Vous avez du mal avec le contrôle de la qualité dans la fabrication. Comment pouvez-vous utiliser la technologie pour améliorer les processus ?

Decades ago I implemented an automatic data collection system (datamyte) on a centerless grinding process. After fine tuning the feedback rules and measurement process our CpK went through the roof. Productivity improved as we used the higher CpK ability to reduce the number of wheel dressings. This saved both time and reduced our grinding wheel usage. This was 30 years ago. Putting truly qualified measurement and adjustment controls into an automated process has far reaching benefits.

Este tipo de herramientas también permiten que las personas puedan estar enfocadas en gestión de calidad y mejora continua a través del análisis y la información que este tipo de herramientas nos brinda. Permite tener ajustes de equipos y de procesos con más rapidez y precisión que si una o varias personas tuvieran que hacer estas inspecciones

Utilize automated inspection, IoT sensors, data analytics, quality management software, digital replicas of physical systems, robotics, AR training, feedback loops, to enhance quality control in manufacturing.

the use of cameras and sensors for the objective data collection minimizes human error and subjectivity, leading to more reliable quality assessments. This not only enhances product consistency but also contributes to reducing waste and increasing overall productivity. However, it is also important to consider the integration of these systems with existing processes and ensure that they are calibrated correctly to maximize their effectiveness.

A implementação de sistemas de inspeção automatizados no controle de qualidade industrial é uma transformação essencial que oferece diversos benefícios. O monitoramento contínuo e a detecção em tempo real de defeitos não apenas produzem uma produção mais eficiente, mas também reduzem significativamente a probabilidade de produtos defeituosos chegarem aos clientes. Além disso, a confiança em dados objetivos elimina a variabilidade das inspeções manuais, resultando em um padrão de qualidade uniforme. A minimização de desperdícios e o aumento da produtividade são outros aspectos positivos que destacam a eficácia desses sistemas.

Data analytics is essential at every step in manufacturing. It helps us understand problems more deeply, such as when conducting Pareto analysis, enabling us to prioritize actions based on the most impactful factors causing downtimes. This approach allows us to efficiently invest our time and resources to achieve optimal results.

A análise de dados é indiscutivelmente uma ferramenta transformadora no campo do controle de qualidade. Ao prever e prevenir problemas antes que eles se materializem, a análise de dados permite uma abordagem proativa e estratégica. Identificar padrões e correlações nos dados de produção não apenas ajuda a detectar potenciais problemas de qualidade, mas também fornece insights valiosos para ajustar e otimizar processos. Essa capacidade de antecipação reduz significativamente o risco de defeitos, elevando o padrão de qualidade e minimizando retrabalhos e desperdícios. Além disso, a análise de dados contribui para uma alocação mais eficiente dos recursos, garantindo que o desenvolvimento de controle de qualidade não seja adequado.

El análisis de datos hoy en dia es crucial para cualquier empresa, es la unica forma donde se puede ver objetivamente la situacions real de la empresa, analizar los datos para analizar el futuro. Prediciendo costes y tiempos. Una herramienta muy util para afrontar situaciones que requieren flexibilidad en la gestion.

Ótima ferramenta, análises preliminares e levantamento de dados, nas áreas tem agregado uma performance excelente, contribuindo com controle do processo,diminuindo o desperdício seja ele, tempo,mão de obra,matéria prima e até mesmo possíveis reprocesso no produto final.

I highly value machine learning for identifying food safety hazards often missed by traditional methods. This technology enhances compliance, offering real-time insights and predictive analytics. Examples 1. Predictive Maintenance: Machine learning models can predict equipment failures before they happen, reducing downtime and preventing contamination risks. 2. Anomaly Detection: Algorithms can detect unusual patterns in production data that may indicate contamination or quality issues. 3. Ingredient Verification: Ensures the correct composition and quality of ingredients by analyzing spectral data. 4. Environmental Monitoring: Continuously analyzes data from sensors to maintain optimal conditions in food processing areas.

Integrar algoritmos de aprendizado de máquina ao controle de qualidade é uma inovação que promete transformar ideias o setor industrial. A capacidade desses algoritmos de aprender e evoluir com os dados de produção oferece uma vantagem inicial na identificação e correção de defeitos. Ao revelar padrões complexos que passam despercebidos pelos inspetores humanos e sistemas tradicionais, os algoritmos de aprendizado de máquina elevam o controle de qualidade a um novo patamar de precisão e eficiência.

Technology can significantly enhance manufacturing quality processes in various ways: 1. *Automation*: Implement automation systems to minimize human error and ensure consistency. 2. *Data Analytics*: Utilize data analytics tools to monitor production processes, detect anomalies, and make data-driven decisions. 3. *IoT Sensors*: Install IoT sensors to track equipment performance, detect potential failures, and enable predictive maintenance. By adopting these technologies, manufacturers can improve quality, reduce defects, increase efficiency, and enhance customer satisfaction.

El hermanamiento digital hoy en dia es essencial. Con el se puede provar varios escenarios. Lo mas interesante es cuando el hermano digital se une con los datos externos y con una IA que estudie todos los comportamientos o situaciones. Esta combinación de herramientas es y será un potencial extraordinario para todas las empresas que quieran analizar muchos datos y tener soluciones realistas a los problemas que se encuentren.

In my opinion, digital twinning is crucial for ensuring compliance and improving safety. It enables precise modeling of food processing conditions, identifies potential hazards, and optimizes processes to prevent contamination. Examples 1. Process Optimization: Simulate changes in production to improve efficiency and safety without risking actual production lines. 2. Contamination Prevention: Model potential contamination scenarios to develop effective mitigation strategies. 3. Equipment Testing: Virtually test new equipment integrations to ensure they meet safety standards before physical implementation. 4. Regulatory Compliance: Use digital twins to verify compliance with food safety standards like HACCP and SQF through simulated audits.

