BR112020025409A2 - Métodos de geração de certificado de qualidade e de monitoramento de processos e sistema de controle de qualidade - Google Patents

Métodos de geração de certificado de qualidade e de monitoramento de processos e sistema de controle de qualidade Download PDF

Info

Publication number
BR112020025409A2
BR112020025409A2 BR112020025409-6A BR112020025409A BR112020025409A2 BR 112020025409 A2 BR112020025409 A2 BR 112020025409A2 BR 112020025409 A BR112020025409 A BR 112020025409A BR 112020025409 A2 BR112020025409 A2 BR 112020025409A2
Authority
BR
Brazil
Prior art keywords
quality
manufacturing
parameters
machine
manufacturing steps
Prior art date
Application number
BR112020025409-6A
Other languages
English (en)
Inventor
Bernhard Feyo Gebhard
Original Assignee
Gestamp Servicios, S.A.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Gestamp Servicios, S.A. filed Critical Gestamp Servicios, S.A.
Publication of BR112020025409A2 publication Critical patent/BR112020025409A2/pt

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41875—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by quality surveillance of production
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/4183—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by data acquisition, e.g. workpiece identification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K19/00—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings
    • G06K19/06—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code
    • G06K19/06009—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code with optically detectable marking
    • G06K19/06046—Constructional details
    • G06K19/06121—Constructional details the marking having been punched or cut out, e.g. a barcode machined in a metal work-piece
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06395—Quality analysis or management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/018—Certifying business or products
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32179—Quality control, monitor production tool with multiple sensors
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32196—Store audit, history of inspection, control and workpiece data into database
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/36—Nc in input of data, input key till input tape
    • G05B2219/36371—Barcode reader
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/80—Management or planning

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

é fornecido um método de geração de certificados de qualidade de produção digital para componentes que conduzem identificadores exclusivos legíveis por máquina que passam por uma série de etapas de fabricação. o método compreende a obtenção de parâmetros indicativos das etapas de fabricação de um ou mais sensores para uma série de etapas de fabricação monitoradas. os parâmetros obtidos são relacionados ao identificador exclusivo legível por máquina e uma ou mais análises de qualidade são realizadas para uma etapa de fabricação monitorada selecionada com base nos parâmetros obtidos para a mencionada etapa de fabricação. é gerado um certificado de qualidade digital para o componente que compreende dados relativos aos resultados das análises de qualidade e os parâmetros obtidos para o componente são armazenados. o relatório descritivo também fornece exemplos de métodos e sistemas de monitoramento de processos de fabricação.

