Тенденции развития измерительного оборудования на производстве – переход от контроля процесса к его пониманию

В настоящее время промышленная метрология, которая ранее являлась лишь инструментом контроля качества, становится неотъемлемой частью самого производственного процесса.

Можно выделить следующие современные тенденции развития измерений на производстве:

• Переход от тактильных измерениям к оптическим;
• Ручные измерительные системы заменяются автоматическими решениями;
• Измерительные системы перемещаются из помещения контроля качества на производственные площади.

Переход от тактильных датчиков к оптическим

В отличие от точечных тактильных измерений, оптические измерения позволяют проводить полную оценку исследуемого объекта и дают более четкое визуальное представление результатов измерений, что упрощает интерпретацию данных, а также ускоряет процесс решения проблем.

Автоматизация метрологических процессов вместо ручных измерений

Автоматизированные метрологические решения позволяют собирать данные с более высокой частотой дискретизации, во многих случаях обеспечивая измерение 100% деталей с получением высококачественных данных без возможности влияния на них оператора. Автоматизация метрологических операций приводит к повышению уровня доверия к качеству производственных процессов.

Проведение измерений прямо на производственной линии без необходимости организации помещения для контроля качества

Такая тенденция началась более 20 лет назад, когда тактильные координатно-измерительные машины (CMM), предназначенные для применения в лабораториях по контролю качества, были помещены в защитный кожух и стали располагаться в непосредственной близости к производственному процессу. На сегодня новое поколение автоматизированных метрологических систем специально предназначено для использования в цехах, большинство систем включает хорошо зарекомендовавшие себя промышленные роботы, а применение оптических датчиков позволяет значительно расширить измерительные возможности и снизить время проверки.

Статистическое управление качеством и контроль качества

Традиционная оптимизация производственных процессов, основанная на статистических данных, предполагает, что «качество готового продукта зависит от разброса параметров производства». Классическое статистическое управление качеством работает с ограниченным количеством элементов управления с определенными источниками отклонений:

• Кратковременная стабильность процесса («шум»);
• Долгосрочные тенденции (например, «изменение температуры»);
• Определенные события (например, «смена поставщика материалов»);
• Контрольные карты, отражающие отклонения, пределы допуска, показатели возможностей процесса и т. д.;
• Выход: предупреждения на основе выбранных функций управления.

Статистическое управление качеством имеет ограниченные возможности анализа источников полученных результатов.

Анализ качества детали с применением результатов измерений всей поверхности образца, полученных посредством интегрированных в процесс производства автоматизированных оптических систем контроля, обеспечивает отображение отклонений в формате цветных графиков в режиме реального времени. Таким образом, оператор получает наглядное представление измерительных данных с возможностью легкого обнаружение локальных дефектов.

Дальнейшие подробные оценки могут быть выполнены по мере необходимости в отдельных точках, функциях, фрагментах деталей и т. д.

Измерение качественных параметров обеспечивает надежную оценку качества деталей с быстрым анализом основных причин отклонений.

Оптимизация технологического процесса

Цель современного производства заключается в оптимизации производственных процессов для обеспечения качества продукции.

Управление процессом + Измерение качественных параметров + Анализ основных причин + Устранение проблем = Оптимизация процесса

Оптимизация процессов всегда требует измерения качества

Применение точечных измерений при управлении процессами не предоставляет исчерпывающего описания характеристик детали. Оптимизация процессов требует изменения философии и перехода к максимально быстрым измерениям качественных параметров для углубленного изучения процесса и ускорения его оптимизации.