top of page

Kestirimci Kalite Kontrolün MES'te Uygulanması

Güncelleme tarihi: 12 Eyl 2023

Üretim sürecinde ürün kalite kontrol oldukça önemli bir yere sahiptir. Son yıllarda, kestirimci kalite kontrolü (PQC), imalatta en yüksek kalite seviyesini sağlamak için değerli bir araç olarak ortaya çıkmıştır. Üretim yürütme sistemindeki (MES) PQC, kalite kontrole yaklaşımımızda devrim yaratarak onu daha verimli ve etkili hale getirmiştir. Blog yazımızda; PQC’nin temellerini, faydalarını, adım adım uygulama , istatistiksel süreç kontrolünü, gerçek zamanlı izleme ve analizi, temel performans göstergelerini, beklentileri ve sektördeki zorlukları anlatacağız.


Predictive Quality Control (PQC) Uygulanmasının İşletmelere Faydaları


PQC, üreticilere çeşitli avantajlar sunar. İlk olarak, potansiyel kalite sorunları ortaya çıkmadan önce tespit edilmesine yardımcı olur ve hızlıca önlemlerin alınmasına olanak tanır:

1. Üretim kesintilerini önemli ölçüde azaltır; hurda ve yeniden işlemeyi en aza indirir.

2. Hataları gerçek zamanlı olarak belirleyip düzelterek ürün kalitesini iyileştirir.

3. Üreticilerin atık ve verimsizlik alanlarını belirleyerek üretimi optimize etmelerine yardımcı olur.

4. Üreticilerin kalite ve endüstri standartlarına uymasına yardımcı olur.


MES ve PQC'nin Temellerini Anlamak


MES, işletmedeki üretim operasyonlarını yöneten ve kontrol eden bir yazılım sistemidir. Üretim faaliyetlerine gerçek zamanlı görünürlük sağlayarak üreticilerin üretim süreçlerini izlemesine ve kontrol etmesine yardımcı olur. PQC, potansiyel kalite sorunlarını tahmin etmek ve bunlar oluşmadan önce gerçek zamanlı verileri kullanan gelişmiş bir kalite kontrol metodolojisidir.


PQC Nasıl Uygulanır


PQC'nin uygulanması için proje adımlarının aşağıdaki şekilde belirlenmesi proje başarısına katkı sağlayacaktır

1. Projenin kapsamını tanımlayın: PQC (Predictive Quality Control) tarafından hangi üretim alanlarının kapsanacağını belirleyin.

2. Kritik kalite parametrelerini belirleyin: Ürün ve süreç için hangi kalite parametrelerinin kritik olduğunu belirleyin. Veri toplama işleminden sonra yapılacak analiz aşaması da kritik kalite kontrol parametrelerinin hangisi olduğu konusunda size yardımcı olacaktır.

3. Gerçek zamanlı veri toplayın: Gerçek zamanlı bir üretim kontrol paneli oluşturmak için sensörler, makineler ve operatörler gibi çeşitli kaynaklardan veri toplayın.

4. Verileri analiz edin: Verilerdeki trendleri ve desenleri belirlemek için veri analiz araçlarını kullanın.

5. PQC için toplanan verileri kullanarak yapay zekâ modelleri eğitin ve testlerini yapın.

6. %70’in üzerinde başarılı olan modelleri kontrollü olarak sahaya sürün ve testlerini yapın.

7. Düzeltici eylemleri uygulayın: Bir süreç kontrolden çıktığında düzeltici önlem almak için bir süreç oluşturun.

8. Performansı izleyin: Sistemin amaçlandığı gibi çalıştığından emin olmak için performansı sürekli olarak izleyin. Eğer beklenen performans yakalanmışsa canlıya geçin.

İstatistiksel Proses Kontrolü ve PQC


İstatistiksel süreç kontrolü (SPC), bir süreci izlemek ve kontrol etmek için kullanılan bir metodolojidir. Bir sürecin kontrol altında olup olmadığını belirlemek için istatistiksel araçlar kullanır. PQC’nin, SPC'den en büyük farkı, değişen ortam koşularında da başarısının yüksek olmasıdır.