Description

“MÉTODOS DE GERAÇÃO DE CERTIFICADO DE QUALIDADE E DE MONITORAMENTO DE PROCESSOS E SISTEMA DE CONTROLE DE QUALIDADE”
[001] O presente pedido reivindica o benefício do Pedido de Patente Europeu EP 18.382.425.9 depositado em 14 de junho de 2018.
[002] A presente invenção refere-se a controle de qualidade em processos industriais, particularmente na indústria automotiva e, mais especificamente, refere-se a métodos e sistemas de geração de certificados de qualidade para esse processo industrial. A presente invenção refere-se ainda a diagnósticos de falhas aprimorados com base, entre outros, em parâmetros de aparelhos utilizados para conduzir o processo industrial. A presente invenção refere-se ainda a métodos e sistemas de fabricação de produtos ou componentes dos produtos e de monitoramento de processos de fabricação.
ANTECEDENTES DA INVENÇÃO
[003] Em ampla variedade de processos de fabricação industrial, o controle de qualidade é muito importante. O controle de qualidade, em muitos casos, depende da inspeção visual de componentes ou produtos terminados após a condução de um ou mais processos. A inspeção visual, em muitos casos, é manual, ou seja, um operador inspeciona o produto. É também conhecido o uso de inspeções automáticas ou testes não destrutivos, utilizando, por exemplo, câmeras, robôs, lasers e software de processamento de imagens apropriado. Caso a inspeção visual (ou outra) não revele defeitos significativos, pode-se considerar que o produto ou componente foi aprovado no teste de qualidade.
[004] Pode-se deixar uma marca de qualidade física sobre o produto para indicar que a inspeção foi realizada e o produto foi considerado satisfatório para as exigências relevantes. A marca de qualidade física pode apresentar-se, por exemplo, na forma de adesivo ou marcação a laser. A marca de qualidade pode tipicamente indicar ainda tempo, data ou período de produção e o local de produção. A inspeção de qualidade pode ser tipicamente conduzida para produtos terminados, produtos semiacabados, subconjunto ou componente maior do produto. Análise e rastreamento da qualidade normalmente não são realizados para materiais de partida, partes pequenas e subcomponentes.
[005] Essa inspeção visual, independentemente se conduzida manual ou automaticamente, possui, entretanto, confiabilidade limitada, pois defeitos existentes podem ser invisíveis. Produtos ou componentes com defeito podem, portanto, ser despachados para clientes ou para outro local de fabricação onde tem lugar processamento adicional. Além disso, um extenso processo de inspeção da qualidade para aumentar a confiabilidade, conduzido sobre partes ou produtos “terminados”, aumenta o tempo e os recursos do processo industrial. Os sistemas utilizados para inspeção são geralmente complexos e, portanto, caros.
[006] Quando um produto estiver em uso, pode-se encontrar um defeito inesperado e/ou desconhecido. O fabricante pode, em alguns casos, determinar recall de uma série do produto, com base, por exemplo, no local de fabricação e/ou período de fabricação. Para uma série de produtos, considera- se, portanto, que, como os produtos sofreram o mesmo processo sob as mesmas condições, defeitos idênticos ou similares podem ser encontrados.
Esse recall de produtos pode ser caro, complicado e possivelmente desnecessário; embora se considerasse que as condições de fabricação fossem idênticas, na verdade elas não eram. Além disso, produtos potencialmente defeituosos não sofrem recall porque se considera que eles não possuem os mesmos defeitos, embora na realidade os possuam.
[007] Veículos como automóveis incorporam grande quantidade de componentes diferentes com grande complexidade, tais como chassis,
carroceria nua (BIW) e sistemas de controle pneumático, hidráulico e elétrico.
Componentes diferentes podem ser construídos a partir de grande quantidade de partes e sofrer diferentes processos que envolvem a formação (por exemplo, rolamento, modelagem quente ou fria e outras), união (por exemplo, diferentes formas de soldagem, rebite e outras) e usinagem (por exemplo, polimento, corte, acabamento etc.). Nestes processos, a produtividade é da maior importância e o controle dos custos também é muito importante. Além disso, o produto final resultante necessita atender às extensas e rigorosas exigências de segurança e do usuário. Esta combinação de fatores torna muito importante o controle da qualidade eficaz e eficiente na fabricação de componentes automotivos.
[008] US 2017/0032281 descreve um sistema de conhecimento de produção de solda para processamento de dados de soldagem coletados de um dentre uma série de sistemas de soldagem, em que o sistema de conhecimento de produção de solda compreende uma interface de comunicação acoplada comunicativamente com uma série de sistemas de soldagem situados em um ou mais locais físicos. A interface de comunicação pode ser configurada para receber, de um dentre a mencionada série de sistemas de soldagem, dados de soldagem associados a soldas. O sistema de conhecimento de produção de solda pode compreender uma plataforma de computação analítica acoplada operativamente à interface de comunicação e uma armazenagem de dados de solda. A armazenagem de dados de solda emprega um conjunto de dados que compreende (1) dados de processo de soldagem associados aos mencionados um ou mais locais físicos e/ou (2) dados de qualidade de solda associados aos mencionados um ou mais locais físicos. A plataforma de computação analítica pode empregar um algoritmo de aprendizado de máquina de conhecimento de produção de solda para analisar os dados de soldagem com relação à armazenagem de dados de solda para identificar defeitos na mencionada solda.
[009] US 2017/0032281 concentra-se, portanto, em aprendizado de máquina com base em dados de solda para derivar algoritmos que podem auxiliar no diagnóstico de falhas de solda. O estado da técnica, entretanto, deixou de desenvolver um sistema de controle de qualidade eficiente e eficaz.
[0010] US 2015/0254582 descreve um método e aparelho que acopla dados de controle de qualidade gerados durante a produção de um subconjunto de componentes com pelo menos um número de identificação de conjunto de produtos principal exclusivo e os dados de controle de qualidade do produto principal no momento de instalação de um subconjunto ao conjunto de produto principal.
[0011] US 2015/0066187 descreve sistemas e processos que correlacionam parâmetros de fabricação e parâmetros de feedback de desempenho a artigos absorventes individuais fabricados por um aparelho de conversão. Realizações dos sistemas do presente podem incluir sensores de inspeção configurados para inspecionar substratos e/ou partes de componentes que avançam ao longo da linha de conversão e comunicam parâmetros de inspeção para controladores e historiadores. Os sistemas podem também incluir sensores de processo configurados para monitorar equipamento na linha de conversão e comunicar parâmetros de processo para o controlador e o historiador. Os sistemas podem ser também adaptados para receber parâmetros de feedback de desempenho com base nos artigos absorventes embalados. Os sistemas podem correlacionar parâmetros de inspeção, parâmetros de processo e/ou parâmetros de feedback de desempenho com artigos absorventes individuais produzidos na linha de conversão. O controlador pode ser também configurado para desempenhar diversas funções com base nos parâmetros de feedback de desempenho.
[0012] US 2002/0055925 descreve que dados de condições de produção e dados de qualidade de produto em uma linha de produção são monitorados e armazenados em um banco de dados de histórico de produção.
Quando for detectado um evento de deterioração da qualidade na linha de produção ao verificar os dados de qualidade de produtos, são extraídos os teores de aprimoramento do fator de deterioração da qualidade e das condições de produção. Os resultados extraídos e os dados históricos de aprimoramento da qualidade previamente armazenados são reunidos para confirmar sua validade e é executada uma simulação do fenômeno de linha de produção, a fim de verificar sua exatidão. Quando a validade e a exatidão forem verificadas, as condições de produção para a linha de produção são revisadas para aprimorar o fator de deterioração da qualidade.
[0013] A presente invenção fornece exemplos de sistemas e métodos que solucionam, ao menos parcialmente, algumas das desvantagens mencionadas acima.
DESCRIÇÃO RESUMIDA DA INVENÇÃO
[0014] Em primeiro aspecto, é fornecido um método de geração de certificado de qualidade de produção digital para um componente que conduz um identificador exclusivo legível por máquina que passa por uma série de etapas de fabricação. O método compreende a obtenção de parâmetros indicativos das etapas de fabricação de um ou mais sensores para uma série de etapas de fabricação monitoradas e o relacionamento dos parâmetros obtidos com o identificador exclusivo legível por máquina. O método compreende adicionalmente a realização de uma ou mais análises de qualidade para uma etapa de fabricação monitorada selecionada, com base nos parâmetros obtidos para a mencionada etapa de fabricação e geração de um certificado de qualidade digital para o componente que compreende dados relacionados aos resultados das análises de qualidade. Os parâmetros obtidos para o componente são armazenados.
