高度な品質評価–品質エンジニアが猫とキツネの両方を愛する理由

製品の品質は常に専門家の知識によって保証されています。生産ステップの正確な実行は、対応する注文への製品のインテリジェントな割り当てと同じくらい重要です。アメリカの作家マックス・ルカドが言ったように、「誰もがすべてを行うことはできませんが、誰もが何かを非常にうまく行うことができます」。たとえば、品質エンジニアは、ラインの細部に精通している生産環境の専門家や、個々の顧客のニーズをよく理解している人を知っています。これに加えて、品質エンジニアが他のプレーヤーの行動を理解するのに役立つ深い技術的知識があります。

品質決定の基礎を確立する

インダストリー4.0の時代には、これは自動化にも当てはまります。高度な品質決定の基礎を築くには、関連する品質データを適切な形式で保存して割り当てる必要があります。これは、いわゆるQPS（品質プロセススナップショット）で行われます。これは、生産時間への参照を含め、この特別な品目とプロセスステップにリンクされたすべての品質関連データが保存されるデータコンテナです。このデータには、当然、測定曲線などの品目特性に関する測定データ、表面検査システムからのデータ、さらには自動化レイヤーからの生データが含まれますが、時間と品目の両方の座標を参照できる一次データの入力と出力を含むプロセスデータも含まれます。

QPSは完全にバージョン管理されており、PSImetals Factory Modelに独自のデータ構造があり、データの追跡と信頼性を高めています。

例えばの場合顧客の主張や製品の監査では、プロセス全体が透過的であり、データの変更が検出されないままになることはありません。したがって、QPSはさまざまな方法で使用できます。たとえば、品目の使用法の決定、生産チェーンに沿った1つの特定の品目のみのデータ、またはSPC（統計的プロセス制御）の実行です。すべてのスナップショットの全体を考慮すると、データはディープラーニングやその他の機械学習手法に基づく高度な品質予測にも適しています。

品質エンジニアの知識をシステムに取り入れます

しかし、品質エンジニアの知識はどのようにしてシステムに浸透するのでしょうか。これは、QPSデータセットの一部でもあるいわゆるQI（品質指標）の定義によって行われます。 QIは、特定の品目の品質値を表す尺度です。これは、セットアップを含む製造プロセスのデータ、入力データ、および出力品目のプロパティ間の依存関係に基づいています。したがって、QIとテスト結果は、品目がその生産段階で計画された実際の品質目標を満たしているかどうかを判断するための品質決定を行うためにシステムによって使用されます。

ただし、関連付けられたスナップショットのデータだけでなく、このマテリアルの前のプロセスステップのデータ、およびこのプロセスステップの前のマテリアルのデータ（またはその他のデータ）も考慮することができます。

品目の旅

品質の問題が特定されたら、もちろん、品目の旅は終わりではありません。品目の状態や環境条件の現状に応じて、自動反応にはさまざまな可能性があります。注文明細を調べて、生産したての品目で目標品質を満たしている（代替可能な）他の注文を検索することも可能です。未解決の生産ステップまたは生産パラメータを変更することも役立つ可能性があります。品質の判定は、技術データだけでなく、注文明細と戦略の知識にも依存します。例えば、コストの最適化、フルフィルメント率またはスループットのように。

残念ながら、寓話では、キツネはトリックが多すぎて、どれが逃げるのに最適かについてあまりにも長く考え過ぎたため、犬に捕まってしまいました。私たちの業界ではそのような展開を真似る必要はありません。 PSImetals Qualityは、迅速性の象徴である猫、多彩な戦略を持つキツネの両方の良いところを持ち合わせています。高度な品質評価のためのインテリジェントで柔軟、かつ高速なソリューションを提供することが可能です。深呼吸して円滑な生産による静けさを享受することができます。