Qualitätsstandards in der Automobilfertigung steigern: Best Practices & Compliance

Die Automobilindustrie ist unübertroffen in puncto Weltklasse-Qualitätskontrollen über ihre gesamte Lieferkette. Um diesen Standard zu halten, müssen Lieferanten strengen Entwicklungsanforderungs-Tracking, bewährten Fertigungssystemen und periodischen Prozessaudits offenstehen. Dies bedeutet oft, Defektniveaus unter 1 dpm (Defect per Million) auf Komponentenebene zu fordern. Um diese ausgehenden Qualitätsniveaus zu erreichen, sollte jeder Zwischenschritt in den Fertigungsprozessen quantifizierbare Ergebnisse haben, die überwacht und kontrolliert werden können. Statistische Prozesskontrollen sind oft nötig, um jede Abweichung vom Normalbetrieb hervorzuheben.

Die Fertigungsära, in der ein täglicher Batch Widgets für eine volle Schicht laufen konnte und der Output für Qualität gesampelt wurde, ist vorbei. Nach einer Review könnte ein Techniker am Tagesende einige Maschinenknöpfe justieren, um Compliance sicherzustellen. Heutiges Tempo der globalen Fertigungsumgebung erfordert fortlaufende Adhärenz an Qualität und Fertigungskonsistenz. Das Monitoring von Automobilfertigungsmetriken, um sicherzustellen, dass Qualität erreicht werden kann, ist paramount.

Mit Batch-Setups und Teardown für diskrete maßgeschneiderte Fertigungsläufe ist Prozesswiederholbarkeit kritisch, um dasselbe Produkt heute zu fertigen, das gestern gemacht wurde. Varianzminimierung kann durch Tracking der Key Performance Indicators (KPI) und Systemanforderungen erreicht werden. In-situ-Qualitätsmonitoring kann mit Industrial IoT Initiativen implementiert werden. Monitoring von Maschinen und Prozessen auf Adhärenz an Konformität kann initiale Abweichungen von normalen Kontrollgrenzen identifizieren. Bohrungen können auf Tiefe, Kraft und Genauigkeit überwacht werden. Mechanische Konformitätstoleranz kann mit visueller Akugetestet werden. Maschinenvibrationen können auf Performance-Erwartungen getrackt werden. Statistische Analyse wird den Impact und die zeitkritische Natur für die Behebung des Issues hervorheben.

Qualitätsplanung

Historische Qualitätsissues können genutzt werden, um Root Causes von Defekten zu untersuchen und Korrekturmaßnahmen zu implementieren. Frühere Fertigungsgenerationen haben möglicherweise manuell nach Teilen gesucht, um Qualitätsprobleme zu identifizieren. Diese Informationen können nun aus Daten extrahiert werden, die von Maschinen innerhalb einer Fabrik harnessed werden. Bemühungen, Defekte zu entdecken und Ursachen zu offenbaren, können nun mit Algorithmen durchgeführt werden, die Fertigungsdatenanalytik intelligent modellieren. IoT-Maschinensensoren können gezielt auf jene Bereiche des Produktionsprozesses ausgerichtet werden, die für die ausgehende Produktqualität am kritischsten sind.

Qualitätskontrolle

Durch Kontrolle der Produktion in Echtzeit können Qualitätsprobleme, die auftreten, sofort identifiziert werden. Durch Implementierung vorausschauender Wartung und Reparaturen vor Problemen kann der Großteil der Brüche im Vorfeld gemildert werden. Defektentdeckung sollte so früh wie möglich und von der kleinstmöglichen Menge identifiziert werden. Beim Beobachten der Fertigungsqualität können iterative Feedback-Schleifen für Korrekturmaßnahmen eng und zeitnah sein.

Qualitätssicherung

Effektives Tracking von Problemberichten und Kundenbeschwerden hilft, Qualitätsanfragen zeitnah zu lösen. Durch Schließen der Schleife von Kundenissues zur Identifikation von Problemen, bevor sie den Shopfloor verlassen, kann die gesamtqualitative Antwort verbessert und die Endkunden-Qualitätszufriedenheit erhöht werden. Maschinenperformance-Parameter können getrackt werden, um Out-of-Bounds-Bedingungen zu identifizieren, wenn sie auftreten. Alerts können für Management-Entscheidungen gesendet werden, um Korrekturmaßnahmen zu ergreifen und verdächtiges Material für weitere Untersuchung zu quarantänen.

MachineMetrics IoT Dashboards bieten Einblick in KPI-Metriken und Prozessoptimierung. Die Gesundheit von Equipment kann mit Maschinenmonitoring in Echtzeit getrackt werden. Lösungen für Fertigungsherausforderungen können durch die von den Geräten bereitgestellten Daten realisiert werden, anstatt eine Linie anzuhalten und Personal zu beauftragen, den Punkt-Issue zu finden. Durch Monitoring von Produktions-KPIs über das Unternehmen hinweg können Qualitätsissues identifiziert, korrigiert und verbessert werden, bevor ein Kunde sie entdeckt.

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