[0015] Segundo este aspecto, dados recebidos de diferentes sensores podem ser utilizados em análises de qualidade, alternativa ou adicionalmente, por exemplo, à análise de qualidade visual do produto. O controle de qualidade pode, portanto, tornar-se mais confiável e basear-se em parâmetros diretamente relacionados à(s) etapa(s) de fabricação. Em exemplos deste aspecto, pode-se evitar um processo ou estação de inspeção de qualidade separado em um processo de fabricação e análises de qualidade podem formar uma parte de pelo menos algumas das etapas de fabricação. Os dados dos sensores são ligados a um identificador exclusivo legível por máquina de um produto e armazenados para potencial uso posterior. Os dados armazenados podem, em alguns exemplos, ser utilizados para aprimorar adicionalmente as análises de qualidade, como será explicado no presente.
[0016] Certificados de qualidade digitais, conforme discutido ao longo de todo o presente relatório descritivo, podem apresentar-se na forma de arquivo em formato e linguagem que podem ser processados por sistemas de computador apropriados. O arquivo pode compreender conjuntos de texto que compreendem partes diferentes, dentre as quais primeira parte pode ser um identificador exclusivo, segunda parte pode ser a identificação de análise de qualidade e terceira parte pode ser o resultado da análise. Em um exemplo, conjuntos de texto podem também incluir parâmetros obtidos dos sensores.
[0017] Em alguns exemplos, o método pode compreender adicionalmente a atualização do certificado de qualidade digital após o término das etapas de fabricação por meio da realização de análise de qualidade adicional sobre os parâmetros armazenados e atualização do certificado de qualidade digital para o componente por meio de inclusão do resultado da análise de qualidade adicional. Quando uma série de produto houver sido utilizada, pode ser notado um defeito. Esse defeito pode ser rastreado até os parâmetros originalmente obtidos do processo de fabricação. Com base nesse defeito, pode-se derivar um novo controle de qualidade (algoritmo). Como os dados de fabricação foram armazenados e podem ser ligados a componentes ou produtos individuais, pode-se determinar recall do produto, se necessário, em nível individual e não recall de uma série de produtos com base, por exemplo, no local de produção ou período de produção.
[0018] Em alguns exemplos, uma etapa de fabricação é conduzida por um aparelho e um ou mais dos sensores medem parâmetros de controle interno do aparelho. Alternativa ou adicionalmente a parâmetros externos de um processo (que podem ser registrados, por exemplo, por uma câmera), parâmetros internos ao processo podem ser utilizados para determinar a qualidade do processo. Particularmente, parâmetros de controle internos do aparelho que conduz a etapa de fabricação podem ser utilizados. Como exemplo, em um processo de soldagem a laser, os parâmetros de controle podem incluir a potência do laser, velocidade do laser e trajetória do laser.
Análises de qualidade podem ser realizadas com esses parâmetros, alternativa ou adicionalmente à inspeção (visual) da solda resultante.
[0019] Em alguns exemplos, uma ou mais das análises de qualidade é uma análise desenvolvida a partir do aprendizado de máquina com dados coletados anteriormente, indicativos das etapas de fabricação. Grandes quantidades de dados relevantes para o processo de fabricação podem ser obtidos e armazenados. Esses “dados grandes” podem ser utilizados para métodos analíticos de dados avançados que extraem valores desses dados, ou seja, aprendizado de máquina e inteligência artificial podem ser aplicados aos dados para desenvolver nova análise de qualidade. Essa qualidade nova pode ser completamente baseada nos parâmetros medidos do processo industrial e não em procedimento de teste visual ou outro NDT.
[0020] Em processos de fabricação industrial, esse aprendizado de máquina foi utilizado até aqui principalmente para previsão da fabricação,
por exemplo, para reduzir o tempo parado e aprimorar o planejamento de manutenção. Na presente invenção, utiliza-se aprendizado de máquina para desenvolver novas análises de qualidade para diagnosticar falhas em processos de fabricação. Caso tenha sido desenvolvida nova análise de qualidade, retroativamente, os certificados de qualidade digitais que foram gerados para produtos fabricados anteriormente (terminados e transportados) podem ser atualizados e podem ser encontradas falhas anteriormente não identificadas.
[0021] Em alguns exemplos, a realização das análises de qualidade ocorre em tempo real. Os dados/parâmetros obtidos durante uma etapa de fabricação podem ser carregados para um sistema servidor de forma substancialmente simultânea ao processo de fabricação. A análise de qualidade pode ser realizada simultaneamente ao processo industrial. Assim que o processo (etapa) é encerrado, o resultado da análise de qualidade pode ser conhecido.
[0022] Em alguns exemplos, os métodos podem compreender adicionalmente a geração de sinal de advertência caso um ou mais resultados das análises de qualidade sejam negativos. Em alguns exemplos, etapas subsequentes de fabricação não podem ser conduzidas quando esse sinal de advertência for emitido. Alternativamente, o produto pode ser redirigido para uma estação de retrabalho na qual falhas podem ser corrigidas. Quando o certificado de qualidade indicar que a qualidade está aprovada, os processos de fabricação normais podem prosseguir.
[0023] Em alguns exemplos, as etapas de fabricação incluem uma ou mais dentre união, formação e usinagem.
[0024] Em aspecto adicional, é fornecido um método de monitoramento de processos de fabricação de componentes que compreendem uma série de etapas de fabricação. Uma ou mais das etapas de fabricação são monitoradas com sensores e o método compreende adicionalmente a leitura de um identificador exclusivo legível por máquina do componente, parâmetros de medição que indicam as etapas de fabricação para as etapas de fabricação monitoradas e armazenagem dos parâmetros indicativos das etapas de fabricação monitoradas em sistemas servidores. No sistema servidor, os parâmetros indicativos das etapas de fabricação monitoradas são relacionados ao identificador exclusivo legível por máquina. O método compreende adicionalmente a realização de uma ou mais análises de qualidade individuais por meio de análise dos parâmetros indicativos de uma etapa de fabricação monitorada individual e geração de um certificado de qualidade digital que compreende o resultado das análises realizadas.
[0025] O processo de fabricação pode compreender grande quantidade de etapas de fabricação diferentes. Nem todas as etapas de fabricação são necessariamente sensíveis à qualidade. Pode haver algumas etapas que não são relevantes para a qualidade final do produto. Neste aspecto, sensores podem capturar diferentes parâmetros que são relevantes ou potencialmente relevantes para uma etapa de fabricação sensível à qualidade. Após a realização da etapa de fabricação ou de forma substancialmente simultânea à etapa de fabricação, podem ser realizadas uma ou mais análises de qualidade para esta etapa. Cada etapa de fabricação (sensível à qualidade) pode, portanto, ser verificada por um sistema servidor.
[0026] Na presente invenção, um sistema servidor pode ser considerado como um ou mais servidores interconectados com espaço de armazenagem para armazenar os parâmetros relativos ao processo de fabricação e capacidade de processamento para realizar análise dos dados. Os servidores podem ser conectados com ou sem fios aos sensores dispostos para medir parâmetros relacionados aos processos de fabricação.
[0027] Em alguns exemplos, o componente somente pode ser despachado de um local de fabricação se os resultados de todas as análises de qualidade realizadas forem positivos.
[0028] Em alguns exemplos, primeira das etapas de fabricação é realizada em primeiro local de fabricação, segunda das etapas de fabricação é realizada em segundo local de fabricação que é diferente do primeiro local de fabricação e os parâmetros indicativos das primeira e segunda etapas de fabricação são armazenados no mesmo sistema servidor e ligados ao mesmo identificador exclusivo legível por máquina. Independentemente de onde tiverem lugar as etapas de fabricação, os dados podem ser armazenados e a análise de qualidade pode ser realizada pelo mesmo sistema servidor. A qualidade de toda a cadeia de valor pode ser monitorada. No exemplo de componente automotivo, por exemplo, pode ser monitorada a cadeia de processos do Nível N ao Nível 2, Nível 1 ao Fabricante de Peças Originais (OEM). Partes, conjuntos, subconjuntos e componentes podem ter seus próprios identificadores exclusivos legíveis por máquina.
