“可视化”和早期源流措施带来的收益改善

“可视化”和早期源流措施带来的收益改善

实施生产工序“可视化”,实现收益改善

在生产现场,检测的形式正在从“发现不良品的检测”转变为“帮助解决问题的检测”。并非单纯的检测,而是通过将检测信息“可视化”,查明生产工序中存在问题的部分,及早进行改善,这才是现代制造业的真正需求。下面将以生产工序中的检测信息可视化、早期源流措施带来的收益改善为主题,验证其收益改善的效果。

制造业中的IoT介绍

在实现生产现场“可视化”方面,关键词就是“IoT(Internet Of Things)”。IoT,是指经由互联网,将各类物体连接起来,进行信息交换、相互控制的组织架构或概念。

近年来,生产现场的网络化得到了发展,以海外网点为代表的全球网络也正在不断扩充,信息共享呈现复杂化的趋势。作为将这些纷繁复杂的信息进行整合管理的手段之一,市场对IoT的需求度正在不断升高。

将IoT导入生产现场,就能对各类传感器及设备的信息、出入库信息、各工序的检测结果进行统一管理,实时获取工厂内的检测信息,由于各类信息间具有关联性,可以让原因分析进行得更为顺利。也就是说,可以实现从“发现不良品的检测”到“帮助解决问题的检测”的转变。

而要实现IoT,首先必须进行生产现场的信息共享(=可视化)。现场的检测信息是确保生产管理及可追溯性的基础,一旦缺乏这一要素,就不可能实现工厂整体/企业整体的IoT。在这一过程中,视觉系统系统的检测实力就有了用武之地。利用视觉系统系统,就不再需要手动输入检测结果,而是能实现高效的数据库化积累和管理。要实现IoT,最重要的关键,就是视觉系统系统和数据库的联动。

视觉系统系统和数据库的联动介绍

利用IoT实现生产现场可视化后,能够缩短查明原因所需的时间,有效实现生产稳定化,达成收益改善的效果。不仅能实现生产效率及安全性的提升,确保可追溯性,还能赢得交易对象及客户的信任。也就是说,利用IoT的生产现场可视化,具有改善生产品质(Q:Quality)、成本(C:Cost)、交期(D:Delivery)的效果。

利用视觉系统系统,实现检测结果可视化

要实现生产工序的可视化,必须对检测结果进行对应保存和管理,确保其处于随时可搜索的状态。

  • 材料及部件是在何时、从何处入库的
  • 材料及部件是以何种方式保管的
  • 用哪些材料和部件进行组装生产
  • 各工序是在何时、由何人负责实施的
  • 检测工序是由何人负责的,结果如何
  • 检测结果与检测图像是否一一对应
  • 何时、哪种产品出库了 等

可视化,就是对生产工序中的“人、物、信息”进行对应保存和管理,确保其处于随时可搜索的状态,也就是说,可以确保可追溯性。

但对于光电传感器、检测夹具等检测工具而言,只能判定检测结果的合格与否,无法知晓尺寸、形状等详细信息。由于无法得知检测结果的详细信息,难以研究具体的改进措施。只要在检测中利用好视觉系统系统,就能获取尺寸、形状以及利用OCR技术进行识别的字符等各类信息,还能轻松实现信息的保存和管理。将详细信息与图像对应起来,并在整个生产工序中进行管理,就能实现“可视化”。

您是否曾经遇到过下面这些情况?

只要遇到过其中之一,就有可能通过导入视觉系统系统,达到改善收益的目的。

  • 虽然使用了光电传感器和检测夹具,却无法获得详细信息
  • 由于只能获取检测合格与否的信息,找不到改善工序的突破口
  • 必须对获取的信息进行手动输入,费时费力
  • 由于通过手动输入进行信息管理,存在人为错误的可能性
  • 对检测结果和图像进行分离管理,无法进行同时搜索

过去要管理检测结果和历史图像,必须自行构建数据库。而只要利用基恩士的视觉系统系统专用数据库“Vision Database(支持CV-X/XG-X系列)”,就能将检测结果与历史图像对应起来,并长期保存,通过日期时间、批号等信息进行轻松搜索。设定简单,只需连接视觉系统和电脑,选择需要保存的检测数据即可。通过将繁琐的数据库化工序套装化,为可视化的实现提供后盾。

视觉系统系统专用数据库“Vision Database”

利用日期轻松搜索保存数据

可保存100万张以上的数据,可以通过“日期搜索”功能,轻松找到当时的检测结果和图像。

*最大保存数据量会因使用环境而异。
与批号及条码进行对应管理

借助OCR技术读取的批号及条码、二维码等信息可以与图像一一对应,以便管理。可以同时关联看板数据及其他工序的条码搜索结果,实现管理和搜索,因此能够对生产工序整体进行产品的追踪/追溯。

根据过去的NG品图像,实施再测试、分析、改善

可以回顾历史数据搜索检测结果,还可利用NG图像实施再测试。可以根据积累的数据查明要因,还能有效帮助改善现场。

以报告形式输出每个月的NG比例及检测量

可以将检测结果和图像数据对应起来,并用Excel进行分析、输出。此外,还能根据Vision Database输出的数据,轻松创建每月的检测报告。

可视化带来的收益改善示例

利用下面介绍的公式,可以简易估算通过视觉系统系统+数据库“Vision Database”实现的可视化,能够带来的收益改善效果。研究导入视觉系统系统及数据库时,请务必加以利用。

估算收益改善效果

查明原因所需的时间 × 查明期间的生产数 × 产品单价 × 频率 = 收益改善效果

【①】小时 × 【②】个 × 【③】日元 × 【④】次 = 【  】日元/月的收益改善

收益改善计算表

① 查明原因所需的时间 小时
② 查明期间的生产数
③ 产品单价 日元
④ 频率

0日元的收益改善!

数値を入力してください

试算示例

需要花10小时查明原因的故障,每月发生2次。每次故障都会导致1,000个(产品单价100日元)工件的生产延迟。如果利用可视化采取了早期措施,收益改善效果又如何呢?

10小时 × 1,000个 × 100日元 × 2次 = 200万日元/月

每月200万日元的收益改善!

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