AOI机器视觉行业先行者

2022年制造企业提高产线效率的5个技巧

发布时间:2021-06-14浏览量:328作者:康耐德

  1645511345333701.png

  所有行业的制造商都面临着重新考虑他们做什么和如何做的挑战,在生产线上,一切都是为了达到更高水平的产品质量和效率,但这并不意味着必须进行昂贵的旧设备更换,我们继续看到充分利用已有的东西的最大价值,下面分享5个技巧,供您在提高生产线效率和产品质量时参考。

  1、从仔细研究首次收益率(FTY)开始

  一条线路上的站点越多,就越需要数据驱动的质量保证流程,以确保每个站点的FTY尽可能接近100%,例如,假设一条线路有50个串联站点,每个站点平均运行的FTY为99%。这99%可能听起来很高,但到最后,滚动吞吐量收益率或RTY仅约为60%。结果是40%的废品率或返工率。这将花费你——很多。

  2、检测缺陷开始的时间和地点

  您检测和定义影响FTY的生产缺陷越接近其起源点,它对整体生产的破坏性就越小,修复成本就越低,然而,许多生产线继续依赖将缺陷检测推向下游的测试、检验和质量控制方法。为什么要继续将时间、金钱和材料投入到可能不得不报废的零件或子装配中?

  这并不是说终端测试或其他下游测试没有它们的位置,但同样为了提高整体质量,您的团队必须关注的不仅仅是最终的质量检查,取而代之的是,考虑在零件或装配线下线的每个关键时刻可以并且应该进行哪些检查和平衡。

  3、从您的零件生产数据中获得真正的价值

  考虑到上述几点,下一个合乎逻辑的问题是当检测到缺陷或零件未通过质量检查时该怎么办,简单——通过收集和分析正确的数据找出原因。

  以未通过泄漏测试的部件为例,在之前的工位,这部分已经钻孔和夹紧,并经过点胶操作和焊接,这些过程中的任何一个或多个过程的缺陷都可能导致泄漏测试失败。

  使用正确的传感器和软件,生产线上的现有加工站可以配备智能工具,以收集、关联和可视化在过程或测试周期中由零件而不是机器生成的高度精细的零件生产数据。这使您能够从零件的角度考虑问题,而不仅仅是查看工作站以获得更有效、可操作的见解。

  4、使用正确的数据为成功做好准备

  从生产线上的任何位置提供每个过程或测试周期的完整数字过程签名或跟踪,我们将签名视为类似于心电图,它捕获并可视化过程或测试的每一毫秒发生的事情。

  有了这种粒度,就可以轻松消除噪音并针对任何过程或测试可能出错的每一种方式进行功能检查,例如时间、力、距离、压力或电压之间的关系,这些数据可以进一步与机器视觉检测图像和数据相关联,以获得更深入的洞察力。

  5、释放生产数据的力量不必复杂或昂贵

  收集和分析零件生产数据的方法涉及增材技术,您的团队可以通过收集正确的数据并打破工厂车间内可能阻碍质量提升的任何现有数据孤岛,从现有设备中实现更多价值、更高效率和更高生产力。

  我们发现,在线缺陷检测的最佳软件解决方案强调通用性——我们称之为“5C”——通用硬件、通用软件、通用外观、通用学习曲线和通用备件,这一系统/技术平台可用于整个装配线,以评估和改进各种流程,并具有标准的通用硬件和软件接口。

  让您现有的生产线投资发挥作用,不仅更努力,而且更智能。这是2022年的首要任务。好消息是您工厂所需的生产技术已经可用并经过验证。最重要的是,它们旨在增加而不是取代您现有的投资。

相关新闻


东莞市 南城区 黄金路 天安数码城C2栋507室

153-2293-3971

0769-28680919

csray@csray.com

  • 康耐德智能官方公众号官方公众号
    康耐德官方抖音号官方抖音号
  • Copyright  © 2022  东莞康耐德智能控制有限公司版权所有.机器视觉系统 粤ICP备2022020204号    联系我们 | 网站地图

    服务热线

    0769-28680919

    153-2293-3971

    官方公众号

    咨询微信号