Temel olarak SPC şunları içerir:

1. Gerçek zamanlı olarak veri toplama

2. İstatistiksel araçları kullanarak verileri analiz etme

3. Her kalite parametresi için kontrol sınırlarının oluşturulması

4. Bir süreç kontrolden çıktığında düzeltici önlem almak

5. Sistemin amaçlandığı gibi çalıştığından emin olmak için performansı sürekli olarak izlemek


PQC'de Gerçek Zamanlı İzleme ve Analiz


Gerçek zamanlı izleme ve analiz, PQC'nin önemli bir özelliğidir. Üreticilerin üretim süreçlerindeki kalite kontrol parametrelerini gerçek zamanlı olarak izlemelerine ve gerektiğinde düzeltici önlemler almalarına olanak tanır. Gerçek zamanlı izleme, sensörler, makineler ve operatörler gibi çeşitli kaynaklardan veri toplamayı ve bunları bir panoda görüntülemeyi içerir. Gerçek zamanlı analiz, verileri analiz etmek ve potansiyel kalite sorunlarını belirlemek için istatistiksel araçların kullanılmasını içerir.


MES'te PQC için Temel Performans Göstergeleri


MES'te PQC'nin etkinliğini ölçmek için temel performans göstergeleri (KPI'lar) kullanılır. MES'te PQC için KPI'lar şunları içerebilir:

1. Gerçek zamanlı olarak tanımlanan ve düzeltilen kalite sorunlarının sayısı

2. Hurda ve yeniden işlemede azalma

3. Ürün kalitesinde iyileşme

4. Üretim verimliliğinde artış

5. Üreticilerin kalite ve endüstri standartlarına uygunluk


PQC'nin Geleceği


Yapay zekanın üretimde etkin kullanılmaya başlaması ile popülerliği her gün artan PQC, Endüstri 4.0’ı hedefleyen işletmeler için olmazsa olmaz bir özellik olarak görünüyor. Üreticiler, üretim verimliliğini ve ürün kalitesini iyileştirmenin yollarını aramaya devam ettikçe, PQC'ye olan talep sürekli artacaktır. Nesnelerin İnterneti (IoT) ve yapay zekâ (AI) gibi teknolojideki gelişmelerin, PQC'nin yeteneklerini daha da geliştirmesi bekleniyor. Sonuç olarak, üreticiler üretim verimliliğinde, ürün kalitesinde ve standartlara uyumda sürekli iyileştirmeler beklemektedirler.


PQC Uygulamasındaki Zorluklar

PQC'yi uygulamadaki yaygın zorluklardan bazıları şunlardır:

1. Büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak toplama ve analiz etme

2. PQC'yi mevcut üretim sistemleriyle entegre etme

3. Veri güvenliği ve gizliliğinin sağlanması

4. Çalışanları PQC kullanımı konusunda eğitmek


Bu zorlukların üstesinden gelmek için üreticilerin PQC uygulamasını dikkatli bir şekilde planlaması ve yürütmesi gerekir.

Çözüm

PQC, üretimde en yüksek kalite seviyesini hedefleyen işletmeler için oldukça faydalı bir araçtır. Sürekli iyileştirme hedefiyle hareket eden işletmelerin PQC’yi üretim yürütme sistemleri ile entegre bir şekilde hayata geçirmeleri oldukça önemlidir. MES'te PQC konusunda uzmanlaşmış bir tedarikçi ile çalışmak PQC projelerinin başarısını artıracaktır.

Siz de üretim süreçlerindeki kalite kontrol sorunlarını önceden tahmin ederek üretim verimliliğinizi artırmayı düşünüyorsanız Konzek’in Retmes mIQ çözümünü inceleyebilir ve bizimle irtibata geçebilirsiniz.

Siz de üretim süreçlerindeki kalite kontrol sorunlarını önceden tahmin ederek üretim verimliliğinizi arttırmayı düşünüyorsanız Konzek’in Retmes mIQ çözümünü inceleyebilir ve bizimle irtibata geçebilirsiniz.
Kestirimci Kalite Kontrolün MES'te Uygulanması







204 görüntüleme0 yorum

Son Yazılar

Hepsini Gör

Bình luận


bottom of page