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Quality 4.0:製造商提升品管的三項技術

工業4.0正在深刻地改變製造業,工業4.0一詞涵蓋正在改變製造業的所有技術、過程和實踐。 

工業4.0正在深刻地改變製造業,工業4.0一詞涵蓋正在改變製造業的所有技術、過程和實踐。相較之下,用於定義讓品質管理變得更好的Quality 4.0比較未被炒作。Quality 4.0試圖進一步分類能讓製造商在整個供應鏈中制定、管理和維護品質標準的特定技術和程序。

根據Manufacturing Tomorrow報導,波士頓諮詢(Boston Consulting Group)的Quality 4.0研究指出,預測品質分析(Predictive Quality Analytics)、機器視覺品質控制(Machine Vision Quality Control)和標準操作程序(SOP)這3項技術將被大多數想提升品質管理的製造商採用。

預測品質分析

預測品質分析是製造商用來預測已在生產過程中的產品、組件和材料的品質的工具。預測分析從清理、格式化和分析整個生產過程中收集的大量數據開始。然後將統計演算法和機器學習應用於數據以提取有用見解。這些見解能讓製造商揭示關鍵變量之間的有用關聯、辨識數據模式、檢測異常並預測未來的結果和趨勢。預測品質分析能讓製造商辨識可能導致品質輸出降低的異常事件和根本原因。

機器視覺品質控制

在大批量的自動化過程中,手動品質檢查既昂貴且緩慢。此外,由於對品質的要求不斷提高,抽樣檢查不再是可行的解決方案。此即機器視覺和深度學習在工廠品質控制的用武之地。這些技術可實現對產線中每種產品的檢查自動化,並具有一致且準確的檢查結果。

目前有2D及3D兩種機器視覺品質控制方法。製造業中的絕大多數機器視覺應用都是基於2D成像。這是快速而強大的自動檢查方法,並為應用提供分析,如條碼讀取、標籤方向和列印驗證。

3D機器視覺最常用於檢查和測量複雜、不規則的3D表面。目前有幾種3D成像技術,包括時差測距(ToF)、雷射三角測量、立體視覺、光條投影、陰影形狀和白光干涉儀等。而最常見的方法是三角測量。

標準操作程序

SOP可用於為手動和自動任務提供指導,也可作為安全工作實踐的指南。員工每次都應以相同方式完成操作,讓操作維持一致。

SOP能讓製造商在整個組織中建立一致的工作慣例,維持高品質水準,確保工作效率和安全性,避免溝通不暢,並有助於防止不遵守行業法規的情況。SOP可簡化生產過程,同時最大程度地減少出錯的風險。

Quality 4.0不僅與技術有關,更是管理品質的新方法。數位工具加上更先進、更智慧的流程,能讓團隊始終如一地向客戶提供高品質產品,同時能維持更好的安全性、更高的內部效率及擁抱生態和可持續營運。

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