[0029] Em alguns outros exemplos, diferentes sistemas servidores podem ser utilizados por diferentes entidades; um fornecedor de Nível 2, por exemplo, pode ter um sistema servidor e produzir primeiro certificado de qualidade. Fornecedores de Nível 1 podem possuir um sistema servidor separado e armazenar os dados dos seus processos no seu sistema servidor, mas transmitir o certificado de qualidade digital para o OEM. Desde que um produto com seu identificador possa ser rastreado até as suas montagens, submontagens e partes individuais com seus próprios identificadores, a qualidade de toda a cadeia de valor pode ser monitorada. Além disso, certificados de qualidade digitais podem ser gerados e atualizados para toda a cadeia de valor.
[0030] Em alguns exemplos, o método pode compreender adicionalmente a introdução de nova análise de qualidade por meio de análise dos parâmetros indicativos de uma etapa de fabricação monitorada individual e renovação do certificado de qualidade digital, incluindo o resultado das novas análises de qualidade.
[0031] Em alguns exemplos, a armazenagem/carregamento dos parâmetros indicativos das etapas de fabricação monitoradas em um sistema servidor pode ocorrer de forma substancialmente simultânea com a medição dos parâmetros.
[0032] Em alguns exemplos, uma etapa de fabricação subsequente não pode ser realizada enquanto a análise de qualidade individual de uma etapa de fabricação anterior ainda não houver sido realizada.
Mecanismos poka-yoke podem ser incorporados aos robôs/sistemas que transportam os componentes, de forma que o reprocessamento adicional de um componente seja bloqueado até que seja conduzido retrabalho apropriado (e o certificado de qualidade tenha sido atualizado e indique que a qualidade da parte/conjunto/subconjunto esteja aprovada).
[0033] Em alguns exemplos, as etapas de fabricação incluem uma etapa de união de primeiro subcomponente a segundo subcomponente, em que o primeiro subcomponente conduz primeiro identificador exclusivo legível por máquina e o segundo subcomponente conduz segundo identificador exclusivo legível por máquina. O conjunto resultante dos componentes pode conduzir terceiro identificador exclusivo legível por máquina, que, em alguns exemplos, pode ser uma combinação dos primeiro e segundo identificadores exclusivos legíveis por máquina, ou seja, o terceiro identificador exclusivo legível por máquina pode, de alguma forma, ser composto ou derivado dos identificadores exclusivos dos primeiro e segundo identificadores exclusivos legíveis por máquina. Em outros exemplos, o terceiro identificador exclusivo legível por máquina é totalmente independente e não derivável dos primeiro e segundo identificadores.
[0034] Em alguns exemplos, o certificado de qualidade digital do componente pode compreender os resultados das análises realizadas do primeiro e do segundo subcomponente.
[0035] Em alguns exemplos, o método pode compreender adicionalmente o retrabalho de um componente caso os resultados de uma ou mais das análises realizadas sejam negativos.
[0036] Em alguns exemplos, as análises de qualidade individuais compreendem análise de parâmetros individuais. Em alguns exemplos, as análises de qualidade individuais compreendem análise de uma combinação de parâmetros. No caso de processo de soldagem a laser, por exemplo, um único parâmetro (tal como potência do laser) pode ser monitorado e analisado.
Alternativamente, para o mesmo processo de soldagem a laser, potência de laser e temperatura na zona de solda são monitorados e a análise de qualidade é baseada na combinação dos dois parâmetros.
[0037] Em alguns exemplos, o método pode compreender adicionalmente a marcação do componente com um identificador exclusivo legível por máquina. Um identificador exclusivo legível por máquina pode apresentar-se na forma de marca RFID de marcas NFC. Um identificador exclusivo legível por máquina pode também apresentar-se na forma de código de imagem bidimensional, tal como código de barras, código de matriz de dados ou QR code. Em um exemplo, pode-se utilizar marcação a laser para marcar o produto com um identificador exclusivo legível por máquina.
Dependendo do componente e dos processos a serem realizados, um identificador pode ser mais apropriado que outro. É importante que o identificador seja exclusivo e o identificador pode ser lido nas estações de trabalho relevantes, de forma que os dados do processo de fabricação possam ser ligados ao identificador exclusivo legível por máquina.
[0038] Em ainda outro aspecto, é fornecido um sistema de controle de qualidade para verificar a qualidade de processos de fabricação de produtos que possuem identificadores exclusivos legíveis por máquina e envolvem uma série de etapas de fabricação sensíveis à qualidade em uma estação de fabricação. O sistema de controle de qualidade compreende um ou mais sensores na estação de fabricação para medir parâmetros indicativos de qualidade das etapas de fabricação sensíveis à qualidade e um leitor nas estações de fabricação para leitura do identificador exclusivo legível por máquina. O sistema compreende adicionalmente um transmissor para emitir os parâmetros medidos e o identificador exclusivo legível por máquina para um sistema servidor, em que o sistema servidor é configurado para realizar um método de geração de certificado de qualidade digital de acordo com qualquer um dos exemplos descritos no presente.
BREVE DESCRIÇÃO DAS FIGURAS
[0039] Exemplos não limitadores da presente invenção serão descritos a seguir, com referência às figuras anexas, nas quais: - a Figura 1 ilustra esquematicamente um exemplo de método de monitoramento de processos industriais para fabricação de produtos; - a Figura 2 ilustra esquematicamente um exemplo de método e sistema de geração de certificado de qualidade digital; - a Figura 3A ilustra um fluxograma de exemplo de método de geração de certificado de qualidade digital que pode ser conduzido em um sistema de computador, particularmente um sistema servidor; - a Figura 3B ilustra um fluxograma de exemplo adicional de método de geração de certificado digital que pode ser conduzido em um sistema de computador; e
- a Figura 4 ilustra esquematicamente um fluxograma de exemplo de processo de fabricação.
DESCRIÇÃO DETALHADA DA I NVENÇÃO
[0040] Nestas figuras, os mesmos sinais de referência vêm sendo utilizados para designar os mesmos elementos.
[0041] A Figura 1 ilustra esquematicamente um exemplo de método de monitoramento de processos industriais para fabricação de produtos. No exemplo específico ilustrado, duas partes 10A e 10B podem sofrer um processo de formação 101, 102 e um processo de usinagem 103,
104. Neste exemplo específico, o processo de formação 101 e o processo de usinagem 103 são conduzidos em primeiro local de fabricação, ou seja, primeira fábrica. O processo de formação 102 e o processo de usinagem 104 são conduzidos em segundo local de fabricação diferente ou segunda fábrica.
As primeira e segunda fábricas podem pertencer à mesma companhia, mas este não necessita ser o caso.
[0042] Cada uma das partes conduz um identificador exclusivo legível por máquina, ou seja, o identificador da parte 10A é diferente do identificador fornecido sobre a parte 10B. Neste exemplo específico, o identificador exclusivo legível por máquina é ilustrado como QR code, mas o identificador pode apresentar-se na forma de código de barras, código de matriz de dados de laser, marca RFID etc. Um identificador apropriado pode ser selecionado, entre outros, com base nos processos que necessitam ser conduzidos.
[0043] Os processos de formação 101, 102 podem incluir, por exemplo, forjamento, marcação, rolamento, extrusão etc. Os processos de usinagem 103, 104 podem incluir, por exemplo, giro, perfuração, brocagem, polimento etc. O processo de usinagem pode ser conduzido por um operador ou em ferramenta de máquina automática, ou seja, máquina CNC.
Dependendo dos processos utilizados, sensores apropriados podem ser fornecidos em cada uma das estações de trabalho. Puramente como exemplo, em um processo de formação, sensores podem ser dispostos para medir, por exemplo, a velocidade de formação e forças de deformação, mas também, por exemplo, temperatura e/ou ruído. Puramente como exemplo, em um processo de perfuração, podem ser fornecidos sensores para obter informações sobre revoluções, velocidade axial, produção de ruído etc.
[0044] À medida que as partes 10A e 10B passam pelo processo diferente ou antes de passarem pelos processos, na estação de trabalho, os identificadores exclusivos legíveis por máquina podem ser lidos. À medida que tem lugar a usinagem, os sensores podem medir parâmetros que podem ser relevantes para a qualidade resultante do processo ou do produto. Esses parâmetros podem ser transmitidos para um sistema servidor 50.
[0045] O sistema servidor pode armazenar os dados recebidos e relacioná-los aos identificadores exclusivos legíveis por máquina das partes, de forma que os dados recebidos possam ser adequadamente armazenados e organizados com base na parte individual. O sistema servidor 50 pode ser configurado para armazenar esses dados bem depois do término dos processos industriais. O sistema servidor 50 pode ser adicionalmente configurado para analisar os parâmetros recebidos, a fim de encontrar um desvio de um processo “normal” ou “aceitável”. Especificamente, essa análise pode ser conduzida em tempo real, ou seja, de forma substancialmente simultânea à usinagem 103, 104 ou formação 101, 102.
