Обзор инструментов обеспечения качества. Часть 3: сбор и анализ данных

Самый главный показатель, на который стоит ориентироваться в оценке уровня качества продукции и дефектности, – это выход годных с первого прохода. Многим знакомо его английское название First Pass Yield и аббревиатура FPY. Важность этого показателя легко продемонстрировать на примере.

Предположим, в городе N есть два конкурирующих предприятия, выпускающие аналогичную продукцию. У обоих предприятий с точки зрения их потребителей все с качеством отлично. Каждая единица продукции – исправна и замечательно работает. Однако посмотрим, что же происходит на самих производствах. Первое предприятие имеет выход годных с первого прохода, равный 95 %. То есть только 5 % продукции имеет обнаруженный брак, который надо либо ремонтировать, либо утилизировать.

Второе предприятие имеет уровень выхода годных с первого прохода 70 %, то есть количество дефектной продукции в шесть раз больше, чем у конкурентов. А значит и структура производственных затрат, связанных с обеспечением качества, при прочих равных показателях может быть хуже, чем у конкурента.

До клиента и там, и там дойдет только работающая качественная продукция. Но вот к структуре производственных затрат стоит присмотреться внимательнее. Бракованная продукция – это всегда затраты. И один из способов их снизить – это повысить уровень выхода годных изделий с первого прохода. Как это сделать?

Сначала необходимо позаботиться о предупреждении дефектов. А вот после того, как были задействованы основные механизмы предупреждения дефектов, начинается большая и сложная работа по повышению уровня качества. И самое главное в этой активности, можно сказать, ключ к успеху, – это сбор и анализ данных, полученных при работе контрольно-инспекционного оборудования. Дело в том, что при поточной проверке изделий формируется огромный массив данных о статистике дефектов, о проблемных компонентах, о том, как дефект появляется и прогрессирует. И все это с цифрами, фотографиями и другими полезными деталями.

Получается практически Big Data. По всем правилам работы с большими данными их надо структурировать, анализировать и вычленять ценную информацию, которая позволит проследить причинно-следственные связи возникновения дефектов. И когда мы докопались до первопричины, то можем с ней работать, выстраивая механизмы предупреждения брака и оптимизируя технологию.

Получается своего рода цикл, движение по которому непременно приводит к улучшению уровня качества, повышению уровня выхода годных с первого прохода и снижению затрат на качество. И если из этого цикла убрать сбор и анализ данных о качестве, то поиск причин дефектов будет напоминать гадание на кофейной гуще с сомнительными перспективами на успех.

В концепции Цифрового сборочно-монтажного производства специалисты Остек-СМТ учли важность сбора и анализа данных о качестве. И не просто учли, а включили все необходимые инструменты, чтобы технологи и специалисты по качеству могли провести анализ каждого дефекта и рекламации, локализовать время и причину возникновения брака и предпринять корректирующие и предупреждающие действия.

Все решения максимально автоматизированы. И полученные данные используют не только сотрудники. Часть информации передается напрямую между единицами оборудования. Например, результаты анализа контроля нанесения припоя передаются в автомат трафаретного нанесения в виде управляющей команды по смещению трафарета для получения оптимального отпечатка.

С точки зрения сбора и анализа данных о качестве в комплекс цифрового производства в дополнение к средствам для работы со сводной статистикой входит инструментарий для работы с отдельными изделиями. В случае рекламации или брака можно просмотреть цифровой паспорт конкретного изделия с детальной информацией об истории его производства, использованных компонентах и пройденном контроле. Это позволяет понять природу проблемы с качеством.

Также мы уделили особое внимание визуализации данных. Все ключевые индикаторы, связанные с качеством, могут быть выведены на диспетчерские экраны в удобной наглядной форме. Визуализация ключевых индикаторов обеспечивает удобство персонала в плане трактовки данных и выявления трендов. Также информация об отклонениях может быть передана на мобильные устройства персонала. Это позволяет оперативно реагировать на них.

При разработке концепции и проекта Цифрового сборочно-монтажного производства мы стремились реализовать комплекс решений, который поможет обеспечить управление качеством на уровне ведущих мировых предприятий. Нами была проделана колоссальная работа по анализу мировой практики и технических решений. Часть инструментов пришлось разрабатывать самостоятельно с учетом отечественной специфики.

Сегодня мы уверены, что можем обеспечить передовой уровень управления качеством на предприятиях наших заказчиков. Специалисты Остек-СМТ будут рады помочь в построении системы качества на вашем производстве!