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先进行业的智能品质

发布日期:2021-06-19 17:01:38浏览量:50

技术进步为提供质量提供了一种全新的方式。在这种方法下,公司将质量职能视为提供价值的合作伙伴和教练,而不仅仅是业务成本。这种观点有助于他们将质量和合规性整合到常规运营中,同时提高速度和效率。

智能质量方法可以应用于多个行业,最近的一篇文章 描述了一些制药和医疗技术公司如何实施该框架。最佳智能质量用例和技术因行业而异。当先进行业的公司遵循智能质量方法时,领导者必须对其进行调整以适应更复杂和更深入的供应链。他们还应该更加重视改进离散制造、建立解决现场质量问题的全球服务网络,并遵守管理先进产业的监管机构和标准化机构。新技术可以重塑整个先进行业参与者价值链的日常质量运营。

通过智能品质创造价值
采用智能质量方法的公司已经证明,它比传统措施更能提高质量。例如,智能质量使组织能够将其总质量成本降低多达 50%。智能质量方法有五个组成部分,所有这些都可以产生价值。随着更多的构建块得到实施,影响会越来越大。

以下是 前四个构建块的先进产业的代表性案例。第五个构建块主要适用于制药和医疗技术公司。

智能质量控制
一家铝卷生产商在仅用大约 1,000 张无异常图像进行了五天的训练后,在视觉异常检测方面的准确率达到了 95%。该算法提供了人类可解释的异常图片,而无需包含所有可能缺陷的详尽训练数据集。对于分析的每张图像,该模型都会计算一个置信度分数,让员工能够将精力集中在具有潜在异常的图像上。

公司还可以通过使用协作机器人(旨在与人类直接交互的机器人)来改进异常检测,该机器人可自动处理零件并在成功检查后将其传递给下一个操作员。麦肯锡在其数字能力中心使用这种混合系统,并且投资回收期不到六个月。

智能品质保证
一家汽车 OEM 使用高级分析来完善其整个产品开发途径,并将新开发零件的首次正确率提高到 80% 以上。分析模型包括来自 24 个不同来源的有关可能导致延误的所有因素(包括人类行为和机械过程)的数据。来自三年产品开发项目的信息和对 1,500 个单独汽车部件的分析使该公司能够训练底层算法。然后实施了多项改进举措,包括在虚拟构建后审查未决问题、对虚拟构建过程遵守更严格的规则、改进物料清单管理、识别风险评分较低的供应商以及提供更全面的入职培训。新的团队成员。

产品和工艺掌握
通过对现场质量信息应用高级分析,一家农业设备制造商将识别系统性现场问题所需的时间减少了 45%。分析引擎计算了几种算法的每日更新,这些算法涉及过去五年中大约 450,000 次保修索赔,以及其他数据,例如经销商支持中制定的服务单。通过进行威布尔分析,该公司每天可以推断出近 7,000 个关键部件数量的预期故障率,从而识别潜在的现场质量问题。1 该公司还考虑了其​​他领先指标,例如基于重型循环机器数据的指标,以及特定经销商的专业知识,以便及早预测问题并在第一次出现关键问题后立即予以确认。加速的问题识别转化为约 5% 的保修成本降低。该公司将通过使用算法的见解来防止产品开发过程中出现问题,从而实现附加价值。

一家钢铁供应商在 4 周内将高价值产品的技术废品率从 20% 降低到接近于零。该公司以端到端的方式为 300 多个变量和 13 个月的生产逐米收集和构建线圈工艺数据。然后应用多种分析方法,包括决策树、随机森林和梯度提升模型,以确定导致问题的轧机和退火炉中的三个工艺参数。热图、面积图和相关性分析使公司能够将获得的见解可视化并防止问题再次发生。

智能品质的工作方式
某农业设备制造商将产品开发中的跨职能风险和成熟度管理数字化和自动化,将新产品保修成本降低了 10% 以上。数字仪表板自动编译来自不同来源的数据,并将所有成熟度 KPI 可视化,包括跨功能部件和车辆级别的保修成本预测。通过为每个职能使用参数化资源模型,公司能够在每个项目开始时分配所需的项目团队能力,并计划产品开发项目组合的能力要求。该公司应用了行业最佳实践,并采用系统的方法进行软件测试和验证,以帮助防止基于代码的质量问题。

正如案例所示,智能质量方法可以为先进行业的公司带来多种好处。在产品开发中,高级分析和数字化使公司能够提高首次成功率、加快上市时间并提高产品成熟度。这些变化从生产开始就提高了客户满意度并降低了保修成本。在制造业中,视觉异常检测可实现自动化质量控制,并显着提高效率。此外,高级分析可以快速有效地解决生产问题并防止其再次发生。最后,人工智能加速了现场质量问题的识别和价值链中其根本原因的自动检测。为获得最佳效果,通过在这些领域寻求用例而走上智能质量之路的公司必须持续致力于变革。当他们实施五个构建块时,质量功能和整个组织 将实现更高水平的敏捷性和速度。

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