在快速发展的制造行业中，数字化转型已经成为提高生产效率和产品质量的关键策略。本文将介绍一个具体的案例研究，展示了一个电机及机械制造企业如何通过引入“数字化质量门”成功地转变其生产流程。这不仅大幅减少了缺陷产品的数量，还通过物联网技术的应用，实现了成型条件和质量数据的可视化，从而提高了开工率和运转率，优化了整个生产线的运作。
本案例深入探讨了数字化工具如何帮助传统制造业适应现代市场的需求，同时提供了实用的见解和策略供同行业的企业参考。
在制造业中，如果成品在未经检查的情况下发货，一旦出现缺陷产品，就有可能失去客户和业务合作伙伴的信任。产品检验是防止此类情况发生的一项重要任务。
产品的质量经过多道检验工序的检验，只有合格后才算完整。即使一个产品是通过原材料加工或零件组装而成的，只有通过产品检验才能被认为是完整的。
在产品检验中，我们对形状、结构、尺寸、颜色等所有项目设定验收标准。根据产品或零件的特性，我们还假设可能出现的异常情况，例如划痕、污垢和不平整，并比较这些标准，以确定哪些产品符合要求，哪些产品不合格。
产品检验与产品质量控制和质量保证相关，但“产品检验”和“质量保证”并不完全相同。我们将解释经常被混淆的产品检验和质量保证之间的区别。
产品检验只是检查缺陷和缺陷的过程，持续的产品检验并不能保证或提高质量。只有将发现的缺陷信息反馈到设计、制造等上游工序，并在各工厂努力改进，才能实现质量改进。
例如，如果类似的擦伤现象频繁发生在某个区域，则可能是制造工艺存在问题。此外，如果塑料产品中出现特定的熔接线，则产品设计可能存在问题。
通过这种方式，可以将产品检验中观察到的趋势传达给上游流程，调查原因并采取解决方案以确保质量。为了提高产品质量并获得客户满意度，正确理解产品检验和质量保证之间的关系并遵循日常循环非常重要。
感官检查不仅依赖于视觉，还包括听觉和嗅觉，是一种综合性的检验方法。除了检查产品的外观质量如表面处理、颜色、尺寸及外观瑕疵（如划痕、裂纹等）之外，检验员还会倾听产品运行时是否有异常声音，如响声、嘎吱声或其他不寻常的噪音，这些往往是内部组件故障或装配问题的早期指标。此外，检验员还会闻是否有燃烧或化学处理不当的异味，这可以揭示材料或制造过程中的问题。感官检查是一种非常直观的方法，虽然简单且成本低，但极度依赖检验员的经验和判断力，容易受到人的主观因素的影响。
这种检查方式使用特定的测量工具和设备进行更精确的检验。常用的工具包括千分尺、游标卡尺、通止规等，可以精确测量产品的尺寸、形状和其他物理特性。辅助工装检查比感官检查更可靠、更精确，能够有效减少人为误差，适用于对精度要求较高的场合。
使用高度自动化的检测设备进行产品质量评估，包括自动化视觉系统、激光扫描、机器人操作的测量仪器等。全自动检测能进行高速、高精度的检测，有效减少人工介入，提高生产效率和检验一致性。这种检验方式适合大批量生产环境，可以实时监控产品质量，及时发现并纠正生产过程中的问题。
产品检验使我们能够保持稳定的质量，并更容易识别缺陷原因。如果能够分析“哪个部位发生了什么样的缺陷”并查明原因，就可以采取改善设备、培训人才等措施。如果它能带来质量改进，它可能会成为你的公司在严酷的竞争环境中生存的力量。
如果产品检验未能正常进行，并且将缺陷产品运送或交付给客户，则需要采取诸如收集、处理或再制造缺陷产品等措施。这些措施需要您付出一定的成本、时间和精力，并且会显着降低运营效率。
在制造业中，需要在规定的交货时间内稳定地交付客户所需的高质量产品和零件，从而产生对制造商的信任。
如果有缺陷的产品出厂，可能会导致下一工序出现问题。如果产品到达最终用户手中，将严重损害制造商和经销商的信誉。
通过产品检验来防止缺陷产品的发货，可以避免这种情况，其优点是可以与业务合作伙伴和客户建立信任关系。
为了将产品检验纳入制造过程，每次都需要分配人员进行检验，这会产生人工成本。另外，如果检查使用显示器和设备、工装，也会有一定的维护成本。
