Innovation

Une nouvelle technologie pour réduire les coûts de fabrication et contrôler la qualité

Une nouvelle technologie pour réduire les coûts de fabrication et contrôler la qualité

Contrôler la qualité dans la fabrication est toujours un défi car des centaines de tâches doivent être accomplies avec succès afin que seuls des produits de qualité soient expédiés à nos clients. Nous définissons des processus de test pour nous aider à surveiller la qualité et à tester chaque étape du flux de production, en commençant par l'inspection de la matière première entrante, jusqu'à la dernière étape avant la livraison des produits finis à vos clients. Et oui, les données de test sont bien accumulées dans notre ligne de fabrication.

MAIS, nous ne contrôlons toujours pas vraiment le processus en temps réel. Nous sommes toujours surpris par des problèmes de qualité inattendus qui entraînent des retards de livraison et un rendement insuffisant.

Quelle est la raison principale de cette situation?

Habituellement, les stations de test situées sur notre ligne de fabrication (manuelle ou automatique) mesurent plusieurs paramètres techniques. Le test se termine par une indication - «Réussite» ou «Échec». Si le résultat du test indique «Réussi», l'unité passe à l'étape de fabrication suivante. Si le résultat du test indique «Échec», l'unité est envoyée à un technicien pour une analyse plus approfondie.

Pourquoi ne prêtons-nous généralement attention qu'aux "Réussir ou échouer" Critères? Pourquoi ne sommes-nous pas intéressés par les autres paramètres testés?

[Source de l'image: Ligne de qualité]

La raison est la surcharge d'informations. Lors de l'exploitation d'une ligne de fabrication de masse, il est impossible de «digérer» systématiquement toutes les informations détaillées collectées à partir des stations de test. Nous analysons généralement ces données en détail uniquement lorsqu'un problème de qualité est détecté et que nous sommes occupés à trouver la cause profonde du problème. Si nous obtenons un «Pass», toutes ces informations détaillées sont généralement oubliées. Un simple «Réussite» ou «Échec» nous donne peu ou pas d’informations sur les cas extrêmes - où un ou plusieurs paramètres techniques de l’unité se trouvent juste dans sa tolérance autorisée. Les cas «Edge» peuvent entraîner une panne de l'unité pendant le fonctionnement, par exemple dans des environnements extrêmes (froid, chaleur, humidité, surcharge électrique, chocs, etc.).

Mais comme il nous est difficile de «digérer» quotidiennement cette énorme quantité de données de test, nous finissons par abandonner ces précieuses données de test détaillées et définies pour une indication minimale de Réussite / échec ce qui ne nous aide guère à vraiment contrôler le processus et à améliorer la qualité ainsi que le rendement. Pour une analyse précise et utile des données de qualité, nous devons trouver une méthode qui collectera et analysera l'intégralité des données de test dans TEMPS RÉEL et le présenter commeinformations exploitables.

Les données, c'est la puissance et obtenir les données en temps réel déjà analysées nous permet de vraiment contrôler le processus de fabrication. QualityLine, une société de haute technologie vient d'annoncer sa technologie innovante qui aide les fabricants de l'industrie électronique à réduire considérablement les coûts de fabrication et à améliorer la qualité.

Comment fonctionne la technologie QualityLine?

QualityLine capture automatiquement toutes les données accumulées pendant le processus de fabrication, les analyse et les transforme en informations exploitables pour améliorer considérablement la qualité et le rendement. Les fabricants qui utilisent déjà la technologie QualityLine, signalent une amélioration du rendement d'au moins 15% en moins d'un an.

Le système intègre automatiquement en TEMPS RÉEL toutes les données de test de chaque coin de la ligne de fabrication, les analyse et les présente dans des tableaux de bord analytiques interactifs. Les équipes qui gèrent le processus peuvent avoir un aperçu des informations, effectuer une exploration de données dans les données de test, effectuer rapidement une analyse des causes profondes et améliorer considérablement la qualité et le rendement.

Écrit par: Dr Eyal Kaufman


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