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物聯網(IoT)可能成為制造業質量控制的一個基本方面。然而，它仍處于早期采用階段。當一些企業領導人考慮將其納入其工廠的質量控制流程時，他們的決定將獲得多大的回報？
1. 增加測試頻率
制造商通常隨機或按預設間隔進行最終質量控制測試。雖然這種方法很有用，但它會讓缺陷被忽視——這對客戶滿意度或品牌聲譽不利。
將物聯網傳感器納入生產線可讓設施管理員增加測試頻率，從而緩解這些問題。壓力、光學和化學傳感器可以快速測試整個批次，以確保其尺寸、重量和顏色符合規格。
2. 實現預防性維護
當質量控制設備發生故障時會發生什么？在制造業中，意外停機成本高昂。雖然制造商在系統停機的情況下技術上可以繼續生產零件，但之后他們可能會遇到客戶投訴激增的情況。
或者，如果生產線上的一臺機器發生故障，它會繼續運行，直到有人注意到它——這意味著整批產品都可能有缺陷。由物聯網技術驅動的預防性維護可以解決制造業的質量控制問題。
連接到制造設備上的物聯網傳感器可以監測異常振動、溫度和泄漏。因此，它可以在問題變得嚴重之前就發現它們。專家表示，公司應該將目標定為 80%-85% 的計劃維護，因為它非常有效。
3. 提高檢查準確性
數字化極大地造福了制造業。在過去二十年里，技術使制造業的生產率提高了 40%。雖然企業領導者可能不愿將人工智能納入他們的物聯網戰略，但這可能是值得的。
物聯網技術與人工智能相結合，可以補充體力勞動和決策。生產線傳感器中集成的機器學習系統可以使用實時收集的數據來檢查比人類更多的產品。
4. 檢測缺陷
聯網計算機視覺系統可以實時識別缺陷并自動檢查。與傳感器結合使用時，它們可以檢查產品的重量、尺寸和完整性。如果檢測到異常，它們可以將圖像發送到工人的工作站，以便立即采取糾正措施。
5. 增強決策能力
制造商實施物聯網技術的時間越長，他們的數據集就越大。他們可以將歷史信息與實時捕獲的數據點進行比較，以更好地了解他們的質量控制流程。
隨著時間的推移，他們可以精確定位產品缺陷發生的方式、時間和地點。這種精確性是全球工業物聯網市場到 2025 年將達到 223 億美元的原因之一，高于 2020 年的 25 億美元——短短五年內增長了 792%。
6. 自動執行糾正措施
質量控制有嚴格的記錄，企業領導者通常使用這些記錄來做出有關生產線變更的決策。實際上，接收數據和根據數據采取行動之間的延遲會影響其效率和缺陷率。
物聯網和人工智能可以通過自動觸發分析后響應來簡化與質量控制相關的手動管理任務。如果它們檢測到測量值超過預定義的閾值，它們可以自動提示糾正和預防措施。
這項技術無需等待數周或數月才能實施變更，而是可以在捕獲新數據時進行微小的實時調整。這種動態決策過程可以大大提高制造商的靈活性。
7. 識別人為錯誤
聯網的可穿戴設備可以跟蹤工人的運動和位置，提高生產線的可見性和缺陷的可追溯性。管理層可以利用這些數據驅動的洞察力來發現人為錯誤是導致異常和低效率的根本原因的情況。
2023 年，全球有超過 150 億個物聯網連接。這項技術已經變得如此普遍和普及，以至于為整個團隊投資可穿戴設備不會是一項超出預算的投資——即使對于較小的公司也是如此。
8. 增強缺陷可追溯性
將互聯技術與射頻識別標簽或二維碼等解決方案相結合，使每個部件都可追溯。這樣，企業領導者就可以將每個物聯網生成的數據點連接到一臺確切的機器或產品。由于某些故障需要一段時間才能顯現出來，這些文檔對于合規性和質量保證至關重要。
9. 使測試詳盡無遺
大多數工廠將質量控制技術置于生產線上的特定點。然而，即使是那些在原材料和最終檢驗階段擁有多個系統的工廠，也會因為沒有完全的可視性而錯過關鍵的見解。
在整個生產線中嵌入物聯網傳感器，制造商可以持續檢查產品，而不是在各個階段檢查它們，從而使檢查變得詳盡無遺。這樣，他們就可以識別出出現缺陷的時刻。
約 86% 的制造業高管認為，到 2030 年，智能工廠解決方案將成為競爭力的主要驅動力。他們可能會更喜歡這種全面的質量控制，因為它為他們帶來了新的優勢。
10. 主動預防故障
許多故障是看不見的。有時，隱藏的設計缺陷會導致異常和故障。由于制造商使用這些規格作為其生產所有產品的基準，他們可能會在不知情的情況下使整個批次出現缺陷，并難以找到根本原因。
當與計算機視覺技術或人工智能相結合時，物聯網傳感器可以在原型設計的早期識別潛在問題。這樣，決策者就可以消除任何導致過早失敗的因素或增加缺陷的可能性，而不會浪費時間和金錢。
在質量控制中使用工業物聯網的好處
使用物聯網進行質量控制的制造商可以最大限度地減少缺陷、減少浪費并提高客戶滿意度。在這些系統中實施人工智能可以減少勞動力成本并大幅提高效率。
浙公網安備 33010602000006號
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