Как оптимизировать качество производства с помощью расширенного анализа данных и автоматизации

Сегодня обрабатывающая промышленность характеризуется выраженным сдвигом в сторону цифровизации.

Хотя этот переход обещает повысить эффективность и точность, он также выявляет серьезные проблемы, особенно когда речь идет о поддержании безупречного качества продукции. Незначительная оплошность в монтажной плате или незаметная ошибка в программном обеспечении могут поставить под угрозу всю производственную партию, запятнав при этом имидж вашего бренда.

Согласно Международная федерация робототехникиСогласно прогнозам, глобальные установки роботов вырастут на 10% в 2022 году, достигнув почти 570 000 единиц, при этом среднегодовые темпы роста ожидаются в среднем и верхнем однозначном диапазоне с 2022 по 2025 год. Для предприятий становится все более важным поддерживать эти системы с помощью расширенной аналитики данных, чтобы гарантировать безупречное качество продукции.

Стратегии внедрения расширенной аналитики данных и автоматизации

Преодоление человеческих ограничений

При контроле качества производства преодоление человеческих ограничений является важнейшей задачей. Инспекторы-люди подвержены ошибкам, вызванным усталостью, а субъективность в стандартизации оценки качества среди инспекторов может привести к несоответствиям. Чтобы решить эти проблемы, производители обращаются к передовым технологиям, таким как компьютерное зрение (CV) и алгоритмы расширенного машинного обучения.

резюме и Advanced Machine Learning предлагают революционный подход к контролю качества. Эти системы обеспечивают точное, последовательное и быстрое обнаружение аномалий, превосходя возможности инспекторов-людей. В отличие от человека, эти технологии не утомляют, обеспечивая круглосуточную бдительность за производственными процессами. Более того, они преуспевают в стандартизации оценки качества, применяя единые критерии к каждой проверке, устраняя субъективность. Помимо распознавания поверхностных дефектов, эти алгоритмы превосходны в диагностика сложных проблем которые могут ускользнуть от человеческого глаза, что делает их незаменимыми инструментами для обеспечения безупречного качества продукции в обрабатывающей промышленности.

Отказ от устаревших методов контроля качества

Несмотря на эпоху Индустрии 4.0, многие производственные компании по-прежнему полагаются на устаревшие методы контроля качества, включая электронные таблицы, бумажные журналы и ручные контрольные списки. Эти архаичные подходы не только отнимают слишком много времени, но и подвержены ошибкам. Чтобы оставаться конкурентоспособными и обеспечивать самые высокие стандарты качества, необходим переход на интегрированную цифровую систему управления качеством. Такие автоматизированные системы позволяют осуществлять мониторинг в реальном времени, анализ данных и контроль качества, снижая риски, связанные с ручными процессами. Обычно такие системы состоят из следующих компонентов:

• Интеграция данных: цифровые системы управления качеством интегрируются с различными источниками данных, включая производственное оборудование, датчики и базы данных, для сбора данных в режиме реального времени о качестве продукции и производственных процессах.
• Автоматизация. Эти системы автоматизируют задачи контроля качества, такие как проверки и сбор данных, снижая зависимость от ручного труда и минимизируя человеческие ошибки.
• Обеспечение качества. В этих цифровых системах есть модули для обеспечения качества, позволяющие организациям определять стандарты качества, отслеживать соответствие и управлять отклонениями.
• Интеграция с Интернетом вещей. Многие современные системы интегрируются с устройствами и датчиками Интернета вещей (IoT), что позволяет осуществлять непрерывный сбор данных с производственного оборудования и продуктов.
• Масштабируемость. Эти системы предназначены для масштабирования и удовлетворения потребностей растущих производственных операций.

Использование практической информации из больших данных

В цифровой производственной среде каждый процесс, машина и продукт генерирует огромное количество данных. Однако необработанные данные без объектива глубокой аналитики могут затруднить принятие решений. Именно здесь в игру вступают передовая аналитика данных и искусственный интеллект (ИИ). Используя эти технологии, предприятия могут извлечь полезную информацию из потока данных. Этот переход к принятию решений на основе данных обеспечивает упреждающий подход к управлению качеством, при котором потенциальные проблемы выявляются и решаются еще до того, как они проявятся, предотвращая дорогостоящие дефекты и задержки производства.

В качестве основы для этой технологической модернизации интеграция платформ с низким кодированием/без кода может упростить внедрение этих передовых систем. Например, платформу без кода можно использовать для быстрого создавать информационные панели для мониторинга качества в режиме реального времени не углубляясь в сложное кодирование. Это гарантирует, что даже те, кто не знаком с программированием, смогут внести свой вклад в поддержание стандартов качества.

Практический пример расширенной аналитики данных и интеграции искусственного интеллекта

Одним из ярких примеров применения передового анализа данных и искусственного интеллекта для контроля качества производства является случай Глобальная корпорация Unichip (GUC). Поскольку GUC разрабатывает все более сложные микрочипы, обеспечение качества в больших масштабах становится сложной задачей. Чтобы решить эту проблему, GUC в сотрудничестве с proteanTecs, членом партнерской сети AWS, реализовала решение, которое объединяет встроенные данные в ASIC (интегральные схемы для конкретных приложений) с прогнозирующим искусственным интеллектом. Такой подход позволяет GUC отслеживать и заранее устранять дефекты кремния до того, как они приведут к сбою системы. Результаты этого партнерства были замечательными: GUC и proteanTecs значительно повысили качество и надежность микрочипов GUC.

Интеграция прогнозного искусственного интеллекта в управление качеством иллюстрирует силу принятия решений на основе данных в обрабатывающей промышленности. Заранее выявляя потенциальные проблемы и оперативно принимая корректирующие меры, производители могут не только предотвратить дорогостоящие дефекты, но и оптимизировать производственные процессы для повышения эффективности и стабильности. Это подчеркивает преобразующий потенциал передовой аналитики данных и искусственного интеллекта в обеспечении безупречного качества продукции.

Последние мысли

Стремление обрабатывающей промышленности к высочайшим стандартам качества требует интеграции передового анализа данных, автоматизации и решений с низким кодированием/без кода. Производители, использующие эти технологии, не только повышают свою операционную эффективность, но и укрепляют свою репутацию на рынке. В эпоху Индустрии 4.0 оставаться впереди в области контроля качества — это не просто вариант, а стратегический императив для устойчивого успеха в производственном секторе.

---