Verbesserung der Qualität in der Automobilfertigung

Die Automobilindustrie ist unübertroffen, wenn es um erstklassige Qualitätskontrollen in ihrer gesamten Lieferkette geht. Um diesen Standard aufrechtzuerhalten, müssen sich die Lieferanten an eine strenge Verfolgung der Entwicklungsanforderungen und bewährte Fertigungssysteme halten und für regelmäßige Prozessaudits offen sein. Dies kann häufig bedeuten, dass auf Komponentenebene Fehlerwerte von weniger als 1 dpm (Defect per Million) erforderlich sind. Um diese Ausgangsqualität zu erreichen, sollte jeder Zwischenschritt im Herstellungsprozess quantifizierbare Ergebnisse liefern, die überwacht und kontrolliert werden können. Statistische Prozesskontrollen sind häufig erforderlich, um Abweichungen vom Normalbetrieb aufzuzeigen.

Vorbei ist die Ära der Herstellung, in der eine tägliche Charge von Widgets eine ganze Schicht lang verarbeitet und die Qualität auf Stichproben geprüft werden konnte. Nach einer Überprüfung kann ein Techniker am Ende des Tages einige Maschinenknöpfe anpassen, um die Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen. Das heutige Tempo der globalen Fertigungsumgebung erfordert die kontinuierliche Einhaltung von Qualität und Fertigungskonsistenz. Die Überwachung der Automobilfertigungsmetriken, um sicherzustellen, dass die Qualität erreicht werden kann, ist von größter Bedeutung.

Bei Batch-Setups und Teardown für diskrete kundenspezifische Fertigungsläufe ist die Wiederholbarkeit des Prozesses entscheidend, um heute das gleiche Produkt herzustellen, das gestern hergestellt wurde. Varianzminimierung kann erreicht werden, indem die Key Performance Indicators (KPI) und Systemanforderungen verfolgt werden. In-situ-Qualitätsüberwachung kann mit industriellen IoT-Initiativen implementiert werden. Die Überwachung von Maschinen und Prozessen auf Einhaltung der Konformität kann jede anfängliche Abweichung von normalen Eingriffsgrenzen erkennen. Bohrlöcher können auf Tiefe, Kraft und Genauigkeit überwacht werden. Die mechanische Konformitätstoleranz kann mit Augenmaß geprüft werden. Maschinenvibrationen können für Leistungserwartungen verfolgt werden. Die statistische Analyse wird die Auswirkungen und die zeitkritische Natur für die Behebung des Problems hervorheben.

Qualitätsplanung

Historische Qualitätsprobleme können verwendet werden, um die Ursachen von Fehlern zu untersuchen und Korrekturmaßnahmen umzusetzen. Frühere Produktionsgenerationen haben möglicherweise manuell nach Teilen gesucht, um Qualitätsprobleme zu identifizieren. Diese Informationen können jetzt jedoch aus Daten extrahiert werden, die von Maschinen innerhalb einer Fabrik genutzt werden. Bemühungen, Fehler zu entdecken und die Ursachen aufzudecken, können jetzt mit Algorithmen durchgeführt werden, die die Analyse von Fertigungsdaten intelligent modellieren. IoT-Maschinensensoren können gezielt eingesetzt werden, um die Bereiche des Produktionsprozesses zu überwachen, die für die ausgehende Produktqualität am kritischsten sind.

Qualitätskontrolle

Durch die Steuerung der Produktion in Echtzeit können auftretende Qualitätsprobleme sofort erkannt werden. Durch die Implementierung vorausschauender Wartung und Reparaturen im Vorfeld von Problemen können die meisten Schäden im Voraus gemindert werden. Die Entdeckung von Mängeln sollte so schnell wie möglich und von der kleinstmöglichen Menge identifiziert werden. Bei der Beobachtung der Fertigungsqualität können iterative Feedback-Schleifen für Korrekturmaßnahmen eng und zeitnah sein.

Qualitätssicherung

Eine effektive Nachverfolgung von Problemberichten und Kundenbeschwerden hilft bei der zeitnahen Lösung von Qualitätsfragen. Indem der Kreis von Kundenproblemen zur Identifizierung von Problemen geschlossen wird, bevor sie die Fabrik verlassen, kann die Reaktion auf die Qualität insgesamt verbessert und die Qualitätszufriedenheit der Endkunden erhöht werden. Maschinenleistungsparameter können nachverfolgt werden, um Überschreitungen zu identifizieren, wenn sie auftreten. Warnungen können für Managemententscheidungen gesendet werden, um Korrekturmaßnahmen zu ergreifen und verdächtiges Material zur weiteren Untersuchung unter Quarantäne zu stellen.

Machine Metrics IoT-Dashboards bieten Einblick in KPI-Metriken und Prozessoptimierung. Der Zustand der Ausrüstung kann mit der Maschinenüberwachung in Echtzeit verfolgt werden. Lösungen für Fertigungsherausforderungen können durch die von der Ausrüstung bereitgestellten Daten realisiert werden, anstatt eine Linie anzuhalten und Personal untersuchen zu lassen, um das Punktproblem zu finden. Durch die Überwachung der Produktionskennzahlen im gesamten Unternehmen können Qualitätsprobleme erkannt, korrigiert und verbessert werden, bevor ein Kunde sie entdeckt.

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