Wykorzystanie KPI produkcji i analityki wizji komputerowej w kontroli jakości

Perspektywa: Wykorzystanie KPI i wizji komputerowej w kontroli jakości

W dobie Industry 4.0 i rozwoju inteligentnych fabryk, kluczowe staje się wykorzystanie KPI produkcji oraz analityki wizji komputerowej do poprawy kontroli jakości. IoT przemysłowy oraz automatyzacja umożliwiają zbieranie danych w czasie rzeczywistym, co pozwala na szybką identyfikację problemów i podjęcie działań naprawczych.

Wartość KPI w kontroli jakości

KPI (Key Performance Indicators) są niezbędne do oceny efektywności procesów produkcyjnych. W kontekście kontroli jakości, najważniejsze wskaźniki to:

Availability (Dostępność): Mierzy, jak często maszyny są dostępne do produkcji.
Performance (Wydajność): Określa, jak szybko maszyny produkują w porównaniu do ich maksymalnej wydajności.
Quality (Jakość): Mierzy odsetek produktów, które spełniają standardy jakości.

Monitorowanie tych KPI pozwala na identyfikację obszarów wymagających poprawy i optymalizację procesów produkcyjnych.

Analityka wizji komputerowej w inteligentnych fabrykach

Wizja komputerowa to technologia, która wykorzystuje algorytmy do analizy obrazów i wideo w celu identyfikacji defektów oraz monitorowania jakości produktów. Jej zastosowanie w inteligentnych fabrykach przynosi wiele korzyści:

Szybka identyfikacja defektów: Systemy wizji komputerowej mogą wykrywać wady na etapie produkcji, co pozwala na natychmiastowe działanie.
Zwiększenie dokładności kontroli jakości: Automatyzacja procesu inspekcji zmniejsza ryzyko błędów ludzkich.
Zbieranie danych w czasie rzeczywistym: Umożliwia analizę i optymalizację procesów na bieżąco.

Przykład ROI z wdrożenia KPI i wizji komputerowej

Załóżmy, że firma produkująca części metalowe ma następujące wskaźniki:

Availability: 85%
Performance: 75%
Quality: 90%

Obliczenia ROI

Dostępność:
- Przestoje: 15% (100% - 85%)
- Straty finansowe z tytułu przestojów: 100 000 zł rocznie.
- Straty z tytułu dostępności: 15% * 100 000 zł = 15 000 zł.
Wydajność:
- Straty z tytułu wolniejszego tempa: 25% (100% - 75%)
- Straty finansowe: 100 000 zł rocznie.
- Straty z tytułu wydajności: 25% * 100 000 zł = 25 000 zł.
Jakość:
- Braki: 10% (100% - 90%)
- Straty finansowe z tytułu braków: 100 000 zł rocznie.
- Straty z tytułu jakości: 10% * 100 000 zł = 10 000 zł.

Łączne straty

Łączne straty z tytułu dostępności, wydajności i jakości wynoszą:

15 000 zł (Availability) + 25 000 zł (Performance) + 10 000 zł (Quality) = 50 000 zł rocznie.

Wdrożenie systemu

Wdrożenie systemu monitorowania KPI oraz analityki wizji komputerowej, takiego jak OmniMES, może znacząco poprawić te wskaźniki. OmniMES oferuje rozwiązania dla przemysłu 4.0, w tym modularność i wsparcie dla różnych protokołów komunikacyjnych, co pozwala na łatwą integrację z istniejącymi systemami produkcyjnymi.

Przykładowe wyniki po wdrożeniu:

Availability wzrasta do 95%.
Performance wzrasta do 85%.
Quality wzrasta do 98%.

Nowe obliczenia ROI po wdrożeniu

Dostępność:
- Straty: 5% * 100 000 zł = 5 000 zł.
Wydajność:
- Straty: 15% * 100 000 zł = 15 000 zł.
Jakość:
- Straty: 2% * 100 000 zł = 2 000 zł.

Łączne straty po wdrożeniu

Łączne straty po wdrożeniu wynoszą:

5 000 zł + 15 000 zł + 2 000 zł = 22 000 zł rocznie.

Oszczędności

Przy wdrożeniu systemu OmniMES, firma zaoszczędziła:

50 000 zł - 22 000 zł = 28 000 zł rocznie.

Podsumowanie

Wykorzystanie KPI produkcji oraz analityki wizji komputerowej w inteligentnych fabrykach przynosi znaczące korzyści w zakresie kontroli jakości. Dzięki monitorowaniu dostępności, wydajności i jakości, przedsiębiorstwa mogą szybko identyfikować problemy i podejmować działania naprawcze, co przekłada się na oszczędności i zwiększenie efektywności. Zachęcamy do zapoznania się z systemami MES oraz automatyzacją, aby wprowadzić innowacje w swoich zakładach produkcyjnych. Więcej informacji można znaleźć na stronie OmniMES. Aby dowiedzieć się więcej o wdrożeniach, zapraszamy do kontaktu: https://www.omnimes.com/pl/kontakt.

← Powrót