Resultados da Indústria: Encontrar defeitos no final da linha significa que o custo já foi pago. Os fabricantes que se destacam em qualidade estão encontrando o sinal antes que o desperdício ocorra.
por Caitlin Gordon
CASO DE USO
Inteligência de Qualidade & Redução Preditiva de Desperdício
A qualidade na manufatura sempre foi uma história contada em atraso. Um relatório de taxa de defeitos chega na quinta-feira. Ele reflete o que aconteceu na semana passada. Até que as ações corretivas sejam definidas, revisadas e implementadas, outra semana se passou. O problema que desencadeou o relatório pode já ter se corrigido ou piorado.
Isso não é negligência. É a consequência natural de sistemas de dados desconectados. Seus dados de inspeção em processo residem em um lugar. Seus dados de lote de fornecedor residem em outro. Seu monitoramento ambiental - temperatura, umidade, vibração - está em outro lugar completamente diferente. Correlacionar esses sinais em tempo real historicamente exigiu um engenheiro de qualidade dedicado com habilidades em SQL e muita paciência.
A qualidade preditiva utiliza dados de produção, inspeção e fornecedores — combinados com machine learning — para prever defeitos antes que ocorram, em vez de detectá-los na inspeção final. Ela move a gestão da qualidade de uma documentação reativa para uma intervenção proativa. Na manufatura, a qualidade preditiva é uma das capacidades fundamentais da Indústria 4.0, ao lado da manutenção preditiva e dos gêmeos digitais.
A maioria dos fabricantes investiu pesadamente no monitoramento da qualidade. Gráficos SPC, rastreamento de CPK, registro de defeitos, os sistemas existem. O que lhes falta é a capacidade de sintetizar esses sinais em uma resposta acionável com rapidez suficiente para fazer a diferença.
Um Diretor de Qualidade (CQO) não deveria gastar 40 minutos extraindo dados de três sistemas para responder à pergunta: 'A taxa de defeitos do novo fornecedor de polímero está correlacionada com a variação da temperatura da nossa prensa?' Essa pergunta deveria levar quarenta segundos para ser respondida, não quarenta minutos.
A questão não é se seus dados podem prever defeitos. Eles quase certamente podem. A questão é se alguém pode acessar esses dados rápido o suficiente para agir sobre eles.
Databricks Genie permite que líderes de qualidade interroguem seu conjunto de dados operacionais completo em linguagem natural. Isso muda o que é possível em uma reunião de revisão de qualidade.
Em vez de revisar o resumo de defeitos da semana passada, um CQO pode entrar em uma reunião e perguntar: 'Quais são os três principais contribuintes da causa raiz para a queda do nosso rendimento de primeira passagem na Linha de Produto A nos últimos 45 dias, correlacionados com os números de lote do fornecedor?' O Genie apresenta a resposta a partir dos seus dados reais de produção, inspeção e aquisição - com citações.
Quando os líderes de qualidade podem acessar e interrogar seus dados de forma conversacional, a função de qualidade muda de caráter. Ela passa de documentar o que deu errado para entender o que está prestes a dar errado e agir antes que o custo do desperdício seja incorrido.
Essa não é uma pequena melhoria operacional. Na manufatura de alto volume, reduzir as taxas de desperdício em até uma fração de um ponto percentual vale uma margem significativa. Os dados para conseguir isso já estão lá. O Genie os torna acessíveis às pessoas que precisam deles, na janela de tempo em que a intervenção ainda importa.
A qualidade preditiva utiliza dados de produção, inspeção e fornecedores - combinados com machine learning - para prever defeitos antes que ocorram, em vez de detectá-los na inspeção final. Ela move a gestão da qualidade de uma documentação reativa para uma intervenção proativa. Na manufatura, a qualidade preditiva é uma das capacidades fundamentais da Indústria 4.0, ao lado da manutenção preditiva e dos gêmeos digitais.
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(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original
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