提高汽车制造质量
汽车行业在整个供应链中的世界级质量控制是首屈一指的。为保持这一标准，供应商必须遵守严格的开发要求跟踪、经过验证的制造系统，并且必须接受定期过程审核。这通常意味着要求组件级别的缺陷水平低于 1 dpm（每百万缺陷数）。为了达到这些水平的出厂质量，制造过程中的每个中间步骤都应具有可监测和控制的可量化结果。通常需要统计过程控制来突出任何偏离正常操作的情况。
制造时代已经一去不复返了，每天一批小部件可以运行一个完整的班次，并对输出进行质量抽样。经过审查后，技术人员可能会在一天结束时调整一些机器旋钮以确保合规性。当今全球制造环境的步伐要求始终坚持质量和制造一致性。监控汽车制造指标以确保能够实现质量是至关重要的。
随着离散定制制造运行的批量设置和拆卸，过程的可重复性对于今天制造与昨天制造的相同产品至关重要。可以通过跟踪关键性能指标 (KPI) 和系统要求来实现方差最小化。现场质量监测可以通过工业物联网计划来实施。监控机器和流程是否符合符合性可以识别任何初始偏离正常控制限制的情况。可以监测钻孔的深度、力度和精度。机械一致性公差可以用视觉敏锐度进行测试。可以跟踪机器振动以获得性能预期。统计分析将突出问题补救的影响和时间紧迫性。
质量策划
历史质量问题可用于调查缺陷的根本原因并实施纠正措施。前几代制造商可能已经手动搜索零件以识别质量问题。但是，现在可以从工厂内机器利用的数据中提取此信息。现在可以使用智能建模制造数据分析的算法来发现缺陷并揭示原因。物联网机器传感器可用于监控生产过程中对出厂产品质量最关键的那些区域。
质量控制
通过实时控制生产，可以立即识别出现的任何质量问题。通过提前实施预测性维护和维修，可以提前减少大部分破损。应尽快从尽可能少的数量中识别缺陷发现。在观察制造质量时，纠正措施的迭代反馈循环可以紧密而及时。
质量保证
对问题报告和客户投诉的有效跟踪有助于及时解决质量问题。通过关闭从客户问题到在出厂前发现问题的循环，可以提高整体质量响应，并提高最终客户的质量满意度。可以跟踪机器性能参数，以便在出现越界情况时对其进行识别。可以发送警报以供管理决策采取纠正措施并隔离任何可疑材料以进行进一步调查。
机器指标物联网仪表板提供对 KPI 指标和流程优化的洞察。可以通过机器监控实时跟踪设备的健康状况。制造挑战的解决方案可以通过设备提供的数据来实现，而不是停止生产线并让人员调查以找出关键问题。通过监控整个企业的生产 KPI，可以在客户发现之前识别、纠正和改进质量问题。
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