[0046] Neste exemplo específico, mesmo se os processos 101, 103 forem conduzidos em uma fábrica diferente dos processos 102, 104, os parâmetros medidos podem ser transmitidos para o mesmo sistema servidor interconectado. Em outros exemplos, processos conduzidos em primeiro local podem ser monitorados e os dados podem ser carregados para um primeiro sistema servidor e dados relativos aos processos conduzidos em segundo local podem ser carregados para um segundo sistema servidor separado. Os sistemas servidores, entretanto, deverão ser capazes de emitir dados, tais como um certificado de qualidade em um formato que pode ser processado por outros sistemas servidores.
[0047] Um certificado de qualidade digital 201 pode ser gerado com base nas análises de qualidade de parâmetros medidos na primeira estação de trabalho durante 101. O certificado de qualidade digital pode ser atualizado e o certificado resultante 201’ pode compreender os resultados das análises de qualidade com base nos parâmetros medidos durante o processo
103.
[0048] De forma similar, um certificado de qualidade digital 202 pode ser gerado para a parte 10A após e/ou durante o primeiro processo de fabricação 102 e o certificado de qualidade digital pode ser atualizado 202’ após e/ou durante o segundo processo de fabricação 104.
[0049] Para cada um dos processos de fabricação pelos quais podem passar as partes 10A, 10B ou para uma seleção dos processos de fabricação (particularmente processos de fabricação sensíveis à qualidade), o certificado de qualidade pode ser atualizado.
[0050] Estes certificados de qualidade podem ser lidos por uma ou mais estações de trabalho ao longo do processo de fabricação. Em um exemplo, leitores apropriados em estações de trabalho podem verificar o certificado de qualidade antes da condução do processo correspondente. Em alguns exemplos, somente o(s) sistema(s) servidor(es) 50 possui(em) acesso de escrito ao certificado de qualidade.
[0051] Caso o resultado da análise de qualidade seja positivo, ou seja, nenhuma falha seja encontrada ou suspeita, as partes 10A e 10B podem ser transportadas para ainda outro local de fabricação. Neste local, podem ser conduzidos processos de fabricação adicionais 105, 106. Um desses processos pode incluir uma etapa de união 105, por exemplo, por meio de soldagem ou rebite. Além disso, esses processos podem ser monitorados e parâmetros relevantes podem ser carregados para o sistema servidor 50.
Puramente como exemplo, em um processo de soldagem, parâmetros tais como potência de soldagem, correntes, tensões e outros podem ser medidos.
Parâmetros apropriados podem também depender do tipo de soldagem conduzida, tal como soldagem a laser remota, soldagem em pontos, soldagem por arco etc.
[0052] O conjunto resultante da união das partes 10A e 10B pode incluir um identificador exclusivo legível por máquina adicional. Em um exemplo, o identificador do conjunto pode conduzir um identificador que é composto ou pode ser derivado dos identificadores de partes 10A e 10B. Os parâmetros dos processos 105, 106 podem ser ligados ao identificador exclusivo legível por máquina do componente 10C. O sistema servidor 50 pode realizar análises de qualidade com base nos parâmetros obtidos e emitir um certificado de qualidade digital 200.
[0053] O certificado de qualidade 200 pode conter o(s) resultado(s) das análises realizadas. O certificado de qualidade 200 pode também conter dados de análise que forneceram resultado negativo, mas foram retrabalhados. O certificado de qualidade 200 pode ser armazenado no sistema servidor 50. Caso o certificado de qualidade indique que os padrões de qualidade foram atendidos, o produto 10C pode ser adicionalmente transportado, por exemplo, para processamento adicional ou como produto final para o cliente.
[0054] Para todos os processos de fabricação conduzidos das partes para o componente, submontagem, montagem e para o produto final, o monitoramento da qualidade pode ser conduzido desta forma. Em um exemplo,
a seleção dos processos pode ser realizada para monitorar apenas alguns dos processos. A seleção pode ser baseada, entre outros, nos efeitos que o processo pode ter sobre a qualidade final do produto e a probabilidade de defeitos.
[0055] É preferível que os parâmetros (“dados brutos”) do processo individual sejam armazenados, bem como os resultados das análises de qualidade. Os dados brutos podem ser particularmente armazenados na memória do sistema servidor 50. É também preferível que, posteriormente, mesmo após o término ou vendas do produto, o certificado de qualidade e os dados brutos possam ser consultados. Os dados brutos e/ou o certificado de qualidade podem ser acessados por partes selecionadas para visualização em telas de computador, tablets, smartphones ou similares.
[0056] Neste exemplo específico, é formado um produto final 10C, que foi ilustrado como chassis para um veículo. Deverá ser claro, entretanto, que podem ser selecionados outros produtos finais. Deverá também ser claro que o processo ilustrado na Figura 1 é altamente simplificado, pois, na verdade, pode ser conduzida quantidade muito grande de processos de formação, usinagem, união e outros de fabricação e o número de partes pode ser grande.
[0057] A Figura 2 ilustra esquematicamente um exemplo de método e sistema de geração de certificado de qualidade digital. No exemplo da Figura 2, um componente 10 conduz um identificador exclusivo legível por máquina 12 na forma de código de barras. Conforme comentado anteriormente, podem ser utilizados diferentes tipos de identificadores.
[0058] Demonstra-se que um processo de fabricação é conduzido com o aparelho 30. À medida que o processo é conduzido ou antes do processo, o identificador exclusivo legível por máquina 12 pode ser lido com um leitor apropriado 20. Neste exemplo específico, o leitor 20 é ilustrado como laser 20.
[0059] Sensores diferentes podem ser utilizados para obter parâmetros apropriados que podem ser indicativos da qualidade do processo e/ou do resultado do processo. Neste exemplo específico, um sensor 40 pode ler ou obter dados do controle do aparelho 30 que conduz ou é utilizado no processo. Um sensor 42 adicional pode obter parâmetros apropriados externos ao aparelho. Neste exemplo, uma câmera 42 é exibida apenas para fins ilustrativos. Deverá ficar claro que ampla variedade de sensores externos ao aparelho 30 poderá ser utilizada, tais como sensores para detectar movimento tais como acelerômetros ou sensores para medir a temperatura, umidade ou outros parâmetros ambiente.
[0060] Os parâmetros medidos por sensores 40, 42, bem como o identificador exclusivo legível por máquina 20, podem ser transmitidos para um sistema servidor 50. O sistema servidor 50 pode realizar diferentes análises de qualidade. Em um exemplo, um ou mais dos parâmetros obtidos podem ser analisados em nível individual. Como exemplo, análise de qualidade pode envolver comparação com processo “padrão” ou “médio”. Desvio significativo do padrão pode indicar falha.
[0061] Em exemplo adicional, pode-se utilizar um algoritmo de qualidade com base em diversos parâmetros diferentes. Como exemplo, em um processo de soldagem a laser, um algoritmo de qualidade poderá considerar a temperatura de soldagem, velocidade de solda e potência de solda ao mesmo tempo. Da combinação desses parâmetros, pode ser derivada uma indicação da qualidade do processo.
[0062] Os resultados da análise de qualidade podem ser gerados por um certificado de qualidade digital 200. Em um exemplo, o certificado pode ser uma determinação simples de “OK” ou “NÃO OK”. O certificado ou os resultados da análise podem ser também visualizados em uma tela 60. Neste exemplo específico, a tela 60 pode ser parte de um monitor fornecido em uma estação de trabalho. Os resultados das análises de qualidade podem, portanto, ser exibidos de forma substancialmente imediata para o operador que conduz o processo. O operador poderá utilizar as informações para retrabalhar o componente, se necessário.
[0063] Em outros exemplos, os resultados podem ser visualizados em telas de computador, tablets, PDA ou smartphones.
[0064] Uma ou mais das análises de qualidade podem ser derivadas do aprendizado de máquina. À medida que grande quantidade de dados torna-se disponível em uma série de processos de produção em massa, pode-se utilizar aprendizado de máquina para derivar novas análises de qualidade. Quando essa nova análise de qualidade tornar-se disponível, ela pode ser utilizada em novos certificados de qualidade 200 gerados. Além disso, certificados de qualidade 200 já emitidos podem ser atualizados. Em alguns casos, o certificado de qualidade pode ser alterado de OK para NÃO OK.
[0065] A Figura 3A ilustra um fluxograma de um exemplo de método de geração de certificado de qualidade digital que pode ser conduzido em um sistema de computador, particularmente, um sistema servidor 50 conforme exibido nas figuras acima. Na caixa 202, um ou mais parâmetros podem ser obtidos pelo sistema de computador. Os parâmetros podem ser obtidos por uma série de sensores. Em alguns exemplos, os parâmetros podem ser transmitidos sem fios. Em alguns exemplos, alguns parâmetros podem ser transmitidos diretamente pelo controle de um aparelho utilizado para usinagem ou outro processo para o sistema de computador.