如果我们增加每人的测试流程数量，那么每次测试的时间就会更长。因此，检验工人可能会被排除在制造过程之外。
如果劳动力充足的话，这还不是问题，但在劳动力短缺日益严重的制造业中，一个人同时进行制造工作和产品检验的情况很多。这会导致生产时间增加并降低运营效率。
许多产品检查依赖于人为判断，例如目视检查。即使制定了明确的测试标准，在某些情况下人们的判断也会略有不同。
此外，即使是同一个人进行测试，他们的判断也可能会受到疲劳或身体状况的影响，从而难以保持恒定的质量。
由于这项工作是由人完成的，因此需要注意的是，存在缺陷产品被忽视的情况，人为错误是不可避免的。
自动化作为提高产品检测精度的一种方式而备受关注，因为无法消除因人为错误导致的缺陷产品的出货。
自动化质量检查的需求已经存在一段时间了，使用尺寸、温度和压力等传感器来检测产品是否在阈值范围内的系统已经使用了一段时间。然而，问题是完全自动化是不可能的，因为必须依靠人眼来检测传感器无法检测到的小划痕和污垢。
然而，随着技术的进步，高性能相机和人工智能功能已经出现，能够实现产品检测完全自动化的系统数量正在不断增加。人工智能具备先进的学习功能，可读取良品和不良品的大量数据，并自行学习判断标准。通过将其与图像识别技术相结合，可以进行比人类更准确的检查。
自动化使得高效地执行检查以提高客户满意度成为可能，但需要注意的是，仍然需要人去检查系统是否正常工作，因此有必要将其与目视检查结合使用。
为了提高制造业的效率，推荐引入一个“数字化质量门”。这是一个专门为制造现场设计的制造执行系统，具备丰富的功能，能够收集各种信息，实现进度管理、质量控制、劳动力管理和库存管理等多项任务。这个系统的一个显著优点是，您可以根据需要解决的具体问题和目标选择合适的功能模块，从而以较低的成本实施。此外，与ERP系统的集成还可以进一步降低成本，使得自动化产品检验设备的投资更加经济。
绩效团队负责人将检查结果现场转换为数据，任何连接到网络的人都可以参考，从而实现制造现场和质量保证之间的顺利协调。
测试结果记录在纸上，因此当顾客提出投诉并想了解当时的情况时，最终不得不翻阅大量纸质，或者字母模糊不清，无法辨认。“我不知道”的问题。
如果您是绩效团队负责人，您的数据没有保留期，您可以快速提取过去的数据。此外，通过与BI工具联动，可以从多种角度调查和分析测试结果数据。
即使我们知道缺陷的发生率和数量，也很难了解每个工人的趋势。具有良好记录的团队领导者能够根据工作时间和制造质量有效客观地判断技能。
在结果组长中，您可以登记每个工人和团队的缺陷原因和结果。由于可以在每个站点的自由主控中设置故障原因，因此可以实时了解每个过程的故障原因。
在本案例中，公司原本面临生产效率和质量控制的挑战。他们需要一个系统，不必从头开始构建，而是可以通过将现有自动检测设备、人工检测流程连接到一个系统平台来使用。通过利用物联网技术，公司希望将所有成型机和外围设备连接起来，使成型条件和质量数据得以可视化，以此提高生产效率和产品质量。
提高开工率：通过班组长的努力和数字化工具的支持，生产进度的可视化成为可能。这种可视化帮助管理团队及时准备下一道工序，减少了因准备不足而导致的停机时间。
缩短停机时间和提高运转率：优化的设置和准备工作有效缩短了停机时间，同时提高了机器的运转率，使得生产线能够更高效地运作。
提前检测缺陷外观趋势：通过强大的数据分析能力，系统能够预测和识别可能导致缺陷的趋势，如模具冷却系统的故障。这种预警机制使得生产线能够提前进行调整，避免缺陷产品的生成。
过去，该公司经常在缺陷产品完成后才发现设备的问题，但现在通过实时收集和分析温度等关键数据，生产线上的任何潜在故障都能被迅速识别。这不仅使得问题设备的故障趋势变得清晰，还极大地减少了缺陷产品的产生，因此整体产品质量得到了显著提升。
通过引入“数字化质量门”，该公司不仅解决了生产效率和质量控制的问题，还通过技术的力量优化了整个生产过程，显著提升了竞争力和市场响应速度。
