Working Smarter by IoT & Digital Transformation

Kết nối dữ liệu chất lượng vào quy trình sản xuất để nâng cao hiệu quả quản lý

0 132

Sử dụng phân tích nâng cao có thể giúp đảm bảo chất lượng sản phẩm và hiệu quả hoạt động tổng thể. Chúng ta hãy cùng xem ví dụ dưới đây.

Chất lượng sản phẩm bị ảnh hưởng và kiểm soát trong các giai đoạn khác nhau trước khi đến tay khách hàng sử dụng sản phẩm – TrendMiner

Chất lượng sản phẩm luôn luôn, và sẽ vẫn là luôn trọng tâm và thách thức không ngừng đối với các công ty sản xuất dạng process ( sản xuất liên tục) . Những sự thay đổi ngày nay mang đến những cách thức mới cho ngành công nghiệp process và họ có thể đạt được sự vận hành xuất sắc bằng cách sử dụng Big Data. Big Data và Internet vạn vật công nghiệp (IIoT) đã mở ra những cách mới để cải thiện chất lượng sản phẩm. Các phân tích nâng cao dạng self-service  sẽ cho phép các chuyên gia đóng góp vào hoạt động xuất sắc và đáp ứng các mục tiêu về chất lượng và lợi nhuận của công ty.

Định nghĩa về chất lượng sản phẩm?

Một định nghĩa hiện đại về chất lượng là quá trình biển đổi liên tục cho mục đích sử dụng, có nghĩa là đáp ứng hoặc thậm chí vượt quá mong đợi của khách hàng. Một cách khác để xác định chất lượng là những gì ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm trước khi khách hàng sử dụng nó theo ba cách sau (xem Hình 1).

Chất lượng sản phẩm bị ảnh hưởng và kiểm soát trong các giai đoạn khác nhau trước khi đến tay khách hàng sử dụng sản phẩm – TrendMiner

1. Nguyên liệu thô: Nguyên liệu thô đi vào quy trình sản xuất thường là nguyên liệu tự nhiên thường có độ kiểm soát chất lượng khác nhau, đòi hỏi phải điều chỉnh quy trình để duy trì mức chất lượng không thay đổi của sản phẩm hoàn chỉnh.

2. Dây chuyền sản xuất: Thiết kế và cấu hình của dây chuyền sản xuất ảnh hưởng đến quá trình và hiệu suất tài sản, đến lượt nó, tác động lẫn nhau. Ví dụ, các vật liệu ảnh hưởng đến hiệu suất tài sản, hoặc hiệu quả thiết bị tổng thể (OEE), hoặc là sự tắc nghẽn của các bộ trao đổi nhiệt do chất chạy qua các ống nguyên vật liệu.

Mặt khác, hiệu suất của tài sản có thể ảnh hưởng đến hoàn cảnh xử lý sản phẩm, ví dụ như giảm áp suất do máy bơm gặp trục trặc. Một hệ thống kiểm soát quá trình (PCS – Process Control System) thường được áp dụng để đạt được mức sản xuất nhất quán trong khi vẫn tuân thủ an toàn và hiệu quả về chi phí.

Chất lượng sản phẩm trung gian có thể được kiểm tra và giám sát trong quá trình sản xuất, nhưng để biết sản phẩm có đáp ứng yêu cầu hay không, các thử nghiệm trong phòng thí nghiệm được thực hiện theo quy trình kiểm soát hệ thống.

3. Điều kiện bảo quản và vận chuyển sản phẩm: Việc đóng gói, xử lý và môi trường có thể ảnh hưởng đến thời gian sản phẩm còn lại trong đặc điểm kỹ thuật. Đối với khách hàng, sản phẩm nhận được có thể được coi là nguyên liệu thô cho một quy trình sản xuất khác. Khi sử dụng sản phẩm trong một quy trình sản xuất, khách hàng thu thập dữ liệu chất lượng và cung cấp phản hồi cho nhà cung cấp để cải thiện việc giao hàng trong tương lai của hàng hóa được đặt hàng. Phản hồi này đang đóng vòng lặp trên cùng trong hình.

