AI kokybės kontrolei ir stebėsenai
Kokybės problemos brangiai kainuoja. Gamybos metu užfiksuotas defektas kainuoja nedaug. Užfiksuota kliento kainuoja daug. Sugautas po to, kai jis padaro žalos? Tai gali sužlugdyti verslą.
Jūsų kokybės komanda tai žino. Jie tikrina. Jie testuoja. Jie stebi. Jie viską dokumentuoja.
Tačiau jie negali visko patikrinti. Per didelis kiekis. Per daug parametrų, kuriuos reikia stebėti. Kol jie nustato problemas imdami mėginius, blogi vienetai jau būna pagaminti.
Dirbtinis intelektas keičia lygtį. Jis gali nuolat stebėti. Tikrinti visu pajėgumu. Pastebėti jutiklių duomenų modelius, kurių žmonės nepastebi. Užfiksuoti nukrypimus, kol jie netapo defektais.
Tai nepakeičia kokybiškų specialistų. Jie tampa efektyvesni. Mažiau laiko tikrinimui. Daugiau laiko skiriama pagrindinių priežasčių analizei ir prevencijai.
Kodėl tradicinė kokybės kontrolė yra nepakankama
Kokybės problemos neatsiranda savaime. Jos atsiranda palaipsniui. Parametras šiek tiek nukrypsta. Procesas pasislenka. Medžiagos kokybė kinta. Įranga genda lėtai.
Tradicinė kokybės kontrolė yra reaktyvi:
- Pavyzdžio patikrinimas: Patikrinkite kai kuriuos vienetus, tikiuosi, kad jie reprezentatyvūs. Nepatikrintuose vienetuose pasigendate problemų.
- Suplanuoti testai: Testuokite kas valandą arba kas pamainą. Praleiskite tai, kas vyksta tarp jų.
- Rankinis stebėjimas: Kažkas stebi prietaisų skydelius. Išsiblaško. Nepastebi subtilių pokyčių.
- Vėlavimo laikas: Atraskite problemų po gamybos. Dabar turite blogo gaminio partiją.
Jūsų kokybės komanda visada atsilieka vienu žingsniu. Reaguoja į problemas, užuot joms užkirtusi kelią.
O kai kyla problemų? Norint rasti pagrindinę priežastį, reikia peržiūrėti žurnalus, palyginti partijas, apklausti operatorius. Tai užtrunka kelias dienas ar savaites. Tuo tarpu jūs vis dar galite gaminti defektus.
Ką dirbtinis intelektas daro kokybės kontrolei
Dirbtinis intelektas stebi viską ir visą laiką. Jis pastebi dėsningumus, kurie rodo problemas dar prieš atsirandant defektams. Jis užfiksuoja nukrypimus, kai jie yra nedideli. Jis automatiškai nustato pagrindines problemų priežastis.
Nuolatinė kokybės stebėsena
Vietoj atsitiktinių patikrinimų dirbtinis intelektas atlieka nuolatinę stebėseną. Kiekvieną vienetą. Kiekvieną parametrą. Kiekvieną akimirką.
Jame stebima:
- Gamybos parametrai (temperatūra, slėgis, greitis ir t. t.)
- Medžiagos savybės (konsistencija, sudėtis, matavimai)
- Įrangos našumas (ciklų trukmė, energijos suvartojimas, vibracija)
- Aplinkos sąlygos (temperatūra, drėgmė, švara)
- Proceso rodikliai (našumas, broko dažnis, perdirbimo dažnis)
Kai kas nors nukrypsta nuo specifikacijos - net ir nežymiai - iš karto sužinote. Ne tada, kai atsiranda defektų. Kai atsiranda defektus sukeliančios sąlygos.
Jūsų komanda gali ištaisyti problemą prieš pagaminant blogą produktą. Prevencija, o ne aptikimas.
Automatinis defektų aptikimas
Vizualinis patikrinimas yra labai svarbus, tačiau varginantis. Žmonės pavargsta. Praleidžia daiktus. Sulėtėja gamyba.