Interesting! I am more familiar with the physical replica of the manufacturing process. It enables to test multiple variety of samples mimicking real-time process conditions that enables to taste multiple recipes for a product before going full scale production. This virtual technology would save a lot of time, although i think it is limited to only achiving improvement and maintaining quality on existing product.

Os sistemas de monitoramento em tempo real representam uma inovação essencial para a gestão da produção e controle de qualidade nas indústrias modernas. A capacidade de acessar instantaneamente dados de produção e métricas de qualidade permite que as empresas tomem decisões rápidas e bem informadas, abordando problemas de controle de qualidade à medida que surgem. Este feedback imediato é crucial para manter e até mesmo elevar os padrões de qualidade, ajustando processos de forma ágil e eficaz. Aspectos Favoráveis, decisões, o acesso instantâneo aos dados de produção permite a identificação e resolução rápida de problemas, minimizando o impacto negativo na linha de produção

Real-time monitoring systems are a game-changer in the field of manufacturing and production! By providing instant access to crucial production data and quality metrics, these systems empower you to make swift, well-informed decisions right when they matter most. This proactive approach ensures that any quality control issues are addressed promptly, helping maintain the highest standards of excellence. By leveraging real-time monitoring, you’re not just reacting to problems – you're preventing them, ensuring continuous improvement and operational excellence. So here's to smarter, faster, and more efficient production processes!

É uma prática essencial na indústria moderna, permitindo a supervisão contínua e instantânea dos processos de produção. Essa abordagem melhora a eficiência operacional, detecta e resolve problemas imediatamente, minimiza tempo de inatividade e otimiza a qualidade dos produtos. Além disso, proporciona uma visão clara e atualizada do desempenho, facilitando a tomada de decisões rápidas e informadas.

Es elemental el monitoreo en tiempo real, ya que se garantiza que todo el proceso esté funcionando bien o que incluso en caso de una desviación se pueda abordar en el momento. Además de eso, es conocido que hay etapas en la prevención la cual abarca hacer el monitoreo diario, constante y de forma efectiva.

A utilização de tecnologias como realidade virtual (VR) e realidade aumentada (RA) para aprimorar as habilidades da equipe de controle de qualidade representa um avanço significativo no campo do treinamento corporativo. Essas ferramentas oferecem experiências imersivas que não apenas são eficazes na transmissão de conhecimento, mas também são altamente envolventes, aumentando a retenção e aplicação prática das habilidades aprendidas. Portanto, investir em tecnologias avançadas de treinamento e sistemas de suporte não apenas beneficia diretamente a qualidade do trabalho realizado, mas também contribui para um ambiente de trabalho mais dinâmico e preparado para enfrentar as demandas futuras da indústria.

O treinamento feito de modo prático e na linguagem do colaborador resulta em um colaborador mais confiante em suas tarefas, sem o risco de usar o tempo demais em assuntos teóricos e partindo para a prática supervisionada.

As empresas podem melhorar a tomada de decisões, acelerar a resolução de problemas e fomentar a inovação, aproveitando a experiência coletiva e as melhores práticas documentadas. Além disso, esses sistemas suportam treinamentos e capacitações contínuas, garantindo que os funcionários estejam sempre atualizados e bem-informados. No geral, os sistemas de gerenciamento de conhecimento aumentam a eficiência operacional, reduzem a redundância de esforços e fortalecem a competitividade das organizações no mercado, ao transformar dados e informações em ativos estratégicos.

In the field of construction engineering, I’ve found that technology helps by putting federal, local, state, municipal, etc. job/material specifications/plans and contacts for relevant authorities at the fingertips of technicians. In our fast paced industry, today you may inspect installation of soils, tomorrow concrete, asphalt or rebar the next day, and have a different traffic control or erosion control plan for each. Through digitizing specifications/plans and making them available through the websites or other databases, employees can be more fluid and responsive in a work environment that can change in a moment’s notice.

Every thing defined above is fine but now a days the emerging field of artificial intelligence can further help us in the desired work. Further more I will add up training and utilisation of people at the correct place and time is also a key factor to improve process.

La technologie vient en appui à la technique grâce à la connaissance pour améliorer les conditions des productions en atteignant les maximums

I think a systemetic library for internal people to track back and for training purpose will be very helpful! For example semiductor manufacturing have many steps before final product, during manufacturing can produced many data or history after every process step,so some data need to be sumarized/commented and kept in internal library ,such as (1)The predesigned process window to good yield's products (2)Good organizations serving flow by modulization for process (In semidcutor it's Lithagraphy ,Etch, Diffussion, Thinfilm, Process intergration, Product's testing, Quality control etc.)(3) Different expirimental model designed for these processes etc....

- Revisiting critical control points, continously monitoring variables in the process line is key. - The way the process quality is analysed should be carefully examined so that the data that it produces is undoubtedly reliable. - Proper and planned equipment maintenance - Also effective traceability procedures are key. Technology is quick, productive and reliable. It only needs better understanding of the process it is required for, to deliver.

Some things to consider; - How often do you collect samples? Should that number be changed to more or less frequently. - Have people been trained on taking these samples and the administration of these - What system is used to keep the sample information? Files, computer, etc. - Is the data monitored? Is there a gatekeeper for this information? - Is there a gatekeeper for the whole process? The buck stops here role? When everyone is responsible, nobody is responsible. There has to be someone accountable for this process.