[0066] Na caixa 204, os parâmetros obtidos são ligados ao identificador exclusivo legível por máquina da parte ou do componente nos quais é conduzido o processo. Em alguns exemplos, o identificador exclusivo legível por máquina pode ser transmitido ao mesmo tempo que os parâmetros medidos. Os parâmetros obtidos são armazenados na caixa 205. A armazenagem dos parâmetros pode tornar-se benéfica para análises futuras.
[0067] Na caixa 206, são realizadas uma ou mais análises de qualidade. Os resultados das análises podem ser utilizados na geração de um certificado de qualidade na caixa 208. Em um exemplo, o certificado de qualidade pode incluir uma relação de cada uma das análises de qualidade com o resultado correspondente. Após a geração do certificado de qualidade ou simultaneamente à geração do certificado de qualidade, pode ser gerado um sinal de advertência 209 caso qualquer uma das análises de qualidade revele um defeito potencial. Puramente como exemplo, no caso, por exemplo, de soldagem, um defeito pode ser, por exemplo, queima ou desalinhamento da solda.
[0068] O sinal de advertência pode ser enviado na caixa 209A, por exemplo, para uma tela conforme exibido na Figura 2. Em um exemplo, o sinal de advertência pode ser transmitido para um sistema de transporte, tal como um robô programado para tomar e fornecer a parte para uma estação de trabalho seguinte. Caso seja recebido um sinal de advertência e seja indicado um potencial defeito, a parte pode ser alternativamente dirigida para uma estação de retrabalho.
[0069] Uma estação de retrabalho pode ler o(s) identificador(es) exclusivo(s) legível(is) por máquina que pode(m) ser conduzido(s) pela parte ou componente e, com base nesse(s) identificador(es) (e graças à relação desses identificadores com os resultados da análise de qualidade), pode exibir as operações de retrabalho necessárias para um operador em uma estação de retrabalho. Em alguns exemplos, a parte somente pode ser adicionalmente processada em outras estações de trabalho ou pode somente ser despachada da fábrica se todos os defeitos potenciais houverem sido solucionados.
Consequentemente, o certificado de qualidade pode ser renovado. O certificado de qualidade renovado pode compreender os novos resultados das análises de qualidade, bem como informações sobre quais operações de retrabalho foram realizadas.
[0070] As estações de retrabalho podem ser também equipadas com sensores apropriados e podem transmitir os dados das operações de retrabalho para o sistema servidor.
[0071] Após a geração do certificado de qualidade, o certificado de qualidade pode ser armazenado na caixa 211. Caso sejam armazenados, os certificados de qualidade armazenados podem ser consultados posteriormente com um sistema de computador apropriado. Como exemplo, pode ser utilizado um smartphone para ler o identificador exclusivo legível por máquina de uma parte e o certificado de qualidade pode ser então exibido para o usuário.
[0072] A Figura 3B ilustra um fluxograma de um exemplo adicional de método de geração de certificado digital que pode ser conduzido em um sistema de computador. As etapas nas caixas 202, 204, 205, 206 e 208 são idênticas ou muito similares às etapas exibidas e discutidas na Figura 3A.
[0073] A Figura 3B ilustra como, após o término de uma etapa de fabricação, pode-se realizar verificação para determinar se os padrões de qualidade foram atendidos. Caso os padrões de qualidade tenham sido atendidos, o processo pode prosseguir com uma etapa de processamento seguinte, que envolve os mesmos processos 202A, 204A, 205A, 206A e 208A.
Na etapa 206A, análises de qualidade correspondentes à etapa de processamento subsequente são realizadas e os resultados podem ser adicionados ao certificado de qualidade. O certificado de qualidade existente neste sentido pode ser atualizado ou poderá ser gerado um novo certificado de qualidade.
[0074] Por outro lado, caso se considere que alguns dos padrões de qualidade não foram atendidos, uma parte pode ser dirigida para uma estação de retrabalho na caixa 210 e um novo certificado de qualidade pode ser gerado na caixa 208B.
[0075] Caso se considere que os padrões de qualidade foram atendidos pelas operações de retrabalho, a parte pode prosseguir com o processo de fabricação que envolve as etapas 202A, 204A, 205A, 206A e 208A, conforme anteriormente.
[0076] Em alguns exemplos, novas análises de qualidade podem ser desenvolvidas, bloco 212, mesmo após o acabamento e despacho de um componente ou parte. Essa nova análise de qualidade pode ser derivada, por exemplo, de aprendizado de máquina com base em todos os dados coletados de processos anteriores. Em outro exemplo, nova análise de qualidade pode ser desenvolvida ou introduzida, por exemplo, a partir da experiência do operador. Certificados de qualidade já emitidos podem ser atualizados na caixa
214. Isso pode envolver certificados de qualidade emitidos para componentes ou partes de produtos que já tenham sido despachadas e/ou vendidas.
[0077] Se necessário, para cada parte ou componente individual, a decisão de recall 216A ou não recall 216B pode ser tomada com base no certificado de qualidade individual.
[0078] A Figura 4 ilustra esquematicamente o fluxograma de um exemplo de método de monitoramento de processo de fabricação que envolve as etapas 300 e 400. A Figura 4 representa, portanto, um fluxograma do ponto de vista do sistema combinado e não do ponto de vista do sistema servidor (como na Figura 3).
[0079] Embora as duas etapas do processo de fabricação 300 e 400 possam incluir os mesmos processos, por razões de simplicidade, elas foram indicadas apenas para a etapa 300.
[0080] Como parte do processo de fabricação ou à medida que o processo encontra-se em andamento, o identificador exclusivo legível por máquina pode ser lido (continuamente) na caixa 302. À medida que o processo se desenrola, parâmetros relevantes podem ser obtidos 304, armazenados 306 e relacionados 308 aos identificadores exclusivos legíveis por máquina.
Dependendo dos parâmetros medidos, eles podem ser medidos e transmitidos à taxa de 1 Hz – 10 kHz e, especificamente, à taxa de 10 Hz – 1 kHz. Muito embora as caixas sejam exibidas consecutivamente e em ordem específica, deverá ficar claro que algumas das etapas podem ser conduzidas de forma substancialmente simultânea ou em ordem diferente.
[0081] À medida que o processo é conduzido, as análises de qualidade podem ser realizadas na caixa 310. Em um exemplo, o certificado de qualidade digital pode ser gerado na caixa 312 após o término da etapa de processo 300 e antes da etapa de processo seguinte 400. Dependendo do certificado emitido, pode ou não ser conduzida uma etapa de processamento seguinte 400.
[0082] O sistema servidor ou outra plataforma de computador pode compreender hardware, software e/ou firmware apropriados para conduzir os métodos descritos acima. Em outro aspecto, é descrito um produto de programa de computador. O produto de programa de computador pode compreender instruções de programa para fazer com que um sistema de computação realize qualquer um dos métodos descritos no presente para monitorar processos industriais ou gerar certificados de qualidade.
[0083] Esse produto de programa de computador pode ser realizado em meio de armazenagem (por exemplo, CD-ROM, DVD, drive USB, memória de computador ou memória somente de leitura) ou conduzido em um sinal de portadora (por exemplo, em um sinal de portadora elétrico ou óptico).
[0084] O programa de computador pode apresentar-se na forma de código fonte, código de objeto, fonte intermediária de código e código de objeto, tal como em forma parcialmente compilada, ou de qualquer outra forma apropriada para uso na implementação dos processos. O veículo pode ser qualquer entidade ou dispositivo capaz de conduzir o programa de computador.
[0085] O veículo pode compreender, por exemplo, um meio de armazenagem, tal como ROM, por exemplo CD ROM ou ROM semicondutora, ou um meio de gravação magnética, tal como um disco rígido. Além disso, o veículo pode ser um veículo de transmissão, tal como um sinal óptico ou elétrico, que pode ser conduzido por meio de cabo óptico ou elétrico, via rádio ou por outros meios.
[0086] Quando o programa de computador for incorporado em um sinal que pode ser transmitido diretamente por um cabo ou outro dispositivo ou meio, o veículo pode ser constituído por esse cabo ou outro dispositivo ou meio.
[0087] Alternativamente, o veículo pode ser um circuito integrado no qual o programa de computador é embutido, em que o circuito integrado é adaptado para realizar ou ser utilizado na realização dos métodos correspondentes.
[0088] Embora apenas alguns exemplos tenham sido descritos no presente, outras de suas alternativas, modificações, usos e/ou equivalentes são possíveis. Além disso, todas as combinações possíveis dos exemplos descritos também são cobertas. O escopo da presente invenção não deverá, portanto, ser limitado a exemplos específicos, mas deverá ser determinado apenas pela leitura razoável das reivindicações a seguir.