Kiểm soát chất lượng hay đảm bảo chất lượng?

Kiểm soát chất lượng (QC) và đảm bảo chất lượng (QA) đảm bảo chất lượng sản phẩm. QC và QA có liên quan chặt chẽ, nhưng các khái niệm khác nhau. QC phát hiện lỗi trong sản phẩm trong khi QA ngăn ngừa các vấn đề về chất lượng.

Hình 2: Phân tích tự phục vụ sử dụng dữ liệu quy trình để đánh giá và đảm bảo chất lượng sản phẩm.  Lịch sự: TrendMiner

 Phân tích  self-service sử dụng dữ liệu quy trình để đánh giá và đảm bảo chất lượng sản phẩm. – TrendMiner

Thông thường, QC được thực hiện sau khi thực tế, trong khi QA bao gồm các hoạt động để ngăn chặn các vấn đề về chất lượng và yêu cầu đo lường có hệ thống, so sánh với tiêu chuẩn, giám sát quá trình và vòng phản hồi liên quan.

Chìa khóa của QA nằm trong dữ liệu sản xuất theo chuỗi thời gian do cảm biến tạo ra được thu thập thông qua các ứng dụng thu thập dữ liệu. Dữ liệu này có thể được ghi lại trong một Historian Data với khả năng phân tích và xem xu hướng riêng. Điều này thường đòi hỏi kỹ năng lập trình để phân tích hiệu suất hoạt động.

Với sức mạnh tính toán ngày càng tăng, có thể hình dung quá trình chuỗi thời gian và dữ liệu tài sản của nhiều công cụ là có thể. Các chuyên gia quy trình có thể sử dụng các khả năng nhận dạng mẫu và trực quan hóa từ các công cụ phân tích tự phục vụ để đánh giá các quy trình và mối tương quan sản xuất. Phần mềm được sử dụng để xem những gì đã xảy ra, tần suất như thế nào, tại sao nó đã xảy ra và thậm chí đề xuất các nguyên nhân gốc tiềm năng trong quá trình.

Bằng cách trao quyền cho các kỹ sư quá trình với các công cụ phân tích nâng cao, có thể đánh giá nhiều vấn đề sản xuất hơn bằng cách diễn giải dữ liệu. Dữ liệu quá trình đã cung cấp các tùy chọn tốt để đảm bảo chất lượng sản phẩm thông qua các phân tích tự phục vụ (self service).

Nghiên cứu điển hình: Đánh giá thời gian lưu trú để giảm độ lệch chất lượng trong quy trình xử lý hóa chất

Với tổng thời gian chu kỳ lưu trữ khoảng 12 giờ, thời gian lưu trữ trong quy trình lưu trữ các lô hóa chất có thể thay đổi rất nhiều trong mỗi lô vì có một số tàu và bể đệm chung giữa các bước quy trình khác nhau. Ở các bước khác nhau, giá trị pH cũng được đo để theo dõi các thay đổi. Khi cùng một biến quy trình được đo ở hai bước quy trình khác nhau trong nhà máy, hai phép đo sẽ tương quan khá tốt.

Thời gian lưu trữ giữa hai bước quy trình này có thể được đánh giá bằng cách sử dụng các yếu tố ảnh hưởng mà giải pháp phân tích self-service đã gợi ý khi tìm kiếm sự thay đổi thời gian cho thấy mối tương quan cao nhất giữa hai yếu tố.

Hình 3: Quá trình và hiệu suất tài sản ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm.  Lịch sự: TrendMiner

Quá trình  sản xuất  và hiệu suất tài sản ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm –  TrendMiner

Mối quan hệ rất khác nhau giữa các tham số của quy trình ngược và xuôi trong các khoảng thời gian nhất định cho kỹ sư quy trình thấy rằng sự khó chịu rất có thể gây ra ở đâu đó giữa hai phép đo. Trong trường hợp này, người dùng có thể kiểm tra xem độ pH trong máy sấy được gây ra trước hay sau bước halogen hóa. Với phương pháp này, thời gian lưu trú có thể được đánh giá chính xác hơn nhiều và sự thay đổi tham số trong quy trình có thể được giải thích dễ dàng hơn. Nguyên nhân gốc của sai lệch sản phẩm có thể được xác định, cho phép cải tiến quy trình sản xuất và giám sát hoạt động sản xuất trong tương lai có thể được thêm vào để giảm độ lệch chất lượng sản phẩm hơn nữa. 

