IoT를 통해 계약 제조업체가 라인 수준 OEM 조사를 통과하는 방법

계약 제조업체는 종종 예상 품질을 둘러싼 낙인을 처리합니다. OEM-CM 관계가 인류 역사상 가장 훌륭하고 내구성이 뛰어나며 널리 알려진 제품을 구축했다는 사실에도 불구하고 "계약 제조업체"가 "낮은 품질"과 동의어라는 확고한 생각이 남아 있습니다. 이러한 점과 더 깊은 데이터 수집 및 분석을 향한 경향에 비추어 OEM은 조사 수준이 높아지는 CM을 찾고 있습니다. 한때 OEM이 최종 라인 관점에서만 품질 문제에 접근했지만 이제는 OEM 조사가 처음부터 끝까지 전체 생산 프로세스를 포괄합니다. 다음은 IoT가 계약 제조업체가 집중적인 OEM 조사에 직면하여 평정을 유지하는 데 도움이 되는 방법입니다.

OEM은 무엇을 찾고 있습니까?

OEM은 비효율성과 낮은 품질 관리의 징후를 찾기 위해 제조 라인을 조사하고 있습니다. 그들은 CM이 고객에게 초고품질 제품을 얼마나 안정적으로 제공할 수 있는지 알고 싶어합니다. 불량한 QA는 2020년 비즈니스 킬러로, 고객 리뷰와 평판 손상이 확인되지 않은 채 확산되어 가까운 미래에 브랜드를 오염시킬 수 있습니다. 분명한 이유로 OEM은 가능한 한 이러한 파괴적인 사이클에서 벗어나기를 원합니다.

소비자에게까지 가는 것은 품질이 낮은 제품만이 아닙니다. 자체 조직 내에서 품질에 대한 사전 예방적 전략을 유지하기 위해 OEM은 잠재적인 계약 제조업체의 프로세스 내에서 품질 문제에 대한 사후 대응 또는 품질 관리 불량의 징후에 대해 주의를 기울이고 있습니다.

비효율적인 품질 관리 및 품질에 대한 사후 대응의 징후 및 증상은 다음과 같습니다.

• 상당한 스크랩 생산
• 품질에 대한 낮은 가시성
• 결함이 있는 품목이 목적지에 도착하도록 실제로 허용합니다.
• 반품/불량 제품에 대한 피드백을 관리하여 솔루션을 위한 의미 있는 조치를 취하는 비효율적인 프로세스

산업용 IoT가 계약 제조업체가 OEM의 품질 테스트를 통과하고 계약을 체결하는 데 도움이 되는 방법

열악한 품질 관리의 각 증상에 대해 계약 제조업체가 활용할 IoT 솔루션이 있습니다. 각각의 증상을 하나씩 살펴보겠습니다.

대규모 스크랩 생산

정확한 데이터가 충분하면 상당한 양의 스크랩 생산을 거의 제거할 수 있습니다. 예를 들어, 스크랩 부품이 공장 기계의 고장난 도구의 산물인 경우 이러한 사고를 모니터링하고 기록하는 데 도움이 되는 IoT 장치가 있으므로 데이터를 활용하여 수리/교체 시기를 확실하게 제안하는 장비의 동작 패턴을 찾을 수 있습니다. 임박했지만 스크랩 부품이 생산되기 전에.

품질에 대한 낮은 가시성

품질은 사후 개념이 아니라 제조 프로세스의 모든 단계에서 고려되는 개념이어야 합니다. CM은 품질 및 품질에 영향을 미치는 요인에 대해 거의 실시간으로 피드백을 제공하는 저지연 IoT 장치로 매우 느린 피드백 주기를 가진 오래된 아날로그 시스템을 교체하는 것이 좋습니다. 생산 프로세스에 대한 실시간 가시성을 확보하면 고객의 기대를 낮추는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 추세를 모니터링하고 잠재적인 문제를 나타내는 패턴을 찾을 수 있기 때문입니다. 이렇게 하면 품질 문제를 소스에 최대한 가깝게 그리고 빠른 속도로 해결할 수 있습니다.

결함이 있는 품목이 목적지에 도달하도록 허용

실제로 결함이 있는 품목이 목적지에 도달하도록 허용하는 것은 불행한 일이지만 가장 효과적인 제조업체라도 이를 완전히 제거할 수는 없습니다. 그러나 IoT 장치와 머신 비전/머신 러닝 기술의 조합으로 제조업체는 품질 관리의 일부 측면을 자동화할 수 있으며 종종 인간 관찰자가 달성할 수 있는 것보다 더 나은 정확도로 자동화할 수 있습니다. 이렇게 하면 불량 제품이 희망 고객의 손이 아닌 시설 내에 남게 됩니다.

반품/불량 제품에 대한 피드백을 관리하여 솔루션을 위한 의미 있는 조치를 취하는 비효율적인 프로세스

결함이 있는 제품이 OEM(또는 더 나쁜 경우 고객 중 한 명)에 도달하면 CM이 이를 처리하는 방법이 CM의 핵심 가치와 품질에 대한 신뢰성에 대한 궁극적인 테스트입니다. IoT는 품질 관리 문제가 CM과 OEM 모두에 대한 평판 손상으로 이어지기 전에 의미 있는 솔루션을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

산업용 IoT는 품질 문제가 발생했을 때 이를 식별하고 조치를 취하는 데 사용할 수 있습니다. IoT의 특성과 기계 학습과의 관계 때문에 고객 피드백을 거의 즉시 통합하여 품질에 영향을 미칠 수 있는 문제를 해결(또는 역설계)할 수 있습니다. 품질 관리, 특히 집약적 데이터를 기반으로 하거나 구현된 솔루션에 대한 정보에 입각한 신속한 해결은 경쟁업체보다 우위에 있는 방식으로 계약 제조업체를 선제적으로 반영합니다. 또한 계약 제조업체는 협업 재고 관리를 통해 차별화할 수 있습니다.

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