Présentation du produit Oracle Fusion Cloud Quality Management

Gestion de la qualité en boucle fermée

Une gestion efficace de la qualité des produits est essentielle au succès de votre marque. La qualité doit être au centre de vos préoccupations dès le début, lors du processus de conception et jusqu'à la livraison du produit final.

Oracle Fusion Cloud Quality Management est un logiciel de gestion de la qualité en boucle fermée dans le cloud qui vous aide à identifier, analyser, corriger et prévoir les problèmes de qualité. Quality Management est une fonctionnalité intégrée d'Oracle Fusion Cloud Product Lifecycle Management (PLM), dans la suite Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing. Elle fait de la gestion de la qualité une partie de chaque processus et la rend accessible à toutes les équipes.

Un aperçu en temps réel de la qualité

Ces tableaux de bord configurables permettent d'accéder à toutes les données de performances de qualité en un seul endroit, ce qui vous donne une vue en temps réel de la qualité des produits de votre portefeuille, y compris les nouveaux produits que vous prototypez. Ici, vous pouvez voir tous vos articles défectueux et combien de fois ils ont causé un problème de qualité.

L'accès à ce type d'informations de qualité sur un écran intuitif permet aux équipes de collaborer et d'itérer sur des conceptions pour répondre aux attentes des clients. Il vous permet également d'être proactif lors de la conception de nouveaux produits, car vous pouvez prendre en compte les données existantes.

Surveillez la qualité où que vous soyez

Les équipes, même si elles sont réparties dans le monde ou si elles travaillent à distance, peuvent utiliser Quality Management pour enregistrer, visualiser, surveiller et collaborer sur des problèmes de qualité potentiels à partir de n'importe quel appareil. Grâce aux fonctionnalités intégrées de machine learning et d'intelligence adaptative, vous pouvez obtenir des renseignements et analysez les causes premières pour résoudre les problèmes de qualité rapidement ou avant qu'ils ne se produisent.

Surveillance intelligente continue

Comme de nombreux produits, les bras robotiques sont complexes et intègrent du matériel avec des logiciels connectés, ce qui rend difficile la gestion de la qualité. Maintenant que les produits peuvent être livrés en tant que service, vous avez besoin d'un moyen de prévoir les problèmes de qualité avant qu'ils ne se produisent.

Ici, il semble qu'Oracle Fusion Cloud Internet of Things Intelligent Applications ait détecté un incident potentiel qui nécessite votre attention. Ce bras robotique pourrait présenter un risque de qualité.

Prévoyez pour ne pas subir

En explorant les données d'IoT Intelligent Applications, vous pouvez vérifier qu'une anomalie a été détectée sur un attribut de ce bras robotique. Ce tableau de bord permet aux équipes qualité de surveiller les produits pendant la production et sur le terrain. Les notifications automatiques sur les anomalies vous permettent de résoudre les problèmes avant qu'ils ne deviennent des problèmes.

Une source unique de données sur le produit vous permet d'utiliser un contrôle de processus statistique prêt à l'emploi pour surveiller les données de production à l'aide de la plage de couple spécifiée afin de prévoir les pannes potentielles.

Notifications des problèmes de qualité

Lorsque vous étudiez davantage l'incident ouvert avec Quality Management, vous pouvez voir que l'application d'IoT a généré automatiquement un rapport de problème. Il semble qu'une exception de couple grave doive être remontée.

La concentration de ces informations sur un seul système vous permet de connecter les exigences et l'analyse du mode de défaillance de conception et de l'effet (DFMEA) pour une évaluation de la qualité plus rapide. Cela signifie que la qualité peut être mesurée et évaluée de manière globale dans la conception de l'ingénierie, la fabrication et l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement.

Traçabilité des exigences

Dans le cadre de leur analyse, votre équipe qualité peut examiner les exigences techniques et exécuter des scénarios de simulation prédictifs pour voir si l'ajustement des spécifications de couple ou des paramètres de test actuels résoudra le problème.

D'autres techniques d'atténuation des risques peuvent être modélisées au sein du système pour améliorer davantage les données de qualité, telles que l'analyse détaillée des risques.

Meilleure atténuation des risques

Votre équipe qualité peut examiner la DFMEA pour voir si le risque a été prévu et s'il correspond avec les exigences opérationnelles afin de déterminer si une résolution possible peut être identifiée.

