所有行業的制造商都面臨著重新考慮他們做什么和如何做的挑戰，在生產線上，一切都是為了達到更高水平的產品質量和效率，但這并不意味著必須進行昂貴的舊設備更換，我們繼續看到充分利用已有的東西的最大價值，下面分享5個技巧，供您在提高生產線效率和產品質量時參考。

　　1、從仔細研究首次收益率(FTY)開始

　　一條線路上的站點越多，就越需要數據驅動的質量保證流程，以確保每個站點的FTY盡可能接近100%，例如，假設一條線路有50個串聯站點，每個站點平均運行的FTY為99%。這99%可能聽起來很高，但到最后，滾動吞吐量收益率或RTY僅約為60%。結果是40%的廢品率或返工率。這將花費你——很多。

　　2、檢測缺陷開始的時間和地點

　　您檢測和定義影響FTY的生產缺陷越接近其起源點，它對整體生產的破壞性就越小，修復成本就越低，然而，許多生產線繼續依賴將缺陷檢測推向下游的測試、檢驗和質量控制方法。為什么要繼續將時間、金錢和材料投入到可能不得不報廢的零件或子裝配中？

　　這并不是說終端測試或其他下游測試沒有它們的位置，但同樣為了提高整體質量，您的團隊必須關注的不僅僅是最終的質量檢查，取而代之的是，考慮在零件或裝配線下線的每個關鍵時刻可以并且應該進行哪些檢查和平衡。

　　3、從您的零件生產數據中獲得真正的價值

　　考慮到上述幾點，下一個合乎邏輯的問題是當檢測到缺陷或零件未通過質量檢查時該怎么辦，簡單——通過收集和分析正確的數據找出原因。

　　以未通過泄漏測試的部件為例，在之前的工位，這部分已經鉆孔和夾緊，并經過點膠操作和焊接，這些過程中的任何一個或多個過程的缺陷都可能導致泄漏測試失敗。

　　使用正確的傳感器和軟件，生產線上的現有加工站可以配備智能工具，以收集、關聯和可視化在過程或測試周期中由零件而不是機器生成的高度精細的零件生產數據。這使您能夠從零件的角度考慮問題，而不僅僅是查看工作站以獲得更有效、可操作的見解。

　　4、使用正確的數據為成功做好準備

　　從生產線上的任何位置提供每個過程或測試周期的完整數字過程簽名或跟蹤，我們將簽名視為類似于心電圖，它捕獲并可視化過程或測試的每一毫秒發生的事情。

　　有了這種粒度，就可以輕松消除噪音并針對任何過程或測試可能出錯的每一種方式進行功能檢查，例如時間、力、距離、壓力或電壓之間的關系，這些數據可以進一步與機器視覺檢測圖像和數據相關聯，以獲得更深入的洞察力。

　　5、釋放生產數據的力量不必復雜或昂貴

　　收集和分析零件生產數據的方法涉及增材技術，您的團隊可以通過收集正確的數據并打破工廠車間內可能阻礙質量提升的任何現有數據孤島，從現有設備中實現更多價值、更高效率和更高生產力。

　　我們發現，在線缺陷檢測的最佳軟件解決方案強調通用性——我們稱之為“5C”——通用硬件、通用軟件、通用外觀、通用學習曲線和通用備件，這一系統/技術平臺可用于整個裝配線，以評估和改進各種流程，并具有標準的通用硬件和軟件接口。

　　讓您現有的生產線投資發揮作用，不僅更努力，而且更智能。這是2022年的首要任務。好消息是您工廠所需的生產技術已經可用并經過驗證。最重要的是，它們旨在增加而不是取代您現有的投資。