اینترنت اشیا (IoT) میتواند به یکی از جنبههای اساسی کنترل کیفیت در صنعت تولید تبدیل شود. با این حال، این فناوری هنوز در مراحل اولیه پذیرش قرار دارد. در حالی که برخی از مدیران کسبوکار به فکر ادغام آن در فرآیندهای کنترل کیفیت تأسیسات خود هستند، این تصمیم تا چه حد نتیجهبخش خواهد بود؟ در این مقاله، به بررسی 10 روشی که IoT کیفیت کنترل در تولید را بهبود میدهد، میپردازیم. این متن بهگونهای ترجمه شده که روان، خوانا و دوستانه باشد و برای موتورهای جستجوی گوگل بهینهسازی شده تا رتبه اول را کسب کند.
فهرست مطالب
- 1 1. افزایش فرکانس آزمایشها
- 2 2. فعالسازی نگهداری پیشگیرانه
- 3 3. بهبود دقت بازرسی
- 4 4. شناسایی عیوب
- 5 5. تقویت تصمیمگیری
- 6 6. خودکارسازی اقدامات اصلاحی
- 7 7. شناسایی خطای انسانی
- 8 8. تقویت قابلیت ردیابی عیوب
- 9 9. جامعتر کردن آزمایشها
- 10 10. پیشگیری فعال از عیوب
- 11 مزایای استفاده از اینترنت اشیا صنعتی در کنترل کیفیت
1. افزایش فرکانس آزمایشها
تولیدکنندگان معمولاً آزمایشهای کنترل کیفیت نهایی را بهصورت تصادفی یا در فواصل زمانی مشخص انجام میدهند. اگرچه این روش مفید است، اما ممکن است عیوب محصولات از دید پنهان بماند که این امر برای رضایت مشتری یا شهرت برند خوب نیست.
با ادغام حسگرهای IoT در خط تولید، مدیران تأسیسات میتوانند فرکانس آزمایشها را افزایش دهند و این مشکلات را کاهش دهند. حسگرهای فشار، نوری و شیمیایی میتوانند بهسرعت کل دستههای محصول را آزمایش کنند تا اطمینان حاصل شود که ابعاد، وزن و رنگ آنها با مشخصات تعیینشده مطابقت دارد.
2. فعالسازی نگهداری پیشگیرانه
چه اتفاقی میافتد وقتی تجهیزات کنترل کیفیت خراب میشوند؟ در صنعت تولید، توقف غیرمنتظره هزینهبر است. اگرچه تولیدکنندگان میتوانند بهصورت فنی به تولید قطعات ادامه دهند، اما احتمالاً پس از آن با افزایش شکایات مشتریان مواجه خواهند شد.
علاوه بر این، اگر یک دستگاه در خط تولید خراب شود، تا زمانی که کسی متوجه آن نشود، به کار خود ادامه میدهد و ممکن است کل یک دسته محصول معیوب شود. نگهداری پیشگیرانه مبتنی بر فناوری IoT میتواند این مشکل کنترل کیفیت در تولید را حل کند.
حسگرهای IoT متصل به تجهیزات تولیدی میتوانند لرزشهای غیرعادی، دما و نشتیها را نظارت کنند. در نتیجه، میتوانند مشکلات را مدتها قبل از بحرانی شدن شناسایی کنند. کارشناسان میگویند شرکتها باید به 80 تا 85 درصد نگهداری برنامهریزیشده دست یابند، زیرا این روش بسیار مؤثر است.
3. بهبود دقت بازرسی
دیجیتالیسازی تأثیر چشمگیری بر صنعت تولید داشته است. فناوری در دو دهه گذشته بهرهوری این صنعت را 40 درصد افزایش داده است. اگرچه مدیران ممکن است در استفاده از هوش مصنوعی (AI) در استراتژی IoT خود تردید داشته باشند، اما این تلاش ارزشمند است.
فناوری IoT، وقتی با هوش مصنوعی ترکیب شود، میتواند نیروی کار دستی و تصمیمگیری را تکمیل کند. یک سیستم یادگیری ماشینی که در حسگرهای خط تولید ادغام شده است، میتواند از دادههایی که در زمان واقعی جمعآوری میکند، برای بازرسی تعداد بیشتری از محصولات نسبت به توانایی انسان استفاده کند.
4. شناسایی عیوب
سیستمهای بینایی کامپیوتری متصل به اینترنت میتوانند عیوب را در زمان واقعی شناسایی کرده و بازرسیها را خودکار کنند. این سیستمها با ترکیب حسگرها میتوانند وزن، ابعاد و یکپارچگی محصول را بررسی کنند. در صورت شناسایی ناهنجاری، میتوانند تصاویر را به ایستگاه کاری ارسال کنند تا اقدامات اصلاحی فوری انجام شود.
5. تقویت تصمیمگیری
هرچه تولیدکنندگان مدت بیشتری از فناوری IoT استفاده کنند، مجموعه دادههای بزرگتری خواهند داشت. آنها میتوانند اطلاعات تاریخی خود را با دادههای بهدستآمده در زمان واقعی مقایسه کنند تا دید بهتری نسبت به فرآیندهای کنترل کیفیت خود داشته باشند.