Kết nối dữ liệu chất lượng để xử lý dữ liệu tổng thể

Tất cả dữ liệu được thu thập trong quá trình sản xuất có thể được sử dụng để đảm bảo chất lượng sản phẩm, cũng có thể được cải thiện bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử và hỗ trợ phân tích nguyên nhân gốc một cách trực quan. Tuy nhiên, điều này vẫn hơi giống như lái xe trong bóng tối mà không có đèn đường, biển báo hoặc điều hướng. Điều cần thiết là bối cảnh hóa dữ liệu của quá trình.

Một phần của bối cảnh hóa là kết nối dữ liệu thử nghiệm chất lượng từ phòng thí nghiệm (LIMS) vào dữ liệu quy trình, đặc biệt là trong các trường hợp sản xuất hàng loạt, trong đó bối cảnh của một lô (như số lô, thời gian chu kỳ,đơn hàng,nhà cung cấp,… v.v.) có thể được liên kết với dữ liệu thử nghiệm từ phòng thí nghiệm. Điều này đảm bảo mỗi đợt chạy cụ thể được gắn với dữ liệu quy trình và dữ liệu chất lượng của chính nó. Thông tin được liên kết cho phép đánh giá nhanh hơn các hoạt động tốt nhất để tạo các bản ghi để theo dõi và dự báo các đợt sản xuất trong tương lai. Nó cũng giúp thu thập các lô hoạt động kém để bắt đầu phân tích để cải thiện quy trình sản xuất.

Một phần khác của bối cảnh hóa dữ liệu là nắm bắt các sự kiện trong quá trình sản xuất như dừng bảo trì, xử lý bất thường, thông tin sức khỏe tài sản, sự kiện bên ngoài, tổn thất sản xuất, v.v. chất lượng sản phẩm. Tất cả thông tin theo ngữ cảnh này giúp người dùng hiểu rõ hơn về hiệu suất hoạt động và nhận được nhiều chỉ dẫn hơn từ nền tảng phân tích tự phục vụ để bắt đầu các dự án tối ưu hóa.

Hình 4: Nhiều yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất hoạt động và do đó chất lượng sản phẩm, có thể được đưa vào để phân tích, giám sát và dự đoán hiệu suất hoạt động.  Lịch sự: TrendMiner

Nhiều yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất hoạt động và do đó chất lượng sản phẩm, có thể được đưa vào để phân tích, giám sát và dự đoán hiệu suất hoạt động – TrendMiner

Các kỹ sư process , được trao quyền với các phân tích nâng cao tự phục vụ, là trung tâm của quy trình sản xuất và rất quan trọng đối với QA. Bằng cách bối cảnh hóa hiệu suất quá trình với dữ liệu chất lượng, mong đợi của khách hàng có thể được đáp ứng hoặc vượt quá. Cải tiến hoạt động liên tục sẽ giúp giảm chi phí liên quan đến chất thải, năng lượng và bảo trì và sẽ tăng năng suất sản phẩm chất lượng, dẫn đến lợi nhuận được cải thiện cho nhà máy sản xuất.

Tác giả bài viết : Edwin van Dijk là phó chủ tịch tiếp thị tại TrendMiner.

Đăng ký để nhận ebook
Đăng ký để nhận ebook "Những điều cơ bản cần biết về Smart Factory và công nghệ IoT" từ chúng tôi.
Đăng ký để được nhận ebook "Những điều cơ bản cần biết về Smart Factory và công nghệ IoT".

Để lại bình luận

Địa chỉ email của bạn sẽ không được công bố.