Vous pouvez également déterminer le risque en évaluant et en classant les pièces dans votre nomenclature. La notation des risques aide les équipes à garder un œil sur les éléments qui peuvent devenir des problèmes.

Réduisez la durée des cycles en évaluant les risques

Ici, nous voyons l'évaluation des risques utilisée au début du cycle de conception pour sélectionner les éléments à surveiller pour détecter d'éventuels problèmes. En regroupant les facteurs de qualité, les fournisseurs, l'approvisionnement et d'autres informations, l'évaluation du risque détermine la probabilité que l'article engendre un problème.

Ces problèmes potentiels sont classés par ordre de priorité et vos équipes de qualité peuvent utiliser la note composite pour déterminer les problèmes à faire remonter et ceux nécessitant une action préventive.

Actions prédictives

Avec le processus en boucle fermée, l'analyse de la cause première est lancée dans un nouveau workflow. L'équipe étendue peut travailler ensemble pour atténuer et contenir les problèmes potentiels sur vos sites de fabrication avant que le bras robotique ne cause des problèmes sur le terrain.

Cet écran affiche le rapport sur les problèmes sur différents sites de fabrication et les relations internes entre les différentes données de qualité et de produit pour vous aider à comprendre la portée du problème. De là, vous pourrez déterminer la meilleure solution au problème.

Analyse intégrée de la cause première

Avoir une analyse contextuelle de la cause première, modélisée dans ce cas sous la forme d'un diagramme d'Ishikawa/en arête de poisson, permet de relier le produit aux exigences techniques et d'atténuer les problèmes de chaîne d'approvisionnement plus tôt.

Ici, la cause première a été déterminée comme une défaillance sur le moteur, délivrée par un fournisseur externe qui ne répondrait pas à la spécification de couple.

Réglez les problèmes fournisseur

Pour tous les problèmes de qualité liés à l'un de vos fournisseurs, vous pouvez lancer un audit et enquêter.

Dans ce cas, l'audit notifie au fournisseur le problème potentiel avec son moteur. Nous pouvons voir que le fournisseur a reçu une demande pour corriger la qualité globale du moteur et améliorer son processus de production.

Trouvez une solution aux problèmes des produits

Avant que le fournisseur n'ait résolu le problème, vos équipes d'ingénierie peuvent demander un changement de fournisseur afin d'obtenir un moteur qui répond aux spécifications avec des capacités de couple accrues. Cette approche évite également la fabrication de produits avec des pièces défectueuses.

En agissant de la sorte tout au long de la conception et de la fabrication du bras robotique, vous maintenez le niveau de qualité dans tous les emplacements de fabrication.

Améliorez la qualité générale

Après le changement de fournisseur, vous pouvez compter sur un nouveau moteur. En surveillant l'actif sur le terrain avec la connectivité IoT, vous pouvez voir que le bras robotique fonctionne correctement.

Ce processus de qualité en boucle fermée vous permet d'enregistrer et de prévoir les problèmes et d'agir avant qu'un problème n'ait une incidence sur le client sur le terrain.

La qualité est l'affaire de tous

Un graphique conserve tous les canaux de l'entreprise utilisés dans le processus de qualité plus tôt. Cet écran vous permet d'effectuer une analyse descendante à n'importe quelle étape du cycle de vie du produit pour mieux comprendre les relations entre les données interconnectées et l'interdépendance des problèmes de qualité. Ici, vous pouvez rechercher et voir l'impact d'un événement de qualité.

La qualité en tant que facteur de différenciation

Avec toutes ces informations de qualité disponibles en contexte, vous pouvez effectuer des itérations sur vos conceptions initiales pour améliorer les produits et satisfaire continuellement les clients. Vous pouvez également utiliser les mêmes informations pour informer les innovateurs de nouvelles idées potentielles pour de futurs produits.

Les applications de qualité cloisonnées ne répondent plus aux demandes des clients. Quality Management est une fonctionnalité intégrée d'Oracle Cloud PLM intégrée à la suite Supply Chain & Manufacturing, qui crée un fil numérique unique pour compiler des données des produits en boucle fermée et favoriser la qualité de bout en bout. Elle vous permet de mieux fidéliser vos clients, d'augmenter la notoriété de votre marque, de renforcer votre retour sur investissement et de vous démarquer de la concurrence.