Claims (14)

REIVINDICAÇÕES
1. MÉTODO DE GERAÇÃO DE CERTIFICADO DE QUALIDADE de produção digital para um componente que conduz um identificador exclusivo legível por máquina que passa por uma série de etapas de fabricação, caracterizado por compreender: - para uma série de etapas de fabricação monitoradas, obtenção de parâmetros indicativos das etapas de fabricação de um ou mais sensores; - relação dos parâmetros obtidos com o identificador exclusivo legível por máquina; - realização de uma ou mais análises de qualidade para uma etapa de fabricação monitorada selecionada com base nos parâmetros obtidos para a mencionada etapa de fabricação; - geração do certificado de qualidade digital para o componente que compreende dados relativos aos resultados das análises de qualidade; - armazenagem dos parâmetros obtidos para o componente; e compreende adicionalmente; - atualização do certificado de qualidade digital após o término das etapas de fabricação, por meio de; - realização de análise de qualidade adicional sobre os parâmetros armazenados; e - atualização do certificado de qualidade digital para o componente, incluindo o resultado da análise de qualidade adicional.
2. MÉTODO de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por uma etapa de fabricação ser conduzida por um aparelho e um ou mais dos sensores medem parâmetros de controle internos do aparelho.
3. MÉTODO de acordo com qualquer das reivindicações 1 ou
2, caracterizado por uma ou mais das análises de qualidade ser uma análise desenvolvida a partir do aprendizado de máquina com dados coletados anteriormente, indicativos das etapas de fabricação.
4. MÉTODO de acordo com qualquer das reivindicações 1 a 3, caracterizado pela realização das análises de qualidade ocorrer simultaneamente com as etapas de fabricação.
5. MÉTODO DE MONITORAMENTO DE PROCESSOS de fabricação de componentes que compreendem uma série de etapas de fabricação, caracterizado por uma ou mais das etapas de fabricação serem monitoradas com sensores; - leitura de identificador exclusivo legível por máquina do componente; - medição de parâmetros indicativos das etapas de fabricação para as etapas de fabricação monitoradas e transmissão dos parâmetros medidos para um sistema servidor; e - geração, pelo sistema servidor, de um certificado de qualidade de produção digital conforme definido em qualquer das reivindicações 1 a 4.
6. MÉTODO de acordo com a reivindicação 5, caracterizado por compreender adicionalmente o despacho do componente de um local de fabricação somente se os resultados de todas as análises de qualidade realizadas forem positivos.
7. MÉTODO de acordo com qualquer das reivindicações 5 ou 6, caracterizado pela primeira das etapas de fabricação ser realizada em primeiro local de fabricação e segunda das etapas de fabricação é realizada em segundo local de fabricação que é diferente do primeiro local de fabricação; e em que os parâmetros indicativos das primeira e segunda etapas de fabricação são armazenados no mesmo sistema servidor e relacionados ao mesmo identificador exclusivo legível por máquina.
8. MÉTODO de acordo com qualquer das reivindicações 5 a 7, caracterizado por compreender adicionalmente: - introdução de nova análise de qualidade por meio de análise dos parâmetros indicativos de uma etapa de fabricação monitorada individual; e - renovação do certificado de qualidade digital, incluindo o resultado da nova análise de qualidade.
9. MÉTODO de acordo com qualquer das reivindicações 5 a 8, caracterizado por uma etapa de fabricação subsequente não poder ser realizada se a análise de qualidade individual de uma etapa de fabricação anterior ainda não houver sido realizada ou se o resultado da análise de qualidade individual for negativo.
10. MÉTODO de acordo com qualquer das reivindicações 5 a 9, caracterizado pelas etapas de fabricação incluírem uma etapa de união de primeiro subcomponente com segundo subcomponente, em que o primeiro subcomponente conduz primeiro identificador exclusivo legível por máquina, o segundo subcomponente conduz segundo identificador exclusivo legível por máquina e, opcionalmente, em que o certificado de qualidade digital compreende os resultados das análises realizadas do primeiro e do segundo subcomponente.
11. MÉTODO de acordo com qualquer das reivindicações 5 a 10, caracterizado por compreender adicionalmente o retrabalho de um componente caso os resultados de uma ou mais das análises realizadas sejam negativos.
12. MÉTODO de acordo com qualquer das reivindicações 5 a 11, caracterizado pelas análises de qualidade individuais compreenderem análise de uma combinação de parâmetros.
13. MÉTODO de acordo com qualquer das reivindicações 5 a 12, caracterizado por compreender adicionalmente a marcação do componente com um identificador exclusivo legível por máquina.
14. SISTEMA DE CONTROLE DE QUALIDADE para verificar a qualidade de processos de fabricação de produtos que possuem identificadores exclusivos legíveis por máquina e envolvem uma série de etapas de fabricação sensíveis à qualidade em uma estação de fabricação, caracterizado pelo sistema de controle de qualidade compreender: - um ou mais sensores na estação de fabricação para medir parâmetros indicativos de uma qualidade das etapas de fabricação sensíveis à qualidade; - um leitor nas estações de fabricação para leitura do identificador exclusivo legível por máquina; - um transmissor para transmitir os parâmetros medidos e o identificador exclusivo legível por máquina para um sistema servidor; e - em que o sistema servidor é configurado para realizar um método conforme definido em qualquer das reivindicações 1 a 4.
BR112020025409-6A 2018-06-14 2019-06-13 Métodos de geração de certificado de qualidade e de monitoramento de processos e sistema de controle de qualidade BR112020025409A2 (pt)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP18382425.9 2018-06-14
EP18382425 2018-06-14
PCT/EP2019/065612 WO2019238890A1 (en) 2018-06-14 2019-06-13 Quality monitoring of industrial processes