Dirbtinio intelekto regos sistemos tikrina kiekvieną vienetą visu gamybos greičiu:
- Paviršiaus defektai (įbrėžimai, įlenkimai, spalvos pokyčiai)
- Matmenų tikslumas (matavimai neviršija leistinų nuokrypių)
- Surinkimo teisingumas (visos dalys yra ir tinkamai išdėstytos)
- Etiketės ir ženklinimo patikra (įskaitoma, teisinga informacija)
- Pakuotės vientisumas (tinkamai užklijuota, nepažeista)
Sistema defektus pažymi realiuoju laiku. Automatinis rūšiavimas pašalina blogus vienetus iš linijos. Nebereikia laukti, kol bus atliktas linijos pabaigos patikrinimas.
Geresnė kokybė pasiekia klientus. Mažiau atliekų. Mažesnės tikrinimo išlaidos.
Pastaba: geriausiai tai tinka pasikartojantiems, aiškiai apibrėžtiems defektams. Naujoms problemoms spręsti vis dar reikia žmogaus sprendimo.
Prognozuojama techninė priežiūra
Įranga ne tik sugenda. Ji sugenda. Guoliai dėvisi. Kalibravimas nukrypsta. Mažėja našumas. O sugedusi įranga, prieš visiškai sugesdama, sukuria defektų.
Dirbtinis intelektas stebi įrangos būklę realiuoju laiku:
- Vibracijos modeliai (guolių nusidėvėjimas, nesutapimas)
- Temperatūros tendencijos (aušinimo problemos, trinties problemos)
- Energijos suvartojimas (variklio degradacija, mechaninis pasipriešinimas)
- Ciklo trukmės kitimas (našumo mažėjimas)
- Kokybiška produkcija (didėjantis konkrečių mašinų broko lygis)
Kai modeliai rodo besivystančias problemas, esate įspėjami. Planuokite techninę priežiūrą prieš gedimą. Prieš nukenčiant kokybei. Prieš avarines prastovas.
Jūsų techninė priežiūra planuojama, o ne atliekama skubotai. Įranga atitinka specifikacijas. Kokybė išlieka pastovi.
Pagrindinių priežasčių analizė
Aptikta kokybės problema. Kas dabar? Kuri partija? Kurios mašinos? Kuri pamaina? Kurios medžiagos partijos? Kuris tiekėjas?
Rankiniu būdu tai yra valandų valandas trunkantis tyrimas. Dirbtinis intelektas tai padaro per kelias sekundes:
- Kada atsirado defektų?
- Kokia įranga pagamino paveiktus vienetus?
- Kokios medžiagų partijos buvo naudojamos?
- Kurie operatoriai dirbo?
- Kokie proceso parametrai skyrėsi?
- Kokia techninė priežiūra buvo atlikta neseniai?
Su visais šiais veiksniais dirbtinis intelektas susieja kokybės problemas. Siaurina tikėtinas priežastis. Jūsų kokybės komanda tiria tikėtiną pagrindinę priežastį, o ne visas galimybes.
Greitesnė skiriamoji geba. Geresnės pataisos. Mažiau laiko, kol problema neišspręsta.
Proceso pajėgumų stebėjimas
Ar jūsų procesas iš tikrųjų gali atitikti specifikacijas? Ar dirbate su atsarga, ar ties riba?
AI nuolat stebi procesų pajėgumo rodiklius:
- Kritinių parametrų Cp ir Cpk vertės
- Kaip arti specifikacijų ribų
- Proceso kitimas laikui bėgant (ar jis stabilus, ar didėja?)
- Įvairių mašinų, pamainų, operatorių palyginimas
Kai pajėgumas pradeda mažėti, apie tai sužinote anksčiau, nei tai tampa kokybės problema. Sugriežtinkite procesą. Spręskite variacijos šaltinio problemą. Išlaikykite pakankamą maržą.
Aktyvus procesų valdymas, o ne reaktyvus reagavimas į krizes.
Atitikties dokumentai
Kokybės užtikrinimui būtina dokumentacija. Bandymų rezultatai. Patikrinimų įrašai. Kalibravimo sertifikatai. Medžiagų atsekamumas. Nukrypimų ataskaitos.
Rankiniu būdu tai organizuoti yra varginantis darbas. Praleistas dokumentas audito metu kainuoja brangiai.
