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质量管理 101:数字化时代的质量维护(第 2 部分)

发布日期:2021-06-24 18:11:37浏览量:36

展望未来:数字化时代的品质维护(工业4.0)
企业维护一直是质量管理的关键组成部分,但企业运营的扩展数字化正在使维护和质量之间的关系更加紧密和共生。

具体而言,有关过程和设备的大量数字数据的可用性使维护工程师能够更深入地了解维护如何影响质量,反之亦然。

人工智能 (AI) 的兴起注定要利用这些知识来提高自动化并减少工作繁重、容易出错的操作。总体而言,工业流程的数字化将改变维护影响质量管理的方式。

以下是我们可以期待在不久的将来看到的一些变化:

1:促进员工的参与并提高他们的安全性。
员工的参与仍将是质量管理计划成功的关键因素之一。这是因为维护工人必须监督机器的运行并做出最终的维护计划决策。我们将看到更少的员工执行重复性、费力的任务(例如,操作输送机和叉车),并将看到他们的角色转向质量规划和监控任务。这将对维护员工和现场工作人员的安全和整体满意度产生若干积极影响。

2:增加自动化将减少人为错误。
工业流程的数字化使人工智能系统能够自动检测故障并立即启动补救措施(例如,更改生产计划、分析趋势以优化计划维护活动、下订单备件)。

通过这种方式,质量管理流程的维护部分(检查和反应行动)将很快变得更加自动化,并且更少依赖——在某些领域甚至可能独立于——人为干预,这意味着用户出错的可能性显着降低。

3:在生产质量问题发生之前预测它们。
有的人一听到“数据”这个词,眼睛都亮了。但是,通过收集有关工厂设备状态和运行的大量数据,我们将能够部署预测分析算法。这些算法将使我们能够预测设备故障和故障,以及预测所生产产品的缺陷。因此,质量管理流程将变得比现在更积极主动,反应更小。

4:识别并解决以前未知的问题。
他们说最大的问题是你甚至不知道存在的问题。基于大数据技术,维护工程师将很快能够在维护过程中获得深入的知识和洞察力,例如关于退化和缺陷模式的知识,包括以前未知的潜在隐藏模式。利用这些知识,可以实现智能维护功能,为认知维护操作赋能。

5:生产质量的可追溯性、透明度和新维度的引入。
设备在整个生命周期中越来越多的数字数据可用性使得持续跟踪和追踪机器和工具的状况成为可能,而不仅仅是能够在检查期间确定其状况。这将在生产订单的整个生命周期内实现维护、维修和现场服务操作的可追溯性。

此外,这种可追溯性信息还可以与客户共享,作为确保产品质量并随后加强工厂运营商与其客户之间信任的一种手段。从长远来看,这种透明度可以让客户更好地了解生产过程,并能够定义和跟踪他们自己的产品质量维度(例如,与精度相关的维度、设备/工具的校准信息在制造过程中使用等)。

当企业维护和 QM 结合在一起时:权力掌握在人民手中
总体而言,工业工厂的数字化转型有望彻底颠覆质量管理,实现自主的、客户定义的质量概念。数字化的新时代赋予人们更多的权力,同时越来越多地依赖人工智能和其他数字机制来完成繁重的工作——无论是比喻还是字面上。

了解这种潜力后,各行各业的企业维护专业人员应该开始考虑将维护作为实现卓越质量管理并同步组织的维护和质量目标和流程的工具。结果将提高您的运营效率,同时提高您的客户满意度。

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