Publications (1)

Publication Number Publication Date
BR112020025409A2 true BR112020025409A2 (pt) 2021-03-09

Family

ID=62778869

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
BR112020025409-6A BR112020025409A2 (pt) 2018-06-14 2019-06-13 Métodos de geração de certificado de qualidade e de monitoramento de processos e sistema de controle de qualidade

Country Status (7)

Country Link
US (1) US20210232126A1 (pt)
EP (1) EP3807730A1 (pt)
JP (1) JP7455765B2 (pt)
CN (1) CN112513755A (pt)
BR (1) BR112020025409A2 (pt)
MX (1) MX2020013585A (pt)
WO (1) WO2019238890A1 (pt)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AT521576B1 (de) * 2018-08-21 2022-05-15 Wittmann Tech Gmbh Verfahren zur Qualitätskontrolle und/oder Nachverfolgung eines in einem Produktionszyklus hergestellten Spritzgießteils sowie Kunststoffindustrieanlage hierfür
IL263399B (en) * 2018-11-29 2022-09-01 Inspekto A M V Ltd Centralized analyzes of multiple devices for visual inspection of a production line
CN113804244B (zh) * 2020-06-17 2024-06-25 富联精密电子(天津)有限公司 缺陷分析方法及装置、电子装置及计算机可读存储介质
CN113996953B (zh) * 2020-07-28 2023-08-11 宝山钢铁股份有限公司 一种激光焊机的状态数据综合采集分析系统
US11663548B2 (en) 2020-11-30 2023-05-30 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. System and method for rapid defect entry
DE102021125343A1 (de) * 2021-09-30 2023-03-30 Schott Ag Verfahren und Vorrichtung zur Herstellung einer Vielzahl von Bauelementen mit zumindest einer elektrischen Durchführung und einem Informationsspeicher, Bauelement sowie Verfahren und Vorrichtung zur Weiterverarbeitung solcher Bauelemente
WO2024121148A1 (en) 2022-12-07 2024-06-13 Gestamp Automoción, S.A. Tracking workpieces in industrial processes and quality control systems and methods
GB2625148A (en) * 2022-12-09 2024-06-12 Degould Ltd Vehicle quality control system
EP4390590A1 (en) * 2022-12-20 2024-06-26 Tetra Laval Holdings & Finance S.A. A computer implemented method for secure transmission of a data message from a source node to a target node

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5284164A (en) * 1991-11-07 1994-02-08 Brown & Williamson Tobacco Corporation Method for improving the quality of products produced in the cigarette manufacturing process
JPH0765077A (ja) * 1993-08-31 1995-03-10 Kubota Corp 生産ラインのライン品質診断方法とその装置
JP4693225B2 (ja) 2000-11-06 2011-06-01 株式会社東芝 製造ラインの自動品質制御方法及びその装置並びに記憶媒体、自動品質制御プログラム
US6909927B2 (en) * 2001-04-06 2005-06-21 Ricoh Electronics, Inc. Apparatus and method for monitoring manufacturing status
JP2003233652A (ja) * 2002-02-12 2003-08-22 Sharp Corp 品質管理システム、品質管理方法、品質管理プログラム及び品質管理プログラムを記録した記録媒体
US20050285440A1 (en) * 2004-06-23 2005-12-29 Bal Pushpinder S Wheel traceability system
US20110282476A1 (en) * 2010-05-07 2011-11-17 Skinit, Inc. Systems and methods of on demand manufacturing of customized products
US9110452B2 (en) * 2011-09-19 2015-08-18 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Inferential process modeling, quality prediction and fault detection using multi-stage data segregation
CN103842920B (zh) * 2011-09-29 2016-10-19 普锐特冶金技术德国有限公司 验证制造过程的过程参数的方法
US9910429B2 (en) 2013-09-03 2018-03-06 The Procter & Gamble Company Systems and methods for adjusting target manufacturing parameters on an absorbent product converting line
US9842303B2 (en) 2014-03-05 2017-12-12 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Method for coupling quality control data of a subassembly of components to a main product assembly
US10916005B2 (en) * 2014-11-24 2021-02-09 Kitov Systems Ltd Automated inspection
EP3329433A1 (en) 2015-07-29 2018-06-06 Illinois Tool Works Inc. System and method to facilitate welding software as a service
CA3007973C (en) * 2015-12-08 2020-11-03 Sight Machine, Inc. System and method for monitoring manufacturing
US10037024B2 (en) * 2016-01-18 2018-07-31 GM Global Technology Operations LLC Automated stochastic method for feature discovery and use of the same in a repeatable process
US10852712B2 (en) * 2016-02-17 2020-12-01 Plataine Ltd. Tracking production in a production facility using searchable digital threads
WO2018138759A1 (ja) * 2017-01-24 2018-08-02 富士通株式会社 プログラムの利用支援プログラム、プログラム利用支援装置およびプログラム利用支援方法
JP6991833B2 (ja) * 2017-10-31 2022-01-13 株式会社日立製作所 因果関係モデル構築システムおよび方法
US20200326680A1 (en) * 2018-01-25 2020-10-15 Beet, Inc. Process digitalization technology

Also Published As

Publication number Publication date
US20210232126A1 (en) 2021-07-29
EP3807730A1 (en) 2021-04-21
JP7455765B2 (ja) 2024-03-26
JP2022501683A (ja) 2022-01-06
CN112513755A (zh) 2021-03-16
MX2020013585A (es) 2021-05-12
WO2019238890A1 (en) 2019-12-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
BR112020025409A2 (pt) Métodos de geração de certificado de qualidade e de monitoramento de processos e sistema de controle de qualidade
US11449980B2 (en) System and method for combined automatic and manual inspection
US10539380B2 (en) Method and system for thermographic analysis
SA516380413B1 (ar) طريقة ونظام لتقييم عيوب أنبوب
JP6811018B2 (ja) 品質評価システム、品質評価方法及びプログラム
EP2778818B1 (en) Identification of faults in a target system
JP6795562B2 (ja) 検査装置及び機械学習方法
CN112183919A (zh) 质量预测系统和质量预测方法
CN102844658A (zh) 自动化部件验证系统
JP6823025B2 (ja) 検査装置及び機械学習方法
JP2012020336A (ja) スポット溶接における一元制御・検知システム
Ahmed et al. Condition monitoring in the management of maintenance in a large scale precision CNC machining manufacturing facility
RU2727470C2 (ru) Способ оперативной диагностики модулей металлообрабатывающих станков
JP7509027B2 (ja) 車両検査方法および車両検査システム
Eddy et al. A defect prevention concept using artificial intelligence
JP2008181341A (ja) 製造不良要因分析支援装置
KR102045230B1 (ko) 광학 기구용 마운트의 테스트 장치 및 방법
JP2020042673A (ja) 検証装置
WO2023002673A1 (ja) 解析装置、解析システム、解析方法、および解析プログラム
KR20240067677A (ko) 용접품질 예측장치 및 그 방법
EP4102318A1 (en) A method of virtually inspecting a quality of a product
Voroshilov et al. Application of intelligent analysis to identify defective vehicle components
Shitova APPROACH TO CLASSIFYING MEASURING INSTRUMENTS AS INDICATORS, TAKING INTO ACCOUNT THE PROBABLE RISK
CN118210787A (zh) 基于多维度车辆大数据与车况智能缺陷推断技术的实时车况自动化检测方法
JP2023154742A (ja) 学習システム、不良予測システム、学習済みモデル、学習方法、及び不良予測方法

Legal Events

Date Code Title Description
B350 Update of information on the portal [chapter 15.35 patent gazette]