Meningkatkan Kualitas di Manufaktur Otomotif
Industri otomotif tidak ada duanya untuk kontrol kualitas kelas dunia di seluruh rantai pasokan mereka. Untuk mempertahankan standar ini, pemasok harus mematuhi pelacakan persyaratan pengembangan yang ketat, sistem manufaktur yang terbukti, dan harus terbuka untuk audit proses berkala. Ini sering kali berarti mengharuskan tingkat kerusakan di bawah 1 dpm (cacat per juta) pada tingkat komponen. Untuk mencapai tingkat kualitas keluar ini, setiap langkah perantara dalam proses manufaktur harus memiliki hasil yang dapat diukur yang dapat dipantau dan dikendalikan. Kontrol proses statistik sering kali diperlukan untuk menyoroti setiap penyimpangan dari operasi normal.
Lewatlah sudah era manufaktur di mana kumpulan widget harian dapat dijalankan untuk shift penuh, dan output sampel untuk kualitas. Setelah peninjauan, teknisi mungkin mengubah beberapa kenop mesin di penghujung hari untuk memastikan kepatuhan. Laju lingkungan manufaktur global saat ini membutuhkan kepatuhan terhadap kualitas dan konsistensi manufaktur secara berkelanjutan. Memantau metrik manufaktur otomotif untuk memastikan bahwa kualitas dapat dicapai adalah yang terpenting.
Dengan penyiapan batch dan pembongkaran untuk proses manufaktur yang disesuaikan secara terpisah, pengulangan proses sangat penting untuk membuat produk yang sama hari ini yang dibuat kemarin. Minimisasi varians dapat dicapai dengan melacak indikator kinerja utama (KPI) dan persyaratan sistem. Pemantauan kualitas in-situ dapat diimplementasikan dengan inisiatif IoT industri. Mesin pemantau dan proses untuk kepatuhan terhadap kesesuaian dapat mengidentifikasi setiap penyimpangan awal dari batas kontrol normal. Lubang bor dapat dipantau untuk kedalaman, kekuatan dan akurasi. Toleransi kesesuaian mekanis dapat diuji dengan ketajaman visual. Getaran mesin dapat dilacak untuk ekspektasi kinerja. Analisis statistik akan menyoroti dampak dan sifat kritis waktu untuk perbaikan masalah.
Perencanaan kualitas
Masalah kualitas historis dapat digunakan untuk menyelidiki akar penyebab cacat dan menerapkan tindakan korektif. Generasi manufaktur sebelumnya mungkin secara manual mencari suku cadang untuk mengidentifikasi masalah kualitas. Namun, informasi ini sekarang dapat diekstraksi dari data yang dimanfaatkan dari mesin di dalam pabrik. Upaya untuk menemukan cacat dan mengungkapkan penyebabnya sekarang dapat dilakukan dengan algoritme yang secara cerdas memodelkan analitik data manufaktur. Sensor mesin IoT dapat ditargetkan untuk memantau area proses produksi yang paling penting untuk kualitas produk yang akan keluar.
Kontrol Kualitas
Dengan mengontrol produksi secara real-time, setiap masalah kualitas yang muncul dapat segera diidentifikasi. Melalui penerapan pemeliharaan dan perbaikan prediktif sebelum masalah, sebagian besar kerusakan dapat dikurangi terlebih dahulu. Penemuan cacat harus diidentifikasi sesegera mungkin dan dari jumlah sekecil mungkin. Saat mengamati kualitas manufaktur, loop umpan balik berulang untuk tindakan korektif bisa ketat dan tepat waktu.
Jaminan Kualitas
Pelacakan laporan masalah dan keluhan pelanggan yang efektif membantu menyelesaikan pertanyaan kualitas secara tepat waktu. Dengan menutup lingkaran dari masalah pelanggan hingga mengidentifikasi masalah sebelum mereka meninggalkan lantai pabrik, respons kualitas secara keseluruhan dapat ditingkatkan, dan kepuasan kualitas pelanggan akhir akan meningkat. Parameter kinerja alat berat dapat dilacak untuk mengidentifikasi kondisi di luar batas saat terjadi. Peringatan dapat dikirim untuk keputusan manajemen untuk mengambil tindakan korektif dan mengkarantina setiap bahan yang dicurigai untuk penyelidikan lebih lanjut.
Dasbor Machine Metrics IoT menawarkan wawasan tentang metrik KPI dan pengoptimalan Proses. Kesehatan peralatan dapat dilacak dengan pemantauan mesin secara real-time. Solusi untuk tantangan manufaktur dapat diwujudkan melalui data yang disediakan oleh peralatan alih-alih menghentikan jalur dan meminta personel menyelidiki untuk menemukan masalahnya. Dengan memantau KPI produksi di seluruh perusahaan, masalah kualitas dapat diidentifikasi, diperbaiki, dan ditingkatkan sebelum pelanggan menemukannya.
Temukan bagaimana MachineMetrics membantu pemasok otomotif menggunakan data alat berat untuk meningkatkan kualitas produk secara real-time.
