Mejora de la calidad en la fabricación de automóviles

La industria automotriz es insuperable en controles de calidad de clase mundial en toda su cadena de suministro. Para mantener este estándar, los proveedores deben cumplir con estrictos requisitos de seguimiento de desarrollo, sistemas de fabricación comprobados y deben estar abiertos a auditorías de procesos periódicas. A menudo, esto puede significar que se requieren niveles de defectos por debajo de 1 dpm (defecto por millón) a nivel de componente. Para lograr estos niveles de calidad saliente, cada paso intermedio en los procesos de fabricación debe tener resultados cuantificables que puedan ser monitoreados y controlados. A menudo se necesitan controles de procesos estadísticos para resaltar cualquier desviación de las operaciones normales.

Atrás quedó la era de la fabricación en la que se podía ejecutar un lote diario de widgets durante un turno completo y se muestreaba la calidad de la salida. Después de una revisión, un técnico puede ajustar algunas perillas de la máquina al final del día para garantizar el cumplimiento. El ritmo actual del entorno de fabricación global requiere el cumplimiento continuo de la calidad y la consistencia de fabricación. Es primordial monitorear las métricas de fabricación automotriz para garantizar que se pueda lograr la calidad.

Con configuraciones por lotes y desmontaje para tiradas de fabricación personalizadas y discretas, la repetibilidad del proceso es fundamental para fabricar hoy el mismo producto que se fabricó ayer. La minimización de la variación se puede lograr mediante el seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI) y los requisitos del sistema. El monitoreo de calidad in situ se puede implementar con iniciativas de IoT industrial. El monitoreo de máquinas y procesos para el cumplimiento de la conformidad puede identificar cualquier desviación inicial de los límites de control normales. Los orificios de perforación se pueden controlar en cuanto a profundidad, fuerza y ​​precisión. La tolerancia a la conformidad mecánica se puede probar con perspicacia visual. Las vibraciones de la máquina se pueden rastrear para las expectativas de rendimiento. El análisis estadístico resaltará el impacto y la naturaleza crítica del tiempo para solucionar el problema.

Planificación de calidad

Los problemas de calidad históricos se pueden utilizar para investigar las causas fundamentales de los defectos e implementar acciones correctivas. Las generaciones de fabricación anteriores pueden haber buscado piezas manualmente para identificar problemas de calidad. Sin embargo, esta información ahora se puede extraer de los datos que se aprovechan de las máquinas dentro de una fábrica. Los esfuerzos para descubrir defectos y revelar las causas ahora se pueden realizar con algoritmos que modelan de forma inteligente el análisis de datos de fabricación. Los sensores de máquinas IoT se pueden orientar para monitorear aquellas áreas del proceso de producción que son las más críticas para la calidad del producto saliente.

Control de calidad

Al controlar la producción en tiempo real, cualquier problema de calidad que surja se puede identificar de inmediato. Mediante la implementación de mantenimiento predictivo y reparaciones antes de los problemas, la mayoría de las roturas se pueden mitigar por adelantado. El descubrimiento de defectos debe identificarse lo antes posible y de la menor cantidad posible. Al observar la calidad de fabricación, los bucles de retroalimentación iterativos para la acción correctiva pueden ser estrictos y oportunos.

Garantía de calidad

El seguimiento efectivo de los informes de problemas y las quejas de los clientes ayuda a resolver las consultas de calidad de manera oportuna. Al cerrar el ciclo de los problemas del cliente para identificar los problemas antes de que abandonen la planta de producción, se puede mejorar la respuesta de calidad general y aumentará la satisfacción de calidad del cliente final. Los parámetros de rendimiento de la máquina se pueden rastrear para identificar condiciones fuera de los límites cuando ocurren. Se pueden enviar alertas para que las decisiones de gestión tomen medidas correctivas y pongan en cuarentena cualquier material sospechoso para una mayor investigación.

Los tableros de Machine Metrics IoT ofrecen información sobre las métricas de KPI y la optimización de procesos. La salud del equipo se puede rastrear con el monitoreo de la máquina en tiempo real. Las soluciones a los desafíos de fabricación se pueden realizar a través de los datos proporcionados por el equipo en lugar de detener una línea y hacer que el personal investigue para encontrar el problema. Al monitorear los KPI de producción en toda la empresa, los problemas de calidad se pueden identificar, corregir y mejorar antes de que un cliente los descubra.

Descubra cómo MachineMetrics ayuda a los proveedores automotrices a utilizar los datos de las máquinas para mejorar la calidad del producto en tiempo real.