자동차 제조 품질 향상

자동차 산업은 전체 공급망에서 세계 최고 수준의 품질 관리에 있어 타의 추종을 불허합니다. 이 표준을 유지하기 위해 공급업체는 엄격한 개발 요구 사항 추적, 입증된 제조 시스템을 준수해야 하며 정기적인 프로세스 감사에 개방적이어야 합니다. 이는 종종 구성 요소 수준에서 1dpm(백만분의 결함) 미만의 결함 수준이 필요함을 의미할 수 있습니다. 이러한 수준의 출고 품질을 달성하려면 제조 공정의 각 중간 단계에서 모니터링 및 제어할 수 있는 정량화 가능한 결과가 있어야 합니다. 정상 운영에서 이탈한 사실을 강조하기 위해 통계적 프로세스 제어가 필요한 경우가 많습니다.

일일 위젯 배치를 전체 교대로 실행하고 품질을 위해 출력을 샘플링하는 제조 시대는 지났습니다. 검토 후 기술자는 규정 준수를 보장하기 위해 하루가 끝날 때 일부 기계 손잡이를 조정할 수 있습니다. 오늘날 글로벌 제조 환경의 속도는 품질 및 제조 일관성을 지속적으로 준수해야 합니다. 품질을 달성할 수 있는지 확인하기 위해 자동차 제조 지표를 모니터링하는 것이 가장 중요합니다.

개별 맞춤형 제조 실행을 위한 배치 설정 및 분해를 통해 어제 제조된 동일한 제품을 오늘 제조하는 데 공정의 반복성이 매우 중요합니다. KPI(핵심 성과 지표) 및 시스템 요구 사항을 추적하여 편차를 최소화할 수 있습니다. 현장 품질 모니터링은 산업용 IoT 이니셔티브로 구현할 수 있습니다. 적합성 준수를 위한 모니터링 기계 및 프로세스는 정상적인 제어 한계에서 초기 이탈을 식별할 수 있습니다. 드릴 구멍의 깊이, 힘 및 정확도를 모니터링할 수 있습니다. 기계적 적합성 허용 오차는 시력으로 테스트할 수 있습니다. 성능 기대치를 위해 기계 진동을 추적할 수 있습니다. 통계 분석은 문제 해결에 대한 영향과 시간 결정적 특성을 강조합니다.

품질 계획

과거 품질 문제는 결함의 근본 원인을 조사하고 수정 조치를 구현하는 데 사용할 수 있습니다. 이전 제조 세대는 품질 문제를 식별하기 위해 부품을 수동으로 검색했을 수 있습니다. 그러나 이제 이 정보는 공장 내 기계에서 활용되는 데이터에서 추출할 수 있습니다. 이제 제조 데이터 분석을 지능적으로 모델링하는 알고리즘을 통해 결함을 발견하고 원인을 밝히려는 노력을 수행할 수 있습니다. IoT 기계 센서는 나가는 제품 품질에 가장 중요한 생산 공정 영역을 모니터링하도록 타겟팅할 수 있습니다.

품질 관리

실시간으로 생산을 제어함으로써 발생하는 모든 품질 문제를 즉시 식별할 수 있습니다. 문제의 사전 예방적 유지보수 및 수리를 통해 대부분의 파손을 사전에 완화할 수 있습니다. 결함 발견은 가능한 한 빨리 그리고 가능한 한 적은 수량으로 식별되어야 합니다. 제조 품질을 관찰할 때 시정 조치를 위한 반복적인 피드백 루프는 빡빡하고 시기적절할 수 있습니다.

품질 보증

문제 보고서 및 고객 불만 사항을 효과적으로 추적하면 품질 쿼리를 적시에 해결하는 데 도움이 됩니다. 고객 문제에서 공장 출고 전에 문제를 식별하는 루프를 닫음으로써 전반적인 품질 응답을 개선하고 최종 고객 품질 만족도를 높일 수 있습니다. 기계 성능 매개변수를 추적하여 범위를 벗어난 조건이 발생할 때 식별할 수 있습니다. 시정 조치를 취하고 추가 조사를 위해 의심되는 자료를 격리하도록 관리 결정에 대해 경고를 보낼 수 있습니다.

기계 지표 IoT 대시보드는 KPI 지표 및 프로세스 최적화에 대한 통찰력을 제공합니다. 장비의 상태를 실시간으로 기계 모니터링으로 추적할 수 있습니다. 제조 문제에 대한 솔루션은 라인을 중단하고 직원이 문제를 찾기 위해 조사하도록 하는 대신 장비에서 제공하는 데이터를 통해 실현될 수 있습니다. 전사적으로 생산 KPI를 모니터링함으로써 고객이 발견하기 전에 품질 문제를 식별, 수정 및 개선할 수 있습니다.

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