借力IoT助合同制造商达标OEM产线级质量标准
合同制造商常面对预期质量相关偏见。尽管OEM-CM关系制造出人类历史上最好、最耐用、最知名产品，仍持续存在“合同制造商”等同“低质量”的固有观念。鉴于此及深度数据采集分析趋势，OEM以越来越高审视度审视CM。曾经OEM仅从末端视角关注质量，现在OEM审视贯穿全生产流程始至终。以下是IoT帮助合同制造商在高强度OEM审视下保持从容的方式。
OEM在关注什么？
OEM在制造线搜寻低效和低质量控制迹象。他们想知CM能多可靠地向其客户交付超高质量产品。2020年劣质QA是业务杀手，客户评价和声誉损害不受控蔓延，长期玷污品牌。显而易见，OEM倾向尽可能避开破坏循环。
不仅是到达消费者的低质产品。为在自家组织内保持质量主动策略，OEM警惕任何潜在合同制造商流程中劣质控制或对质量问题被动响应迹象。
低效质量控制和被动响应质量的迹象症状包括：
- 大量废品产生
- 质量低可见性
- 实际允许缺陷品到达目的地
- 对退货/缺陷产品反馈管理流程无效，无法创造有意义行动指向解决方案
工业IoT如何帮助合同制造商通过OEM质量测试并赢得合同
针对每个劣质控制症状，都有IoT解决方案供合同制造商利用。逐一分析：
大量废品产生
足够准确数据可几乎消除大量废品产生。例如，若废品源于工厂机械刀具失效，有IoT设备帮助监控记录这些事件，数据可用于发现可靠预示维修/更换迫在眉睫的设备行为模式——在废品进入生产前。
质量低可见性
质量不应是事后概念，而应是制造过程每阶段考量概念。鼓励CM用低延迟IoT设备替代反馈周期超慢的过时模拟系统，提供质量及影响因素近实时反馈。拥有生产过程实时可见性能缓和客户预期，因这种洞察带来监控趋势、发现预示潜在并发症模式能力。这样，质量问题能尽可能靠近源头、以极快速度解决。
允许缺陷品到达目的地
实际允许缺陷品到达目的地是不幸事件，但即使最高效制造商也无法完全消除。然而，结合IoT设备和机器视觉/机器学习技术，制造商能自动化某些质量控制方面，往往比人工观察准确度更高。这样，缺陷产品留在设施内而非充满希望客户手中。
对退货/缺陷产品反馈管理流程无效，无法创造有意义行动指向解决方案
若缺陷产品到达OEM——或更糟其客户——CM如何处理是对CM核心价值观和质量可靠性终极考验。IoT能帮助在质量控制问题失控演变成CM和OEM双方声誉受损前，创造有意义解决方案。
工业IoT可用于质量问题出现时识别并行动，甚至之前。因IoT与机器学习本质，客户反馈可近即时整合帮助解决（或逆向工程）任何影响质量的问题。基于密集数据或预防性实施的知情、迅速质量控制解决，以让合同制造商在竞争对手中脱颖而出的方式反映其价值。此外，合同制造商可用协同库存管理差异化自己。
MachineMetrics是工业物联网平台，让您从任意机器采集数据、用边缘计算分析、发送云端深度分析、生成工厂数字孪生、管理所有资产、用预测性维护模型减少停机、按优先级优化所有流程、保障工人安全快乐——所有功能通过简洁色彩编码仪表盘随时随地访问。立即预约演示。
工业技术