物聯(lián)網(wǎng)(IoT)可能成為制造業(yè)質(zhì)量控制的一個(gè)基本方面。然而，它仍處于早期采用階段。當(dāng)一些企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人考慮將其納入其工廠的質(zhì)量控制流程時(shí)，他們的決定將獲得多大的回報(bào)?

　　1. 增加測(cè)試頻率

　　制造商通常隨機(jī)或按預(yù)設(shè)間隔進(jìn)行最終質(zhì)量控制測(cè)試。雖然這種方法很有用，但它會(huì)讓缺陷被忽視——這對(duì)客戶滿意度或品牌聲譽(yù)不利。

　　將物聯(lián)網(wǎng)傳感器納入生產(chǎn)線可讓設(shè)施管理員增加測(cè)試頻率，從而緩解這些問(wèn)題。壓力、光學(xué)和化學(xué)傳感器可以快速測(cè)試整個(gè)批次，以確保其尺寸、重量和顏色符合規(guī)格。

　　2. 實(shí)現(xiàn)預(yù)防性維護(hù)

　　當(dāng)質(zhì)量控制設(shè)備發(fā)生故障時(shí)會(huì)發(fā)生什么?在制造業(yè)中，意外停機(jī)成本高昂。雖然制造商在系統(tǒng)停機(jī)的情況下技術(shù)上可以繼續(xù)生產(chǎn)零件，但之后他們可能會(huì)遇到客戶投訴激增的情況。

　　或者，如果生產(chǎn)線上的一臺(tái)機(jī)器發(fā)生故障，它會(huì)繼續(xù)運(yùn)行，直到有人注意到它——這意味著整批產(chǎn)品都可能有缺陷。由物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)防性維護(hù)可以解決制造業(yè)的質(zhì)量控制問(wèn)題。

　　連接到制造設(shè)備上的物聯(lián)網(wǎng)傳感器可以監(jiān)測(cè)異常振動(dòng)、溫度和泄漏。因此，它可以在問(wèn)題變得嚴(yán)重之前就發(fā)現(xiàn)它們。專家表示，公司應(yīng)該將目標(biāo)定為 80%-85% 的計(jì)劃維護(hù)，因?yàn)樗浅Ｓ行А?/p>

　　3. 提高檢查準(zhǔn)確性

　　數(shù)字化極大地造福了制造業(yè)。在過(guò)去二十年里，技術(shù)使制造業(yè)的生產(chǎn)率提高了 40%。雖然企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者可能不愿將人工智能納入他們的物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略，但這可能是值得的。

　　物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與人工智能相結(jié)合，可以補(bǔ)充體力勞動(dòng)和決策。生產(chǎn)線傳感器中集成的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以使用實(shí)時(shí)收集的數(shù)據(jù)來(lái)檢查比人類更多的產(chǎn)品。

　　4. 檢測(cè)缺陷

　　聯(lián)網(wǎng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)識(shí)別缺陷并自動(dòng)檢查。與傳感器結(jié)合使用時(shí)，它們可以檢查產(chǎn)品的重量、尺寸和完整性。如果檢測(cè)到異常，它們可以將圖像發(fā)送到工人的工作站，以便立即采取糾正措施。

　　5. 增強(qiáng)決策能力

　　制造商實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的時(shí)間越長(zhǎng)，他們的數(shù)據(jù)集就越大。他們可以將歷史信息與實(shí)時(shí)捕獲的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行比較，以更好地了解他們的質(zhì)量控制流程。

　　隨著時(shí)間的推移，他們可以精確定位產(chǎn)品缺陷發(fā)生的方式、時(shí)間和地點(diǎn)。這種精確性是全球工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)到 2025 年將達(dá)到 223 億美元的原因之一，高于 2020 年的 25 億美元——短短五年內(nèi)增長(zhǎng)了 792%。

　　6. 自動(dòng)執(zhí)行糾正措施

　　質(zhì)量控制有嚴(yán)格的記錄，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者通常使用這些記錄來(lái)做出有關(guān)生產(chǎn)線變更的決策。實(shí)際上，接收數(shù)據(jù)和根據(jù)數(shù)據(jù)采取行動(dòng)之間的延遲會(huì)影響其效率和缺陷率。