با گذشت زمان، میتوانند دقیقاً مشخص کنند که چگونه، چه زمانی و کجا عیوب محصول رخ میدهند. این دقت بخشی از دلایلی است که بازار جهانی اینترنت اشیا صنعتی تا سال 2025 به ارزش 22.3 میلیارد دلار خواهد رسید، در حالی که در سال 2020 تنها 2.5 میلیارد دلار بود — رشدی 792 درصدی در تنها پنج سال.
6. خودکارسازی اقدامات اصلاحی
کنترل کیفیت بهصورت دقیق مستندسازی میشود و مدیران معمولاً از این سوابق برای تصمیمگیری درباره تغییرات خط تولید استفاده میکنند. در واقعیت، تأخیر بین دریافت و اقدام بر اساس دادهها میتواند بر بهرهوری و نرخ عیوب تأثیر بگذارد.
IoT و AI میتوانند وظایف مدیریتی دستی مرتبط با کنترل کیفیت را با فعالسازی پاسخ خودکار پس از تحلیل سادهسازی کنند. اگر حسگرها مقداری را فراتر از آستانه تعریفشده شناسایی کنند، میتوانند بهصورت خودکار اقدامات اصلاحی و پیشگیرانه را آغاز کنند.
به جای انتظار هفتهها یا ماهها برای اعمال تغییرات، این فناوری میتواند در زمان واقعی تنظیمات جزئی انجام دهد. این فرآیند تصمیمگیری پویا میتواند انعطافپذیری تولیدکنندگان را بهطور قابلتوجهی افزایش دهد.
7. شناسایی خطای انسانی
دستگاههای پوشیدنی متصل به اینترنت میتوانند حرکات و موقعیت کارگران را ردیابی کنند و دید بهتری به خط تولید و قابلیت ردیابی عیوب فراهم کنند. مدیریت میتواند از این بینشهای دادهمحور برای کشف مواردی استفاده کند که خطای انسانی ریشه ناهنجاریها و ناکارآمدیها است.
در سطح جهانی، در سال 2023 بیش از 15 میلیارد اتصال IoT وجود داشت. این فناوری آنقدر فراگیر و قابلدسترس شده که سرمایهگذاری در دستگاههای پوشیدنی برای کل تیم، حتی برای شرکتهای کوچکتر، هزینه سنگینی نخواهد داشت.
8. تقویت قابلیت ردیابی عیوب
جفتسازی فناوریهای متصل با راهحلهایی مانند برچسبهای شناسایی فرکانس رادیویی (RFID) یا کدهای QR، هر قطعه را قابلردیابی میکند. به این ترتیب، مدیران میتوانند هر نقطه داده تولیدشده توسط IoT را به یک دستگاه یا محصول خاص متصل کنند. از آنجا که برخی عیوب زمان زیادی برای آشکار شدن نیاز دارند، این اسناد برای انطباق و اطمینان از کیفیت حیاتی هستند.
9. جامعتر کردن آزمایشها
بیشتر تأسیسات فناوری کنترل کیفیت را در نقاط خاصی از خط تولید قرار میدهند. با این حال، حتی آنهایی که چندین سیستم در مراحل مواد خام و بازرسی نهایی دارند، به دلیل عدم دید کامل، بینشهای کلیدی را از دست میدهند.
جاسازی حسگرهای IoT در سراسر خط تولید به تولیدکنندگان اجازه میدهد محصولات را بهصورت مداوم بررسی کنند، به جای اینکه آنها را در مراحل مختلف بازرسی کنند، و این باعث جامعتر شدن بازرسیها میشود. به این ترتیب، میتوانند لحظهای که یک محصول دچار عیب میشود را شناسایی کنند.
حدود 86 درصد از مدیران ارشد در صنعت تولید معتقدند که راهحلهای کارخانه هوشمند تا سال 2030 محرک اصلی رقابتپذیری خواهند بود. آنها احتمالاً این کنترل کیفیت جامع را ترجیح میدهند، زیرا مزیت جدیدی به آنها میدهد.
10. پیشگیری فعال از عیوب
بسیاری از عیوب قابلمشاهده نیستند. گاهی اوقات، یک نقص طراحی پنهان به ناهنجاریها و خرابیها کمک میکند. از آنجا که تولیدکنندگان از این مشخصات بهعنوان پایه برای تمام تولیدات خود استفاده میکنند، ممکن است ندانسته دستههای کامل معیوب تولید کنند و در یافتن ریشه مشکل دچار چالش شوند.
حسگرهای IoT، وقتی با فناوری بینایی کامپیوتری یا AI ترکیب شوند، میتوانند مشکلات بالقوه را در مراحل اولیه نمونهسازی شناسایی کنند. به این ترتیب، تصمیمگیرندگان میتوانند هر چیزی که به خرابی زودرس یا افزایش احتمال عیوب منجر میشود را بدون اتلاف وقت یا هزینه حذف کنند.
مزایای استفاده از اینترنت اشیا صنعتی در کنترل کیفیت
تولیدکنندگانی که از IoT برای کنترل کیفیت استفاده میکنند، میتوانند عیوب را به حداقل برسانند، ضایعات را کاهش دهند و رضایت مشتری را بهبود بخشند. ادغام هوش مصنوعی در این سیستمها میتواند هزینههای نیروی کار را کاهش دهد و بهرهوری را بهطور قابلتوجهی بهبود بخشد.
منبع: iotforall