Elevando Estándares de Calidad en Fabricación Automotriz: Mejores Prácticas y Cumplimiento

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 adherirse a requisitos de desarrollo rígidos, sistemas de fabricación probados y deben estar abiertos a auditorías de proceso periódicas. Esto a menudo puede significar requerir niveles de defectos por debajo de 1 dpm (defecto por millón) a nivel de componente. Para lograr estos niveles de calidad de salida, cada paso intermedio en los procesos de fabricación debe tener resultados cuantificables que puedan monitorearse y controlarse. Los controles estadísticos de proceso a menudo son necesarios para resaltar cualquier desviación de las operaciones normales.

Quedó atrás la era de fabricación donde un lote diario de widgets podía ejecutarse por un turno completo, y la salida muestreada para calidad. Después de una revisión, un técnico podría ajustar algunas perillas de la máquina al final del día para asegurar cumplimiento. El ritmo actual del entorno de fabricación global requiere adherencia a calidad y consistencia de fabricación de forma continua. Monitorear las métricas de fabricación automotriz para asegurar que la calidad pueda lograrse es primordial.

Con configuraciones y desmontajes por lotes para corridas de fabricación discreta personalizadas, la repetibilidad del proceso es crítica para fabricar el mismo producto hoy que se hizo ayer. La minimización de varianza puede lograrse rastreando indicadores clave de rendimiento (KPI) y requisitos del sistema. El monitoreo de calidad in-situ puede implementarse con iniciativas de IoT industrial. Monitorear máquinas y procesos para adherencia a conformidad puede identificar cualquier desviación inicial de límites de control normales. Los taladros pueden monitorearse para profundidad, fuerza y precisión. La conformidad mecánica de tolerancia puede probarse con agudeza visual. Las vibraciones de máquinas pueden rastrearse para expectativas de rendimiento. El análisis estadístico resaltará el impacto y la naturaleza crítica en tiempo para la remediación del problema.

Planificación de Calidad

Los problemas de calidad históricos pueden usarse para investigar causas raíz de defectos e implementar acciones correctivas. Generaciones de fabricación anteriores pueden haber buscado manualmente piezas para identificar problemas de calidad. Sin embargo, esta información ahora puede extraerse de datos aprovechados de máquinas dentro de una fábrica. Los esfuerzos para descubrir defectos y revelar causas ahora pueden realizarse con algoritmos que modelan inteligentemente analítica de datos de fabricación. Sensores IoT de máquinas pueden dirigirse a monitorear aquellas áreas del proceso de producción que son más críticas para la calidad del producto de salida.

Control de Calidad

Al controlar la producción en tiempo real, cualquier problema de calidad que surja puede identificarse inmediatamente. A través de la implementación de mantenimiento predictivo y reparaciones antes de problemas, la mayoría de las roturas pueden mitigarse por adelantado. El descubrimiento de defectos debe identificarse lo antes posible y desde la cantidad más pequeña posible. Al observar la calidad de fabricación, los bucles de retroalimentación iterativos para acción correctiva pueden ser ajustados y oportunos.

Aseguramiento de Calidad

El seguimiento efectivo de informes de problemas y quejas de clientes ayuda a resolver consultas de calidad de manera oportuna. Al cerrar el ciclo desde problemas de clientes hasta identificar problemas antes de que salgan de la planta, la respuesta de calidad general puede mejorarse y la satisfacción de calidad del cliente final aumentará. Los parámetros de rendimiento de máquinas pueden rastrearse para identificar condiciones fuera de límites cuando ocurran. Alertas pueden enviarse para decisiones de gerencia para tomar acciones correctivas y poner en cuarentena cualquier material sospechoso para investigación adicional.

Los paneles IoT de MachineMetrics ofrecen insight en métricas KPI y optimización de procesos. La salud de los equipos puede rastrearse con monitoreo de máquinas en tiempo real. Soluciones a desafíos de fabricación pueden realizarse a través de los datos proporcionados por el equipo en lugar de detener una línea y tener personal investigando para encontrar el punto de problema. Al monitorear KPIs de producción a través de la empresa, los problemas de calidad pueden identificarse, corregirse y mejorarse antes de que un cliente los descubra.

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