近日,AIAG&IAOB(美国汽车工业行动集团&美国国际汽车监督署)联合峰会在上海召开。作为引领国际汽车行业质量和管理标准的权威性风向标,此次峰会正式发布了IATF16949规则第六版信息和APQP和控制计划信息。本次峰会以“助力建设中国质量强国”为主题,政府领导及汽车行业内众多嘉宾出席。
质量管理进入数字化时代后,汽车行业在产品数字化全追溯管理、数字化质量管理深度应用、工艺质量大数据分析等方面发展出众多全新的探索。
工厂质量管理数字化的核心应当基于工业工程的理念,六西格玛管理、精益生产、TOC理论、16949流程标准等都内置于数字化软件之中,系统同时也和ERP、PLM、OA等软件实现互联互通。
在汽车零部件行业,有几千种设备,上千种通讯协议,如何用一个标准的物联方式把它们连接起来是关键。数益工联以IoT为数据基础,达到数字化管理所要求的实时性、准确性和完整性,同时把质量管理、实验室管理、能源管理、仓储管理等进行模块化,做到积木式的组合,使得系统得以采集人机料法环的完整数据并在应用层得到有效使用。
汽车零部件行业质量管理全追溯
过去汽车零部件行业的产品全追溯大部分建立在手工单据和相应的检测结果基础上。工业互联网的发展,让数字化助力行业实现从原材料到产品端到端的、包括从主机厂到L1、 L2 、L3 整条供应链的4M1E深度的追溯信息相连接。
汽车零部件行业的全追溯已从传统的条码系统追溯物料实物流,发展到质量检验结果的追溯,再到对产品加工的工艺过程追溯,直到最高等级的大数据分析实现智慧决策。
——产品数字化全追溯
以压铸工厂为例,从原料到成品所经过的仓储物流、熔炼压铸、机加工、表面处理、总成包装的各个环节,系统沿着工艺路线对所有设备进行物联采集,获取与产品相关的全要素数据。
每道工序追溯的内容不只是人机料法环的信息,也包含该道工序中发生过的异常、首件检的信息、过程质量检验的信息、SPC的变化、工艺参数的信息,加工所关联的文件等等。只需扫描产品批次码或单件的追溯码,便会沿着整条工艺路线实现从成品到原材料的追溯。
系统也可根据某一项要素,如对某次设备故障后生产的产品进行一键追溯,得知零件在哪个成品仓里面,去到了哪个客户,甚至是装上了哪一辆汽车。
数字化质量管理深度应用
传统质量管理高度依赖人工管理,现在通过控制计划内置,由各种实时数据驱动质量管控过程,质量管理变得更加深入。
——质量控制计划内置
控制计划可以做成相应的模板,或以Excel的形式直接导入系统。如半小时检一次、每 300 件检一次,或设置特定条件触发,控制计划的要求内置于软件中,减少了人为管控带来的不确定性。
——高效实现质量管理闭环
过程质量控制在每个环节形成一个又一个闭环管理,从首件取样到送检,再到检测结果产生以及自动上传,系统会进行自动判定,合格通知到相应的现场,不合格则对相应的设备进行锁定。
所有的疑问件能进行产品自动冻结,通过邮件、短信等方式点对点通知,实现异常的快速响应,也可设置触发防错功能,执行一键锁机,减少不良品制造和流出的风险,消除生产质量异常带来的影响。
工艺质量大数据挖掘深度价值
当我们把从L3到L2到L1到主机厂,不同的链和链之间进行相互打通,最后会形成一张巨大的网,其中具有密集的数据流动,数据颗粒度可以达到毫秒级。
这些数据的积累使得我们能实现工艺质量大数据的分析,为质量优化提供方向,同时随着数据的数量积累和上下游的数据维度增加,数据挖掘深度将越来越深入。
智能化就是「数据+算力+算法」三种要素的结合。再好的算法都要基于海量的数据之上,当我们数据积累到一定的程度,就能够在强大算力的支持下,结合互联网行业孕育的强大算法,实现未来智能化的质量管理。
工业互联网把全球不同的工厂、供应链里不同层级的数据全部连接在一起,当数据积累到一定的程度的时候,就能从量变走向质变,迎来数字化、智能化质量管理时代。
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