製造業における品質管理を最適化するためのIoT戦略

製造における厳格な品質管理は、何世代にもわたって一貫した目標でした。製品が工場を出てより広い市場に到達する前に欠陥を見つけられないと、リコール、顧客の不満、および企業の収益性に悪影響を与えるその他の問題につながる可能性があります。

ただし、モノのインターネット（IoT）を製造に適用することは、高品質の出力を維持するために必要な可視性を取得するためのますます一般的な方法です。意思決定者が製造にIoTを使用して、より良い監視を実現するための実用的な方法をいくつか紹介します。

問題をより早く解決する方法を決定する

品質管理の専門家は、基準レベルを高く保つために効率がいかに有益であるかをすぐに学びます。たとえば、製造プロセスの最初のステップで問題を検出すると、最終的な製造段階で誰かが問題を発見した場合よりも、問題の軽減がはるかに簡単になります。

トラックの運転手が生鮮食品を許容範囲外に長期間保管している場合など、製品が製造施設を離れたときに事故が発生した場合は、さらに壊滅的です。そのため、多くの製薬会社は、リアルタイムのアラートを提供するセンサーを設置するなど、コールドチェーンを保護するためにIoTを使用しています。

サプライチェーンのいくつかの段階にいる人々が問題について即座に警告を受けた場合、目的地に到着する前に、新たに製造された医薬品が台無しになる可能性はほとんどありません。同様に、IoTは、工場のマシンがずれているか、そうでなければ品質管理基準を満たしていないかを検出できます。

人々が製造業の品質管理を利用したい場合、答えるべきいくつかの主要な質問は、ほとんどの問題がどこでどのように発生するかに関するものです。そこから、IoT技術を活用するための実用的な方法を調査できます。

壊滅的な障害を取り巻く状況を理解する

製造装置の重要な部分が故障すると、望ましくないイベントがどこからともなく発生しているように見えることがよくあります。ただし、現実には、人間が常にそれを理解しているとは限らない場合でも、事前に明確な兆候が見られることがよくあります。

統計によると、発電機の故障の56％は、電気絶縁の損傷が原因で発生しています。過熱と異常に高い電流引き込みは、絶縁を破壊する原因となる可能性があります。ただし、この問題は通常、ゆっくりといくつかの段階で発生することに気付かない場合があります。

幸いなことに、IoTにより、停止が発生する前に、問題のあるマシンの症状を人々に認識させることができます。たとえば、電気絶縁障害の第2フェーズでは、主に影響を受けるポイントで熱が増加します。センサーがセンサーを検出し、生産が中断する前に人々に機械の修理を依頼する可能性があります。

その利点は品質に直接関係します。マシンが期待どおりに動作する場合、欠陥のある製品に寄与する可能性は大幅に減少します。

データを分析してプロセスの欠点を見つける

多くの場合、センサーデータを使用して何がうまくいっていて、どこに改善の余地があるかを確認することで、製造の改善をIoTに依存しています。たとえば、大手メーカーは、継続的な改善を追求するために無駄のない原則を頻繁に使用しています。 IoTはこれらの取り組みに適合します。

プロセスおよび材料関連の問題は、品質問題の85％を引き起こします。 IoTセンサーは時間の経過とともに継続的なデータを収集できるため、手順がどこで失敗し、製品に悪影響を与える問題に進行する可能性があるかを示すのに理想的です。品質の向上が企業の主な目標の1つである場合、リアルタイムのデータ収集は関連する意思決定を形作ることができ、またそうすべきです。

情報をよく見ると、ほとんどの問題が組立ラインの特定の部分または特定の機械から発生していることがわかります。あるいは、特定のシフトの労働者に関連する事故の割合が高いことが明らかになる可能性があります。

一方、IoTは企業がどこで優れているかを確認できるため、工場全体で確立された方法を継続することが正当化されます。品質レベルを高く保つことは、当て推量やリーダーの経験に任せるにはあまりにも重要です。戦略的に配置されたセンサーから収集されたデータは、リーダーが自信を持って意思決定を行うために知っておく必要のある情報を提供できます。

一例として、日産はさまざまなプロセス改善戦略とインテリジェントテクノロジーを備えたスマートファクトリーを構築しました。以前は、パワートレインコンポーネントの取り付けは手動の6つの部分からなるプロセスでした。これで、ロボットはこのプロセスを1つのステップで完了することができます。さらに、自動組立ラインでは、20を超える車両バージョンを生産できます。人工知能とIoTを備えた品質保証システムも、インシデントからの復旧速度を30％向上させます。

工場でのツール追跡にIoTを使用する

製造品質管理にIoTを適用することは、人々が仕事をするために必要なものを監視することにも拡張できます。さまざまな航空機コンポーネントを製造するSafranAircraftServicesは、IoTソリューションを使用して3メートル以内のツールを追跡できます。このアプローチは、資産がいつでもどこにあるかをマネージャーに伝えるだけでなく、予防保守と結びついており、品質に直接影響を与える可能性があります。

たとえば、システムと関連するセンサーは、ツールの使用時間とアイドル状態を追跡する場合があります。その後、アイテムがメンテナンスまたは交換を必要とするほど十分に使用されたときにアラートを生成する可能性があります。

同様に、そのような設定は、品質管理の取り組みに悪影響を与える可能性のあるツールの誤用を監視する可能性があります。適切なトレーニングを受けずに資産を使おうとすると、工場の生産量が損なわれ、最終的にはその評判が損なわれる可能性があります。

一部のIoTツール追跡テクノロジーは、人が適切な技術を使用していることを確認するのにも役立ちます。加速度や時間ベースの統計などを追跡することで、組み込みのIoTセンサーは、ツールを使用するための最低限の品質基準を満たすために、さらにトレーニングが必要かどうかを示すことができます。

すべてのツールでIoTトラッキングを使用することは、必ずしも経済的に実現可能であるとは限りません。ただし、意思決定者が時間をかけて品質に最も大きな影響を与えるアセットを特定する場合は、それが出発点として適しています。

IoTは製造業の品質管理を強化します

これらは、工場全体で高品質を維持するために人々が製造においてIoTに依存できる多くの方法の一部です。スマートセンサーが実行できることを活用し、収集したデータを解釈するための最善の方法を見つけるには時間がかかりますが、努力を払うことで企業の回復力が高まることがよくあります。