Kontrola jakości w produkcji: jak wykorzystać cyfrowe narzędzia?

Kontrola jakości w produkcji zazwyczaj zaczyna się tam, gdzie pojawia się problem. Tylko, w którym obszarze on naprawdę powstał – w procesie, maszynie, czy w materiale?

Aby skutecznie podnieść wskaźnik jakości, potrzebny jest system cyfrowej kontroli procesów, który integruje: pomiary w czasie rzeczywistym, automatyczne wykrywanie odchyleń, statystyczną analizę procesu (SPC) oraz pełną identyfikowalność procesów produkcyjnych. Dzięki temu zakład może reagować natychmiast, a proces produkcyjny staje się stabilny, przewidywalny i zoptymalizowany pod kątem jakości i kosztów.

W artykule przyjrzymy się bliżej tradycyjnej i cyfrowej kontroli jakości, sprawdzimy, jak skutecznie zbierać dane bez opóźnień, przedstawimy etapy wdrożenia rozwiązań cyfrowych oraz korzyści biznesowe, które można dzięki temu osiągnąć.

Efektywna kontrola jakości w produkcji powinna umożliwiać przewidywanie problemów, zamiast reagowania dopiero po ich wystąpieniu. Tradycyjne metody ręczne i wyrywkowe, takie jak pobieranie próbek, ręczne pomiary i dokumentacja w arkuszach kalkulacyjnych, prowadzą do opóźnionej reakcji, co często wiąże się ze stratami materiałowymi, przestojami maszyn i koniecznością powtarzania partii.

Cyfrowa kontrola jakości pozwala natomiast na ciągłe monitorowanie parametrów procesów i maszyn, wykrywanie odchyleń na bieżąco i podejmowanie decyzji predykcyjnych. Dzięki temu możliwa jest reakcja jeszcze zanim problem stanie się kosztownym brakiem, co znacząco podnosi wskaźniki jakości i obniża koszty produkcji.

Optymalna kontrola jakości w produkcji opiera się na ciągłym pomiarze i rejestracji parametrów procesu. Systemy cyfrowe wykorzystują czujniki IoT, kamery wizyjne i urządzenia pomiarowe, które na bieżąco monitorują m.in. temperaturę, ciśnienie, wibracje, prędkość obrotową, moment obrotowy oraz wymiary i tolerancje produktów.

Dane są przesyłane do centralnej bazy w czasie rzeczywistym. Takie podejście umożliwia nie tylko natychmiastowe reagowanie, ale także analizę trendów i predykcję odchyleń zanim wytworzą się braki. 

Przykład: spadek momentu obrotowego w maszynie obróbczej może wskazywać na zużycie narzędzia i pozwolić na korektę ustawień przed powstaniem niezgodnych części.

W zautomatyzowanym zakładzie produkcyjnym dane z pomiarów, czujników IoT i systemów wizyjnych trafiają bezpośrednio do systemów MES oraz ERP, tworząc spójne źródło informacji o procesie produkcyjnym. Takie rozwiązanie daje możliwość monitorowania jakości na bieżąco, a osobom zarządzającym – możliwość wykorzystania tej wiedzy w decyzjach strategicznych i operacyjnych.

Modułem systemu MES, np. Portalu Produkcyjnego explitia, jest SPC. Rozwiązanie to pozwala na stałe i zaawansowane monitorowanie stabilności procesu produkcyjnego, sprawdzając w czasie rzeczywistym, czy parametry maszyny, materiałów i procesu mieszczą się w wcześniej określonych granicach kontrolnych. Dzięki temu możliwe jest szybkie wykrywanie odchyleń od normy, nawet jeszcze zanim przełożą się one na powstawanie braków lub scrapu. Choć SPC nie zastąpi pełnej kontroli jakości produktu, ma bezpośredni, duży wpływ na jakość wyrobów. Stabilny i powtarzalny proces minimalizuje bowiem ryzyko niezgodności.

System analizuje dane zbierane z czujników, kamer wizyjnych i innych urządzeń pomiarowych, automatycznie generuje wykresy kontrolne i wskaźniki zdolności procesu, a także umożliwia wizualizację trendów oraz wczesną identyfikację potencjalnych problemów. Operatorzy i menedżerowie mogą dzięki temu podejmować decyzje predykcyjne, takie jak korekta ustawień maszyny, wymiana narzędzi czy zmiana parametrów procesu, zanim pojawi się produkt niezgodny.

Dodatkowo, integracja modułu SPC z innymi modułami Portalu Produkcyjnego pozwala na identyfikowalność procesu i w razie potrzeby szybkie powiązanie odchyleń z konkretnymi maszynami, operatorami lub etapami produkcji oraz tworzenie raportów procesowych w czasie rzeczywistym. W praktyce oznacza to, że SPC w MES nie tylko monitoruje stabilność procesu, ale staje się ważnym narzędziem wspierającym kontrolę jakości w produkcji. 

Na hali produkcyjnej nagle zauważasz, że jeden z parametrów procesu zbliża się do krytycznej granicy. W tradycyjnym zakładzie operator mógłby to dostrzec dopiero po wytworzeniu wadliwych części, co skutkowałoby stratami materiału i przestojami. Przedsiębiorstwo korzysta jednak z modułu SPC w systemie MES, który monitoruje stabilność procesu i wysyła wczesny alert, sygnalizując potencjalne odchylenie. Dzięki temu możliwe jest działanie jeszcze zanim problem przełoży się na wadliwe produkty.

Cyfrowa kontrola jakości pozwala automatycznie reagować na takie sytuacje: linie produkcyjne mogą zostać zatrzymane, operatorzy otrzymują natychmiastowo powiadomienia, a system generuje zgłoszenia do działu utrzymania ruchu. Takie podejście skraca czas reakcji do minimum, ogranicza straty materiałowe i przestoje oraz pozwala utrzymać maksymalną wydajność maszyn i operatorów.

Co warto podkreślić, automatyzacja może współpracować z analizą trendów. W takim przypadku system podpowiada działania prewencyjne, np. konieczność korekty ustawień maszyny czy wymiany narzędzi zanim sytuacja wymknie się spod kontroli.  A to czyni produkcję bardziej stabilną i przewidywalną.

Automatyczna kontrola jakości w produkcji, oparta na zbieraniu danych w trybie ciągłym oraz szerokiej integracji systemów i urządzeń, przynosi wymierne korzyści biznesowe. Połączenie kamer wizyjnych, czujników, maszyn, modułu SPC i innych modułów MES tworzy spójne źródło wiedzy o procesie. Takie podejście umożliwia bieżące monitorowanie parametrów, automatyczne generowanie alertów, szybkie działania korygujące, a także przewidywanie potencjalnych odchyleń. To wsparcie nie tylko dla operatorów, pracowników utrzymania ruchu i działów jakości, lecz również dla osób odpowiedzialnych za zarządzanie strategiczne i operacyjne.

Przykładowe korzyści

Kontrola jakości w produkcji nie powinna ograniczać się już do reakcji post factum. Dzisiaj zakłady produkcyjne mają możliwość wykorzystania automatyzacji i cyfrowych rozwiązań, które umożliwiają w trybie ciągłym monitorowanie procesów, automatyczne wykrywanie odchyleń oraz podejmowanie działań prewencyjnych, pozwalających zareagować jeszcze przed pojawieniem się niezgodności. Jest nie tylko narzędziem zapewnienia jakości, ale również ważnym elementem efektywności biznesowej zakładu produkcyjnego.