Da li vaša fabrika treba da pređe na automatizovanu inspekciju delova?

 

Osiguranje kvaliteta je vrlo neophodan dio svake proizvodne linije.

Bez toga bi se točkovi skidali sa naših bicikala nasred ulice, bebe bi gladovale kada bi im se flaše začepile, a zgrabiti komad voća sa štanda u radnji moglo bi da dovede do trenutne stomačne bolesti.

 

Sagledavanje važnog zadatka osiguranja kvaliteta oduvijek je bila odgovornost ljudi. Oni posvećuju sate, dane, godine svog života čak i da osiguraju da određeni proizvod dosljedno ispunjava standarde kvalitete koje potrošači očekuju. Teško je. Potrošači su nestalni, standardi postaju sve strožiji i ljudi nisu uvijek tačni u svojim procjenama. Oni prave greške. Dakle, kako riješiti ovaj inherentno ljudski problem?

 

Uklanjanje ljudskog faktora

Računari izgledaju kao očigledan odgovor. Na nekim mjestima već obavljaju posao osiguranja kvaliteta. Zove se automatizovana kontrola delova (API) i kao što ste možda pretpostavili, odlično funkcioniše da proveri da li lančanik na vašem biciklu zaista ima 36 zuba, da njegov radijus meri tačno 2.868 inča i da je težak do isti broj grama svih njegovih kolega lančanika. Ove stvari su važne. Ako biciklista koji patronizira vašu marku kupi novi lančanik samo da bi otkrio da mu nedostaje zub ili da ne sjeda ispravno na njihovu ručicu, to je problem. Mogli biste izgubiti posao.

 

Dakle, da bi se postigao najviši nivo konzistentnosti i eliminisali troškovi povezani sa tim da ljudi broje svaki zub na svakom lančaniku, napravljen je kompjuterizovani model dela. Roboti na proizvodnoj liniji efikasno skeniraju svaki novi dio kako bi poprimili njegove dimenzije. Dio se zatim uspoređuje sa CAD šablonom savršenog lančanika. Ako se otkrije kvar, logika u proizvodnoj liniji automatski uklanja neispravan dio. To je nesumnjivo tačnije od plaćanja ljudima, kojima bi bilo potrebno mnogo duže, mogli bi se umoriti i prestati obraćati pažnju, ili čak povremeno dopustiti da dio prođe bez provjere slučajno. Ali ovo rješenje ne može raditi za svaku biljku.

 

Važni faktori za prelazak na automatizovanu inspekciju delova

U gornjem primjeru koristili smo dio bicikla. Možda bi taj dio proizveo proizvođač komponenti koji proizvodi samo lančanike. Ili ga možda proizvodi kompanija koja sklapa kompletne bicikle. Ove dvije aplikacije su izuzetno različite sa stanovišta API-ja.

Pretvaranje postrojenja koje proizvodi samo lančanike u API bi bilo relativno jednostavno. Postojala bi visoka početna cijena opreme, međutim mapiranje svake veličine lančanika bilo bi prilično jednostavno.

 

Predlošci lančanika različitih veličina mogli bi se sinkronizirati s proizvodnom opremom i mali broj robota bi mogao zadovoljiti sve potrebe tvornice za osiguranje kvaliteta. Početna investicija bi se brzo nadoknadila iz uštede ostvarene tokom prvih nekoliko godina neupošljavanja ljudi za obavljanje QA zadataka.

 

Međutim, u tvornici koja pravi svaki pojedini dio na biciklu, stvari postaju složenije. Budući da se različite komponente bicikla još uvijek proizvode prema predlošcima dizajna, API je moguć u ovom scenariju, ali je skuplji. Možda će vam trebati hibridni pristup. Završeni bicikl se ne može testirati na kompjuteru. Oprema potrebna za testiranje prednje vilice na opterećenje do 450 lbs. nije isto što i oprema za procjenu lančanika.

Korak dalje od ovog izraza, API bi bilo teško implementirati za kompaniju za miješanje boja koja prima zahtjeve za prilagođene boje namijenjene zadovoljavanju individualnih odabira paleta za nove domove. Tehnologija senzora možda postoji, ali ne biste imali s čime uporediti gotov proizvod. Morali biste kreirati probni uzorak, otpremiti ga i zatim uporediti mješovitu boju sa početnom, sve kao stvar procesa za jednog kupca. Pogledajmo neke primjere iz stvarnog svijeta kako bismo dalje raspakirali ovu temu.

 

Provjera punine boca Kelna

Jeste li ikada razmišljali o tome kako proizvođači mirisa kontroliraju kvalitet svojih bočica kako bi osigurali da nitko ne dobije polupraznu bocu kolonjske vode? Možda mislite da je uključen fizički senzor, ali proces je mnogo više tehnologije.

 

Inspekcija se vrši pomoću svjetla. Konkretno, svjetlost koja nije vidljiva ljudskom oku. Samo oko 1% sve svjetlosti koja stigne do površine Zemlje pada u vidljivi spektar. Na rubu spektra vidljive svjetlosti, infracrvena svjetlost koristi valnu dužinu od 700 nm i više, koja može prodrijeti kroz staklo i otkriti šta se nalazi unutar kontejnera bolje od drugih vidljivijih valnih dužina. U industriji, 880nm infracrveno pozadinsko osvjetljenje i ogledalo se koriste za provjeru napunjenosti boca kolonjske vode na proizvodnom svjetlu.

 

Dronovi koji se koriste na proizvodnim linijama aviona

Šta ako vaša aplikacija zahtijeva od vas da pregledate nešto veliko? Kao mlazni avion na primjer? Francuska kompanija Donacle kreirala je dron sa pristupom bazi podataka 3D slika eksterijera modernih aviona. Kada novi avion izađe iz proizvodnje, bespilotne letelice mogu da provere spoljašnjost aviona na pojavu osipa, neravnomerne boje i drugih znakova grešaka u procesu izrade. Ali ovi dronovi nisu namijenjeni samo za pregled novih aviona.

Dvaput godišnje, avioni u prometu moraju se provjeravati na oštećenja od groma. Strogi sigurnosni standardi koje zahtijeva putovanje avionom znače da se cijela vanjština aviona mora provjeriti ima li znakova udara groma. Posao za koji bi ljudskoj posadi trebalo šest sati da obavi, navodno se postiže deset puta brže uz pomoć Donacle dronova.

 

To je prava razlika u vremenu potrebnom da se avion vrati u flotu i zaradi. I štaviše, dronovi su dosljedniji od svojih ljudskih kolega. Već su opremljeni za rukovanje popularnim Airbusom A320 i koriste ih evropske kompanije kao što su Easyjet i Air France.

 

Procijenite svoje mogućnosti

U svakom od ovih slučajeva, vrlo repliciran predmet se validira u odnosu na postavljeni standard. Kompjuter može procijeniti lančanike, komponente aviona i mjeriti napunjenost boca izvan proizvodne linije. Budući da radnici mogu definirati postavljeni standard, ovi primjeri su dobri slučajevi korištenja za automatiziranu inspekciju. Sada je vaš red da procijenite vlastiti proizvodni pogon. Imate li proizvod koji je vrlo repliciran? Možete li jednostavno mjeriti za kontrolu kvaliteta? Ako je tako, možda ćete imati koristi od automatske inspekcije. Ako imate vlastitu studiju slučaja, podijelite je u odjeljku za komentare ispod!