Analityka danych produkcyjnych w badaniu wad
// W TYM ARTYKULE 05
Linia wykańczania odrzuca coraz więcej części z rysami. Wyniki kontroli są w raporcie jakości, historia maszyny w innym systemie, a zmiany ustawień w arkuszu zmianowym. Przed zakupem czujnika sprawdź, czy z tych danych można ustalić, kiedy pojawiły się rysy, których części dotyczą i co się zmieniło.
Analityka danych produkcyjnych łączy zdarzenie na linii z wynikiem kontroli. Odcinek 3 serii AI in Swiss Industry pokazuje, dlaczego warto zacząć od danych dostępnych w zakładzie. Oto jak zrobić to na jednej linii.
Wybierz jedną wadę i decyzję
Wybierz rodzinę produktów, kod wady i decyzję, którą zespół może wdrożyć. Czy pierwsze sztuki po wymianie uchwytu należy sprawdzać dokładniej? Takie pytanie wyznacza przedział czasu i podsuwa hipotezę do sprawdzenia.
Określ jednostkę analizy. Jeśli identyfikowalność na to pozwala, przyjmij jeden wiersz na część. Jeśli można powiązać tylko partie, oblicz w każdej partii udział skontrolowanych części odrzuconych z powodu wybranej wady. Ustal, jak liczyć poprawki i ponowne kontrole, aby uniknąć podwójnego liczenia.
Połącz raport kontroli z historią produkcji
Wyeksportuj trzy źródła. Raport kontroli powinien zawierać identyfikator części lub partii, kod wady, wynik, godzinę i wersję kryterium odbioru. Dane produkcyjne powinny mieć ten sam identyfikator lub tabelę powiązań, a także linię, rodzinę produktów i czas obróbki. Dziennik ustawień wskazuje, gdzie i kiedy wymieniono uchwyt.
W fikcyjnym przykładzie część P-0218 nie przechodzi kontroli pod kątem rys o 10:42. Obrabiano ją na linii 2 od 10:08 do 10:12. Uchwyt wymieniono o 10:00. Powiązanie danych pokazuje kolejność zdarzeń. Przyczyna rysy wymaga dalszego sprawdzenia.
- Dziennik ustawień 10:00 · Wymieniono uchwyt
- Dane produkcyjne 10:08–10:12 · Obróbka części
- Wynik kontroli 10:42 · Wykryto rysę
Sprawdź strefy czasowe, powielone identyfikatory i rozbieżności między zegarami. Dla każdej linii i zmiany policz dopasowania jednoznaczne, brakujące i niejednoznaczne. Zachowaj widoczność braków, szczególnie jeśli częściej dotyczą odrzuconych części.
Porównuj podobne przypadki
Porównaj tę samą rodzinę produktów i to samo kryterium odbioru przed zmianą i po niej. Odnieś liczbę odrzuceń do liczby skontrolowanych części. Sprawdź, czy zmieniła się częstotliwość kontroli lub sposób doboru próby.
Pokaż liczbę skontrolowanych i odrzuconych części obok wskaźnika. Dwie wady w małej partii wymagają innego podejścia niż trwały wzrost w kilku dużych partiach. Sprawdź również zmianę materiału, stan narzędzi, przekazanie zmiany i oświetlenie stanowiska.
Omów wynik z operatorami. Zapytaj, co zmienili i czy analiza odpowiada ich obserwacjom. Obejrzyj uchwyt i próbkę wadliwych części, aby sprawdzić prawdopodobny mechanizm fizyczny.
Oceń potrzebę nowego pomiaru
Korzystaj z obecnych danych, jeśli łączą części z właściwym etapem procesu i zawierają dość zróżnicowane przypadki do sprawdzenia hipotezy. Popraw zapis, gdy brakuje numerów partii, jednolitych kodów wad lub znaczników czasu. Czasem wystarczy skan przy przekazaniu części.
Dodaj pomiar, gdy brakuje istotnej wielkości fizycznej. Wynik kontroli może zawęzić problem do transportu części, lecz nie ujawni nacisku ani drgań. Określ, co pomiar ma rozróżnić i jakie działanie uruchomi wiarygodny sygnał.
Siemens opisuje przewidywanie jakości na podstawie danych procesowych w dokumentacji Insights Hub. Przykład przemysłowy znajdziesz w analizie wdrożenia Siemensa przygotowanej przez Embiggen X.
Sprawdź regułę na późniejszej partii
Jeśli wzorzec może posłużyć do ostrzegania, ustal regułę i sprawdź ją w późniejszym okresie. Używaj tylko pól dostępnych w chwili alarmu. Późniejsze kontrole, poprawki i pomiary pomagają wyjaśnić przeszłość, ale zafałszowałyby test prognozy.
Porównaj alarm z obecną regułą kontroli. Zapisz przeoczone wady, zbędne alarmy i czas dochodzenia. Najpierw testuj bez wpływu na decyzje o częściach. Sprawdź różnice między rodzinami produktów i zmianami.
Zacznij od jednej wady, jednej decyzji i próbki danych możliwych do wspólnego prześledzenia. Następnie zdecyduj, czy analizować połączone dane, poprawić ich zapis czy sprawdzić brakujący pomiar. Porozmawiaj z Embiggen X o ocenie danych jakościowych.