　　物聯(lián)網(wǎng)和人工智能可以通過(guò)自動(dòng)觸發(fā)分析后響應(yīng)來(lái)簡(jiǎn)化與質(zhì)量控制相關(guān)的手動(dòng)管理任務(wù)。如果它們檢測(cè)到測(cè)量值超過(guò)預(yù)定義的閾值，它們可以自動(dòng)提示糾正和預(yù)防措施。

　　這項(xiàng)技術(shù)無(wú)需等待數(shù)周或數(shù)月才能實(shí)施變更，而是可以在捕獲新數(shù)據(jù)時(shí)進(jìn)行微小的實(shí)時(shí)調(diào)整。這種動(dòng)態(tài)決策過(guò)程可以大大提高制造商的靈活性。

　　7. 識(shí)別人為錯(cuò)誤

　　聯(lián)網(wǎng)的可穿戴設(shè)備可以跟蹤工人的運(yùn)動(dòng)和位置，提高生產(chǎn)線的可見(jiàn)性和缺陷的可追溯性。管理層可以利用這些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察力來(lái)發(fā)現(xiàn)人為錯(cuò)誤是導(dǎo)致異常和低效率的根本原因的情況。

　　2023 年，全球有超過(guò) 150 億個(gè)物聯(lián)網(wǎng)連接。這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)變得如此普遍和普及，以至于為整個(gè)團(tuán)隊(duì)投資可穿戴設(shè)備不會(huì)是一項(xiàng)超出預(yù)算的投資——即使對(duì)于較小的公司也是如此。

　　8. 增強(qiáng)缺陷可追溯性

　　將互聯(lián)技術(shù)與射頻識(shí)別標(biāo)簽或二維碼等解決方案相結(jié)合，使每個(gè)部件都可追溯。這樣，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者就可以將每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)生成的數(shù)據(jù)點(diǎn)連接到一臺(tái)確切的機(jī)器或產(chǎn)品。由于某些故障需要一段時(shí)間才能顯現(xiàn)出來(lái)，這些文檔對(duì)于合規(guī)性和質(zhì)量保證至關(guān)重要。

　　9. 使測(cè)試詳盡無(wú)遺

　　大多數(shù)工廠將質(zhì)量控制技術(shù)置于生產(chǎn)線上的特定點(diǎn)。然而，即使是那些在原材料和最終檢驗(yàn)階段擁有多個(gè)系統(tǒng)的工廠，也會(huì)因?yàn)闆](méi)有完全的可視性而錯(cuò)過(guò)關(guān)鍵的見(jiàn)解。

　　在整個(gè)生產(chǎn)線中嵌入物聯(lián)網(wǎng)傳感器，制造商可以持續(xù)檢查產(chǎn)品，而不是在各個(gè)階段檢查它們，從而使檢查變得詳盡無(wú)遺。這樣，他們就可以識(shí)別出出現(xiàn)缺陷的時(shí)刻。

　　約 86% 的制造業(yè)高管認(rèn)為，到 2030 年，智能工廠解決方案將成為競(jìng)爭(zhēng)力的主要驅(qū)動(dòng)力。他們可能會(huì)更喜歡這種全面的質(zhì)量控制，因?yàn)樗鼮樗麄儙?lái)了新的優(yōu)勢(shì)。

　　10. 主動(dòng)預(yù)防故障

　　許多故障是看不見(jiàn)的。有時(shí)，隱藏的設(shè)計(jì)缺陷會(huì)導(dǎo)致異常和故障。由于制造商使用這些規(guī)格作為其生產(chǎn)所有產(chǎn)品的基準(zhǔn)，他們可能會(huì)在不知情的情況下使整個(gè)批次出現(xiàn)缺陷，并難以找到根本原因。

　　當(dāng)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)或人工智能相結(jié)合時(shí)，物聯(lián)網(wǎng)傳感器可以在原型設(shè)計(jì)的早期識(shí)別潛在問(wèn)題。這樣，決策者就可以消除任何導(dǎo)致過(guò)早失敗的因素或增加缺陷的可能性，而不會(huì)浪費(fèi)時(shí)間和金錢(qián)。

　　在質(zhì)量控制中使用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的好處

　　使用物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行質(zhì)量控制的制造商可以最大限度地減少缺陷、減少浪費(fèi)并提高客戶滿意度。在這些系統(tǒng)中實(shí)施人工智能可以減少勞動(dòng)力成本并大幅提高效率。