2016년에 자동차 제조업체와 공급업체는 미국 리콜로 인해 약 118억 달러의 클레임에 직면했으며 103억 달러를 보증충당금으로 적립했습니다. 2017년까지 판매된 차량 대수당 평균 리콜 대수는 3.1대였습니다. 이러한 리콜의 주요 원인은 전 세계적으로 제조 운영의 가시성과 엔드투엔드 제어가 부족했기 때문입니다. 1AI 기술로 제조 리콜을 방지하는 방법 - QualityLine(quality-line.com)
미국 시장 - NHTSA 2024 연간 리콜 보고서
타이트닝 절차가 자동차 제조에 미치는 영향
차량 한 대당 1,000개 이상의 나사를 조이는 이 단계는 매우 중요하며 세심한 주의가 필요합니다. 분석 도구는 사전 정의된 표준에서 토크 편차를 자동으로 평가하여 볼트, 와셔 누락, 또는 교차 스레드 로 인해 제품 고장으로 이어질 수 있습니다. 이러한 문제를 조기에 발견하면 제조업체는 대규모 제품 리콜을 피할 수 있으므로 리소스를 절약하고 브랜드 평판을 보호할 수 있습니다.
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리콜은 어떻게 예방할 수 있나요?
많은 솔루션 중 매우 흥미로운 솔루션 중 하나는 공급업체의 데이터를 포함한 포괄적인 자동 분석 시스템으로 지원되는 모든 조임 데이터를 단일 데이터베이스로 통합 및 통합하는 것입니다. 이러한 통합 접근 방식은 다음과 같은 이점을 제공합니다: 더 나은 제어, 더 깊이 있는 인사이트, 선제적인 문제 해결. 아직도 확신이 서지 않으시나요? 구체적인 예를 들어 보겠습니다.
데이터 분석과 데이터 수집: 성공적인 레시피의 열쇠! 
데이터 기반 솔루션을 활용하지 않고 베이커리를 운영한다고 상상해 보세요. 레시피 없이 케이크를 굽는 것과 비슷합니다. 간혹 걸작을 만들 수도 있지만, 더 자주 다음과 같은 심각한 문제에 직면하게 될 것입니다.
데이터 기반 솔루션 이 없으면 다음과 같은 문제에 직면하게 됩니다:
1 - 예기치 않은 다운타임: 대량 주문 도중에 오븐이 고장 나면 반쯤 구운 케이크와 불만족스러운 고객만 남게 됩니다. 마찬가지로 생산 중 조임 장비가 오작동하여 생산이 지연되고 조립 라인이 중단됩니다.
2- 품질 관리 저하: 고객이 불평을 시작하고 나서야 케이크가 너무 건조하다는 사실을 알게 되고, 그때는 이미 늦습니다. 이와 동시에 결함이 보고된 후에야 토크 불일치를 감지하여 잠재적인 리콜로 이어집니다.
3- 비효율성: 케이크가 부풀어 오르지 않는 이유를 파악하는 데 몇 시간을 소비하여 재료와 시간을 낭비합니다. 마찬가지로, 특정 구성 요소가 토크 사양을 충족하지 못하는 이유를 파악하는 데 귀중한 시간을 소비하여 리소스를 낭비합니다.
데이터 기반 솔루션을 사용하는 것은 마치 마스터 셰프가 베이킹의 모든 단계를 안내하여 각 케이크가 완벽하게 만들어지도록 하는 것과 같습니다. 마찬가지로 자동차 제조에서도 데이터 기반 솔루션은 조임 공정에 대한 정밀한 가이드를 제공하여 각 나사가 올바르게 조여지도록 합니다.
솔루션이 있습니다! 전체 체결 프로세스 분석을 위한 단일 데이터베이스를 확인하세요
운영에 데이터 분석을 강화해야 하는 5가지 이유
1- 첫날부터 생산 품질 추적
데이터 분석 및 데이터 수집 서비스를 강화하면 시작 단계부터 생산 품질을 모니터링할 수 있습니다. 실시간 데이터를 통해 라인 엔지니어, 품질 엔지니어 및 팀 리더는 문제가 발생하면 지속적으로 정보를 받을 수 있습니다. 이러한 즉각적인 피드백 루프는 팀이 더 나은 의사 결정을 내리고 문제를 신속하게 해결하며 가동 시간을 유지하는 데 도움이 됩니다.
2- 품질 관리 개선
데이터 분석 및 데이터 수집 서비스를 강화하면 품질 관리 프로세스를 개선할 수 있습니다. 고급 분석은 프로덕션에 대한 심층적인 인사이트를 제공하여 문제가 확대되기 전에 잠재적인 문제를 식별하고 해결할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 귀사의 제품이 최고의 기준을 충족하도록 보장합니다.
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“강화된 데이터 분석 및 데이터 수집 서비스는 효율성과 품질을 높이는 실행 가능한 인사이트를 제공함으로써 제조 산업에 혁신을 불러일으키고 있습니다. Desoutter는 고객이 경쟁력을 유지하고 미래를 대비하는 데 있어 데이터 활용이 핵심이라고 믿습니다. 세바스티앙 레브르 – 제품 마케팅 매니저 |
3- 운영 비용 절감
데이터 기반 인사이트를 통해 생산 프로세스를 최적화하면 운영 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 예측 유지보수와 효율적인 리소스 관리를 통해 예기치 않은 고장이 줄어들고 유지보수 비용이 절감되어 궁극적으로 수익성이 향상됩니다.
4- 기존 시스템과의 원활한 통합
최신 데이터 솔루션은 기존 시스템과 원활하게 통합되도록 설계되었습니다. 레거시 장비를 사용하든 최신 기술을 사용하든, 데이터 분석 및 데이터 수집 서비스는 고객의 요구에 맞게 조정할 수 있으므로 원활한 전환과 운영 중단을 최소화할 수 있습니다.
5- 미래 지향적인 운영
제조 환경이 계속 진화함에 따라 적응력을 유지하는 것이 중요합니다. 데이터 분석 및 데이터 수집 서비스는 미래의 도전과 기회에 대비할 수 있는 확장 가능한 솔루션을 제공하여 장기적으로 경쟁력을 유지할 수 있도록 지원합니다.
데이터 분석 및 데이터 수집 서비스를 통해 제조 프로세스를 어떻게 혁신할 수 있는지 궁금하신가요? 실시간 인사이트를 제공하고, 품질 관리를 강화하며, 생산을 최적화하도록 설계된 솔루션인 Desoutter의 DeMeter에 대해 알아보세요.
데이터가 운영을 혁신하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 Desoutter의 DeMeter 솔루션을 방문하세요.
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