AI automatiškai tvarko kokybės įrašus:
- Tyrimų rezultatų susiejimas su konkrečiomis partijomis ir partijomis
- Medžiagų atsekamumas gamybos metu
- Organizuoja patikrinimų įrašus chronologiškai ir pagal kriterijus
- Prieš auditą pažymi trūkstamus dokumentus
- pagal poreikį rengia atitikties ataskaitas
Jūsų dokumentai yra išsamūs ir tvarkingi. Auditai vyksta sklandžiai. Atitiktį galima patikrinti, o ne deklaruoti.
Kokybės tendencijų analizė
Ar kokybė gerėja, ar blogėja? Su kuriais produktais kyla daugiausia problemų? Kurie tiekėjai tiekia kokybiškiausias medžiagas?
AI stebi kokybės tendencijas visais aspektais:
- Defektų lygis per tam tikrą laiką (pagal tipą, gaminį, priežastį)
- Pirmojo praėjimo derliaus tendencijos
- Klientų skundų modeliai
- Tiekėjo kokybės rodikliai
- Proceso stabilumo rodikliai
Matote modelius. Šio tiekėjo medžiagų kokybė prastėja. Didėjantis šios produktų linijos defektų lygis. Šis procesas tampa mažiau stabilus.
Spręskite problemas anksti, kol jos dar nedidelės. Nuolatinis tobulėjimas remiantis duomenimis, o ne anekdotais.
Ką tai reiškia jums
Veiklos vadovams ir operacijų vadovams
Mažiau defektų, pasiekiančių klientus. Užfiksuokite problemas ankstyvesnėje gamybos stadijoje. Geresnė kokybė mažesnėmis sąnaudomis.
Mažesnės kokybės sąnaudos. Mažiau perdarymų. Mažiau broko. Mažiau garantinių pretenzijų. Mažiau grąžinimų.
Apsaugota prekės ženklo reputacija. Nuosekli kokybė kelia pasitikėjimą. Kokybės trūkumai jį griauna. Prevencija apsaugo jūsų reputaciją.
Geresnis atitikties užtikrinimas. Išsamūs dokumentai. Patikrinami procesai. Sklandus auditas. Mažesnė reguliavimo problemų rizika.
nuspėjamos operacijos. Prieš gedimus sužinokite apie įrangos būklę. Planuokite techninę priežiūrą, o ne reaguokite į gedimus.
Kokybės vadovams
Anksčiau užfiksuokite problemas. Prieš defektus, o ne po jų. Kol juos lengva ištaisyti, o ne po to, kai jų padaugėjo.
Visiškas matomumas. Žinokite, kas vyksta visoje gamyboje. Ne imti mėginius, o viską stebėti.
Greitesnė pagrindinių priežasčių analizė. Tyrimo valandos sutrumpintos iki kelių minučių. Greičiau išspręskite problemas.
Laikas prevencijai. Mažiau laiko tikrinimui ir dokumentavimui. Daugiau laiko skiriama procesų tobulinimo ir prevencijos iniciatyvoms.
Duomenimis pagrįstas tobulinimas. Tiksliai žinokite, iš kur kyla kokybės problemų. Nukreipkite tobulinimo pastangas ten, kur jos svarbiausios.
Gamybos komandoms
Grįžtamasis ryšys realiuoju laiku. Iš karto sužinokite, kad kažkas negerai. Ištaisykite tai prieš gamindami blogą produktą.
Aiškūs kokybės standartai. Automatinis tikrinimas yra nuoseklus. Nėra skirtumų tarp to, kas praeina, o kas ne.
Mažiau perdarymų. Anksčiau pastebėtos problemos reiškia mažiau laiko joms šalinti.
Veikianti įranga. Numatoma techninė priežiūra reiškia mažiau gedimų ir geriau veikiančias mašinas.
Ko negali padaryti dirbtinis intelektas
Dirbtinis intelektas puikiai atpažįsta modelius ir atlieka stebėseną. Tačiau jis turi ribas:
Apibrėžkite, ką reiškia kokybė. AI stebi pagal jūsų nustatytas specifikacijas. Jis nežino, kas iš tikrųjų rūpi jūsų klientams. Tai vis dar priklauso nuo jūsų komandos.
