IoT nutzen, damit Lohnfertiger OEM-Linienstandards erfüllen

Lohnfertiger (CMs) kämpfen oft mit dem Stigma minderer Qualität. Obwohl OEM-CM-Beziehungen einige der besten, langlebigsten, weltweit bekannten Produkte der Menschheitsgeschichte hervorgebracht haben, hält sich hartnäckig die Vorstellung, „Lohnfertiger“ sei gleichbedeutend mit „minderer Qualität“. Angesichts dieses Stigmas sowie eines Trends zu tieferer Datenerfassung und -analyse prüfen OEMs CMs mit zunehmender Sorgfalt. Wo einst ein OEM Qualitätsfragen nur vom Ende der Linie aus betrachtete, erstreckt sich die OEM-Prüfung heute über den gesamten Produktionsprozess von Anfang bis Ende. Im Folgenden: Wie IoT Lohnfertigern hilft, unter intensiver OEM-Prüfung standzuhalten.

Worauf achten OEMs?

OEMs durchforsten die Fertigungslinie nach Anzeichen von Ineffizienz und schwachen Qualitätskontrollen. Sie wollen wissen, wie zuverlässig ein CM ultrahochwertige Güter an ihre Kunden liefern kann. Schlechte QA ist 2020 ein Business-Killer, wo Kundenbewertungen und Reputationsschaden unkontrolliert verbreitet werden und eine Marke für die absehbare Zukunft beflecken können. Aus offensichtlichen Gründen möchten OEMs diesem destruktiven Zyklus so weit wie möglich entgehen.

Es sind nicht nur minderwertige Produkte, die bis zum Verbraucher durchdringen. In dem Bestreben, eine proaktive Qualitätsstrategie in den eigenen Organisationen zu wahren, wachen OEMs über Anzeichen schlechter Qualitätskontrolle oder reaktiver Reaktionen auf Qualitätsprobleme in den Prozessen potenzieller Lohnfertiger.

Anzeichen und Symptome ineffizienter Qualitätskontrolle und reaktiver Reaktionen umfassen:

• Erhebliche Ausschussproduktion
• Geringe Transparenz in der Qualität
• Tatsächliche Auslieferung defekter Artikel
• Ineffektive Prozesse zur Bearbeitung von Rückmeldungen zu retournierten/defekten Produkten, um sinnvolle Lösungsmaßnahmen zu ergreifen

Wie industrielles IoT Lohnfertigern hilft, den OEM-Qualitätstest zu bestehen und den Vertrag zu gewinnen

Für jedes Symptom schlechter Qualitätskontrolle gibt es eine IoT-Lösung für Lohnfertiger. Betrachten wir jedes einzeln.

Erhebliche Ausschussproduktion

Erhebliche Ausschussproduktion lässt sich mit ausreichend genauen Daten nahezu eliminieren. Beispiel: Wenn Ausschussteile durch versagende Werkzeuge in Fabrikmaschinen entstehen, gibt es IoT-Geräte, die diese Vorfälle überwachen und protokollieren, sodass die Daten genutzt werden können, um Verhaltensmuster der Anlagen zu finden, die zuverlässig anzeigen, wann eine Reparatur/Ersetzung ansteht – bevor Ausschussteile in die Produktion gelangen.

Geringe Transparenz in der Qualität

Qualität sollte kein nachträgliches Konzept sein, sondern in jedem Fertigungsschritt berücksichtigt werden. CMs werden ermutigt, veraltete analoge Systeme mit extrem langsamen Feedbackzyklen durch Low-Latency-IoT-Geräte zu ersetzen, die Near-Real-Time-Feedback zu Qualität und beeinflussenden Faktoren bieten. Echtzeit-Transparenz in den Produktionsprozess hilft, Kundenerwartungen zu managen, da diese Einsicht Trends und Muster erkennen lässt, die auf potenzielle Komplikationen hindeuten. So können Qualitätsprobleme so nah wie möglich an der Quelle und mit hoher Geschwindigkeit adressiert werden.

Auslieferung defekter Artikel

Defekte Artikel tatsächlich auszuliefern, ist ein bedauerlicher Vorfall, aber selbst die effektivsten Hersteller können ihn nicht vollständig ausschließen. Doch mit der Kombination aus IoT-Geräten und Machine-Vision/Machine-Learning-Techniken können Hersteller Aspekte der Qualitätskontrolle automatisieren – oft mit besserer Genauigkeit als ein menschlicher Beobachter. So bleiben defekte Produkte im Werk statt in den Händen hoffnungsvoller Kunden.

Ineffektive Prozesse für Rückmeldungen zu retournierten/defekten Produkten

Wenn defekte Produkte den OEM – oder schlimmer, dessen Kunden – erreichen, ist die Art, wie der CM damit umgeht, der ultimative Test für seine Kernwerte und Zuverlässigkeit in Sachen Qualität. IoT kann helfen, sinnvolle Lösungen für Qualitätsprobleme zu schaffen, bevor sie zu Reputationsschaden für CM und OEM eskalieren.

Industrielles IoT kann genutzt werden, um Qualitätsprobleme zu identifizieren und darauf zu reagieren, wenn sie auftreten, wenn nicht sogar vorher. Aufgrund der Natur von IoT und seiner Beziehung zu Machine Learning kann Kundenfeedback fast sofort integriert werden, um jedes qualitätsbeeinflussende Problem zu lösen (oder reverse zu engineerieren). Informierte, schnelle Lösung von Qualitätskontrollen – besonders basierend auf intensiven Daten oder präventiv implementiert – heben Lohnfertiger weit über ihre Wettbewerber hinaus. Zudem können CMs kollaboratives Bestandsmanagement nutzen, um sich zu differenzieren.

MachineMetrics ist eine industrielle IoT-Plattform, die Daten von jeder Maschine erfasst, per Edge Computing analysiert, in die Cloud sendet für tiefere Analysen, digitale Zwillinge Ihres Shopfloors erstellt, alle Assets verwaltet, Predictive-Maintenance-Modelle zur Stillstandsreduzierung nutzt, alle Prozesse nach Priorität optimiert, Ihre Mitarbeiter sicher und zufrieden hält – alles mit einem einfachen, farbcodierten Dashboard, weltweit zugänglich. Buchen Sie Ihre Demo noch heute.