質量管理 | 海克斯康助力風電零部件企業以數據驅動質量數字化

Part.01

案例背景

某風電零部件頭部企業依托母公司在高溫合金材料領域的技術和產能優勢,進一步向大型高端裝備核心精密零部件延伸,基本形成從基礎材料到核心零部件,再到成套裝備的自主可控產業鏈條,為實現“中國制造2025”做出積極貢獻。項目總投資40多億元,占地面積600多畝,屬于省級重大項目。主要生產用于海上風電、高速軌道交通等行業的行星銷軸、行星齒輪、太陽輪、內齒圈、扭力臂、齒輪箱端蓋等高精零部件。將實現大型海上風電關鍵部件全工序生產,響應客戶“一站式”交付需求,高度契合國家碳達峰、碳中和發展戰略。項目以實現制造工藝原始創新為目標,以提高零部件加工精度為切入點,集成國內外各類先進加工設備300多臺套,配套先進智能化管理軟件,實現全流程智能設計、智能生產、智能裝備、智能管理、智能服務,小批量定制,24小時無人值守,具有單耗低、排放低、效率高等特點,單位綜合能耗達到行業最低水平。

質量管理 | 海克斯康助力風電零部件企業以數據驅動質量數字化的圖1

海克斯康憑借其在國內外實施的數字化檢測系統建設經驗,通過提供數字化質量平臺,幫助某風電零部件企業實現貫穿質量控制和質量管理的全面質量管理,并結合高端風電精密部件的特點,幫助實現“數據驅動、狀態感知、實時分析、優化決策、精準執行”的質量控制系統,推動企業質量管理過程的全面升級。

Part.02

用戶需求

01

公司系統多,系統間的數據沒有聯通;

02

數據傳遞依賴人工記錄、紙質單據傳閱,數據的準確性難以保障;

03

工藝信息、工單、質量數據等傳遞依賴于紙質單據,效率低、追溯復雜、保存困難、難以進行有效的過程控制;

04

質量異常管理,通過線下紙質單據管理,處理效率低,追溯困難;

05

檢測設備數據,手動記錄到紙質單據,無法保證數據的及時性、準確性、一致性;

06

檢驗過程,人工查閱紙質圖紙、工藝規范等文檔過程繁瑣,且紙質文件保存、下發成本較高;

07

質量數據監控困難,靠人工巡查,成本高、效果差;

08

質量數據統計分析,依賴人工進行數據匯總、分析,效率較低。

Part.03

解決方案

基于企業目前質量管理面臨的核心問題和需求,海克斯康的數字化質量管理平臺,結合高端風電精密部件行星銷軸、箱體、齒輪等典型零件特點,圍繞高端風電精密零件智能制造能力體系,以“數據驅動、狀態感知、實時分析、優化決策、精準執行”為方針,以銷軸數字化產線為應用單位,建設面向生產過程的自主決策質量控制系統。以產品質量及保障過程全面提升為基礎,融合自動化、信息化、人工智能,實現檢驗工藝單一來源,檢驗任務統一調度執行,過程質量參數實時監控,質量大數據分析與預測;實現以數據驅動的質量控制能力提升工作。

質量管理 | 海克斯康助力風電零部件企業以數據驅動質量數字化的圖2

01

質量目標

a) 基于現有ISO9001體系架構,升級優化質量體系文件;

b) 升級優化建設管控質量相關文件要求,以滿足企業質量數字化升級要求;

c) 升級優化建設精益質量相關文件要求,以滿足數字化智慧質量要求;

02

質量策劃

a) 實現基于MBD的在線工藝協同:與 PDM系統打通,將工藝信息、MBD圖紙等信息自動導入到QMS系統;在 QMS 系統中,實現基于圖紙解析的檢驗計劃編制,實現基于圖紙引導的測量數據采集;

b) 工藝變更協同:工藝變更,系統自動觸發檢驗計劃的升版;

c) 實現圖紙解析,自動提取圖紙中的尺寸特征信息;

d) 實現檢驗作業指導書、三坐標程序的在線管控與在線查看指導;

03

質量執行與控制

a) 對產線質量參數實時采集;

b) 自動評定與判異、報警預警;

c) 出現質量異常,觸發質量問題處理流程;

04

質量優化提升

a) 實測數據與模型理論數據的實施比對分析;

b) 實現以質量數據為主線的質量管理PDCA閉環;質量大數據分析改善設計工藝; 

c) 過程質量一鍵追溯,追溯效率提升;

d) 實現尺寸動態抽樣,減少檢驗頻次,降低檢驗成本;

e) 工廠可視化管理,最實時的數據支撐(動態駕駛艙);

質量管理 | 海克斯康助力風電零部件企業以數據驅動質量數字化的圖3

質量管理 | 海克斯康助力風電零部件企業以數據驅動質量數字化的圖4

質量管理 | 海克斯康助力風電零部件企業以數據驅動質量數字化的圖5

Part.04

項目收益

1、 建設滿足企業數字化升級的ISO9001體系要求;實現質量目標在線實時管控率100%;

2、 實現計量器具檢定保證及時率:100%;在線管控計量器具狀態,超期/誤用率:0%;

3、 實現基于MBD的在線工藝協同,基于工藝解析的控制計劃、檢驗計劃編制,控制計劃、檢驗計劃編制效率提升;

4、 實現了多源異構質量檢驗數據的結構化統一存儲,為質量追溯、質量數據分析提供支撐;

5、 使工序質量的控制由事后檢查轉變為以預防為主的質量控制,降低了廢品率;

6、 質量數據透明化,支持高效靈活的質量決策;

7、 實現以質量數據為主線的質量管理PDCA閉環;通過質量大數據分析改善設計工藝,降低缺陷損失;

8、 實現尺寸動態抽樣,減少檢驗頻次,降低檢驗成本。

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