Tvarkykite naujus defektus. Dirbtinis intelektas atpažįsta modelius, pagal kuriuos yra apmokytas. Visiškai nauji defektų tipai? Gali jų nepastebėti, kol nebus iš naujo apmokytas.
Priimkite sprendimus. Siunčiate su nedideliais defektais, kad būtų laikomasi kliento nustatyto termino? Ar atiduoti partiją į metalo laužą, ar bandyti perdaryti? Šiems sprendimams priimti reikia žmogiškojo konteksto.
Tobulinkite procesus. AI nustato problemas. Perprojektuoti procesus, kad jų būtų išvengta? Tai inžinerinis, o ne dirbtinio intelekto darbas.
Pakeiskite kokybės ekspertizę. AI atlieka stebėseną ir aptikimą. Jūsų kokybės specialistai atlieka analizę, vertinimą ir nuolatinį tobulinimą.
Galvokite apie dirbtinį intelektą kaip apie turintį antžmogiškus stebėjimo gebėjimus, bet neturintį jokio vertinimo. Jūsų kokybės komanda atlieka vertinimą.
AI kokybės kontrolės pradžia
Pradėkite ten, kur kokybės problemos jums kainuoja daugiausiai:
Didelės apimties pasikartojantis tikrinimas? Pradėkite nuo automatinės vizualinės patikros. Greitai atsiperka sutaupytos darbo sąnaudos ir geresnis aptikimas.
Įrangos patikimumo problemos? Pradėkite nuo prognozuojamos techninės priežiūros. Užkirskite kelią gedimams ir jų sukeliamoms kokybės problemoms.
Klientų skundai dėl nuoseklumo? Pradėkite nuo procesų stebėsenos. Užfiksuokite parametrų nuokrypį, kol jis nesukėlė defektų.
Sunkumai atsekant defektų priežastis? Pradėkite nuo pagrindinių priežasčių analizės automatizavimo. Greitesnis problemų sprendimas.
Nebūtina visko automatizuoti. Pradėkite nuo didžiausio skausmo taško, įrodykite vertę, tada plėskite.
Apatinė linija
Kokybės kontrolė visada buvo skirta problemoms nustatyti anksčiau nei klientai. Tradiciniai metodai grindžiami mėginių ėmimu ir atrankiniais patikrinimais. Negalite patikrinti visko, todėl gaudote tai, ką galite.
Tai keičia dirbtinis intelektas. Nuolat viską stebėkite. Tikrinkite kiekvieną įrenginį visu greičiu. Pastebėkite problemas ankstyvose stadijose. Automatiškai atsekite pagrindines problemų priežastis.
Jūsų kokybės komanda pereina nuo aptikimo prie prevencijos. Nuo reagavimo į problemas pereinama prie jų sustabdymo prieš joms prasidedant.
Rezultatas? Geresnė kokybė pasiekia klientus. Mažesnės išlaidos dėl mažesnio defektų skaičiaus. Patikimesnė veikla. O kokybės specialistai daro tai, ką moka geriausiai: tobulina procesus, o ne tik juos stebi.
Būtent tai užtikrina dirbtinis intelektas kokybės kontrolei. Jis nepakeičia kokybės ekspertizės - ją sustiprina.
Ar esate pasirengę pagerinti kokybės kontrolę?
Kokybės reikalavimai kiekvienoje pramonės šakoje ir kiekvienam produktui yra skirtingi. Tai, kas svarbu jūsų veikloje, priklauso tik nuo jūsų verslo.
Mes neparduodame bendrinių kokybės sprendimų. Nagrinėjame konkrečius jūsų iššūkius. Kokios kokybės problemos jums kainuoja daugiausiai? Ką įmanoma įgyvendinti atsižvelgiant į jūsų procesus ir įrangą?
Tada sukuriame kokybės stebėseną ir kontrolę, atitinkančią jūsų veiklą. Nepriversime jūsų taikyti kieno nors kito kokybės sistemos. Taikomi sprendimai, kurie veikia pagal jūsų faktinius procesus.
