avant qu'ils ne dégénèrent en dommages de réputation pour le CM et l'OEM.

L'IdO industriel peut être utilisé pour identifier et agir sur les problèmes de qualité lorsqu'ils surviennent, voire avant. En raison de la nature de l'IoT et de sa relation avec l'apprentissage automatique, les commentaires des clients peuvent être intégrés presque immédiatement pour aider à résoudre (ou désosser) tout problème susceptible d'avoir un impact sur la qualité. La résolution éclairée et rapide des contrôles de qualité, en particulier les solutions basées sur des données intensives ou qui sont mises en œuvre de manière préventive, ont un impact sur les sous-traitants d'une manière qui les place la tête et les épaules au-dessus de leurs concurrents. De plus, les sous-traitants peuvent utiliser la gestion collaborative des stocks pour se différencier.

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