物联网(IoT)可能成为制造业质量控制的一个基本方面。然而，它仍处于早期采用阶段。当一些企业领导人考虑将其纳入其工厂的质量控制流程时，他们的决定将获得多大的回报?
1. 增加测试频率
制造商通常随机或按预设间隔进行最终质量控制测试。虽然这种方法很有用，但它会让缺陷被忽视——这对客户满意度或品牌声誉不利。
将物联网传感器纳入生产线可让设施管理员增加测试频率，从而缓解这些问题。压力、光学和化学传感器可以快速测试整个批次，以确保其尺寸、重量和颜色符合规格。
2. 实现预防性维护
当质量控制设备发生故障时会发生什么?在制造业中，意外停机成本高昂。虽然制造商在系统停机的情况下技术上可以继续生产零件，但之后他们可能会遇到客户投诉激增的情况。
或者，如果生产线上的一台机器发生故障，它会继续运行，直到有人注意到它——这意味着整批产品都可能有缺陷。由物联网技术驱动的预防性维护可以解决制造业的质量控制问题。
连接到制造设备上的物联网传感器可以监测异常振动、温度和泄漏。因此，它可以在问题变得严重之前就发现它们。专家表示，公司应该将目标定为 80%-85% 的计划维护，因为它非常有效。
3. 提高检查准确性
数字化极大地造福了制造业。在过去二十年里，技术使制造业的生产率提高了 40%。虽然企业领导者可能不愿将人工智能纳入他们的物联网战略，但这可能是值得的。
物联网技术与人工智能相结合，可以补充体力劳动和决策。生产线传感器中集成的机器学习系统可以使用实时收集的数据来检查比人类更多的产品。
4. 检测缺陷
联网计算机视觉系统可以实时识别缺陷并自动检查。与传感器结合使用时，它们可以检查产品的重量、尺寸和完整性。如果检测到异常，它们可以将图像发送到工人的工作站，以便立即采取纠正措施。
5. 增强决策能力
制造商实施物联网技术的时间越长，他们的数据集就越大。他们可以将历史信息与实时捕获的数据点进行比较，以更好地了解他们的质量控制流程。
随着时间的推移，他们可以精确定位产品缺陷发生的方式、时间和地点。这种精确性是全球工业物联网市场到 2025 年将达到 223 亿美元的原因之一，高于 2020 年的 25 亿美元——短短五年内增长了 792%。
6. 自动执行纠正措施
质量控制有严格的记录，企业领导者通常使用这些记录来做出有关生产线变更的决策。实际上，接收数据和根据数据采取行动之间的延迟会影响其效率和缺陷率。
物联网和人工智能可以通过自动触发分析后响应来简化与质量控制相关的手动管理任务。如果它们检测到测量值超过预定义的阈值，它们可以自动提示纠正和预防措施。
这项技术无需等待数周或数月才能实施变更，而是可以在捕获新数据时进行微小的实时调整。这种动态决策过程可以大大提高制造商的灵活性。
7. 识别人为错误
联网的可穿戴设备可以跟踪工人的运动和位置，提高生产线的可见性和缺陷的可追溯性。管理层可以利用这些数据驱动的洞察力来发现人为错误是导致异�：偷托实母驹虻那榭�。
2023 年，全球有超过 150 亿个物联网连接。这项技术已经变得如此普遍和普及，以至于为整个团队投资可穿戴设备不会是一项超出预算的投资——即使对于较小的公司也是如此。
8. 增强缺陷可追溯性
将互联技术与射频识别标签或二维码等解决方案相结合，使每个部件都可追溯。这样，企业领导者就可以将每个物联网生成的数据点连接到一台确切的机器或产品。由于某些故障需要一段时间才能显现出来，这些文档对于合规性和质量保证至关重要。
9. 使测试详尽无遗
大多数工厂将质量控制技术置于生产线上的特定点。然而，即使是那些在原材料和最终检验阶段拥有多个系统的工厂，也会因为没有完全的可视性而错过关键的见解。
在整个生产线中嵌入物联网传感器，制造商可以持续检查产品，而不是在各个阶段检查它们，从而使检查变得详尽无遗。这样，他们就可以识别出出现缺陷的时刻。
约 86% 的制造业高管认为，到 2030 年，智能工厂解决方案将成为竞争力的主要驱动力。他们可能会更喜欢这种全面的质量控制，因为它为他们带来了新的优势。
10. 主动预防故障
许多故障是看不见的。有时，隐藏的设计缺陷会导致异�：凸收�。由于制造商使用这些规格作为其生产所有产品的基准，他们可能会在不知情的情况下使整个批次出现缺陷，并难以找到根本原因。
当与计算机视觉技术或人工智能相结合时，物联网传感器可以在原型设计的早期识别潜在问题。这样，决策者就可以消除任何导致过早失败的因素或增加缺陷的可能性，而不会浪费时间和金钱。
在质量控制中使用工业物联网的好处
使用物联网进行质量控制的制造商可以最大限度地减少缺陷、减少浪费并提高客户满意度。在这些系统中实施人工智能可以减少劳动力成本并大幅提高效率。
来源：千家网
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