自動車製造における品質の向上

自動車業界は、サプライチェーン全体にわたる世界クラスの品質管理で他に類を見ません。この基準を維持するために、サプライヤーは厳格な開発要件の追跡、実証済みの製造システムを順守し、定期的なプロセス監査を受け入れる必要があります。これは多くの場合、コンポーネントレベルで1 dpm（100万あたりの欠陥）未満の欠陥レベルを要求することを意味します。これらのレベルの発信品質を達成するために、製造プロセスの各中間ステップには、監視および制御できる定量化可能な結果が必要です。通常の運用からの逸脱を強調するために、統計的プロセス管理が必要になることがよくあります。

ウィジェットの毎日のバッチをフルシフトで実行し、出力をサンプリングして品質を高めることができる製造時代は終わりました。レビューの後、技術者はコンプライアンスを確保するために1日の終わりにいくつかのマシンノブを微調整する場合があります。今日のグローバルな製造環境のペースでは、継続的に品質と製造の一貫性を順守する必要があります。自動車製造の測定基準を監視して、品質を確実に達成できるようにすることが最も重要です。

個別のカスタマイズされた製造実行のためのバッチセットアップと分解により、プロセスの再現性は、昨日製造されたものと同じ製品を今日製造するために重要です。差異の最小化は、主要業績評価指標（KPI）とシステム要件を追跡することで実現できます。その場での品質監視は、産業用IoTイニシアチブで実装できます。適合性の順守についてマシンとプロセスを監視することで、通常の管理限界からの初期の逸脱を特定できます。ドリル穴は、深さ、力、精度を監視できます。機械的適合性の許容範囲は、視覚的な洞察力でテストできます。機械の振動は、パフォーマンスの期待に合わせて追跡できます。統計分析により、問題を修正するための影響とタイムクリティカルな性質が明らかになります。

品質計画

過去の品質問題を使用して、欠陥の根本原因を調査し、是正措置を実施できます。以前の製造世代は、品質の問題を特定するために手動で部品を検索していた可能性があります。ただし、この情報は、工場内のマシンから利用されるデータから抽出できるようになりました。製造データ分析をインテリジェントにモデル化するアルゴリズムを使用して、欠陥を発見し、原因を明らかにする取り組みを実行できるようになりました。 IoTマシンセンサーは、製品の品質にとって最も重要な生産プロセスの領域を監視することを目的としています。

品質管理

リアルタイムで生産を管理することにより、発生した品質の問題を即座に特定できます。問題が発生する前に予知保全と修理を実施することで、ほとんどの破損を事前に軽減することができます。欠陥の発見は、できるだけ早く、可能な限り少ない量から特定する必要があります。製造品質を観察する場合、是正措置のための反復フィードバックループはタイトでタイムリーなものになる可能性があります。

品質保証

問題レポートと顧客の苦情を効果的に追跡することで、質の高いクエリをタイムリーに解決できます。顧客の問題から工場を出る前に問題を特定するまでのループを閉じることにより、全体的な品質応答を改善でき、最終顧客の品質満足度が向上します。マシンのパフォーマンスパラメータを追跡して、範囲外の状態が発生したときにそれを特定できます。管理上の決定に対してアラートを送信して、修正措置を講じ、疑わしい資料を隔離してさらに調査することができます。

マシンメトリクスIoTダッシュボードは、KPIメトリクスとプロセス最適化に関する洞察を提供します。機器の状態は、リアルタイムの機械監視で追跡できます。製造上の課題に対する解決策は、ラインを停止して要点の問題を見つけるために担当者に調査させる代わりに、機器によって提供されるデータを通じて実現できます。企業全体の本番KPIを監視することで、顧客が発見する前に品質の問題を特定、修正、改善できます。

MachineMetricsが、自動車サプライヤーが機械データを使用してリアルタイムの製品品質を向上させるのにどのように役立つかをご覧ください。