Oracle Fusion Cloud Quality Management Ürün Turu

Bulutta Kalite Yönetimi

Kapalı döngü kalite yönetimi

Ürün kalitesini etkili bir şekilde yönetmek markanızın başarısı için kritik öneme sahiptir. Kalite, ilk fikirden, tasarım sürecinden ve nihai ürünün teslimine kadar bir odak olmalıdır.

Oracle Fusion Cloud Quality Management, bulut ortamında kalite sorunlarını belirlemenize, analiz etmenize, düzeltmenize ve tahmin etmenize yardımcı olan kapalı döngü kalite yönetimi yazılımıdır (QMS). Quality Management, Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing ürün setine gömülü Oracle Fusion Cloud Product Lifecycle Management'ın (PLM) entegre bir özelliğidir ve bu da onu her sürecin bir parçası haline getirir ve her ekip için erişilebilir hale getirir.

Kaliteye gerçek zamanlı bir bakış

Bu yapılandırılabilir gösterge panelleri, tek bir yerde tüm kalite performans verilerine erişim sağlayarak portföyünüz genelinde prototip oluşturduğunuz yeni ürünler de dahil olmak üzere ürün kalitesinin gerçek zamanlı bir görünümünü sunar. Burada tüm kusurlu eşyalarınızı ve kaç kez kalite sorununa neden olduklarını görebilirsiniz.

Sezgisel bir ekranda bu tür kalite bilgilerine erişilmesi, ekiplerin müşteri beklentilerini karşılamak için tasarımlarda iş birliği yapabileceği ve yineleyebileceği anlamına gelir. Ayrıca, mevcut verileri hesaba katabileceğiniz için yeni ürünler tasarlarken proaktif olmanızı sağlar.

Kaliteyi her yerden izleyin

Küresel veya uzak ekipler de dahil olmak üzere ekipler, herhangi bir cihazdan olası kalite sorunlarını kaydetmek, görselleştirmek, izlemek ve işbirliği yapmak için Quality Management'ı kullanabilir. Yerleşik makine öğrenimi ve uyarlanabilir zeka özellikleri sayesinde içgörüleri keşfedebilir ve kalite sorunlarını hızlıca veya gerçekleşmeden önce çözmek için temel neden analizini çalıştırabilirsiniz.

Sürekli akıllı izleme

Birçok ürün gibi, robotik kollar da karmaşıktır ve donanımı bağlı yazılımlarla entegre ederek kaliteyi yönetmeyi zorlaştırır. Artık ürünler bir hizmet olarak teslim edilebiliyor, kalite sorunlarını gerçekleşmeden önce tahmin etmenin bir yoluna ihtiyacınız var.

Oracle Fusion Cloud Internet of Things Intelligent Applications ilgilenmeniz gereken potansiyel bir vaka belirledi. Bu robotik kol kaliteli bir risk oluşturabilir.

Tepki vermek değil tahmin etmek

IoT Intelligent Applications verilerini inceleyerek, bu robotik kolun bir özelliğinde bir anormallik tespit edildiğini doğrulayabilirsiniz. Bu kumanda tablosu, kalite ekiplerinin üretim sırasında ve sahada ürünleri izlemelerini sağlar. Anormallikler hakkında otomatik bildirimler almak, sorunları sorun haline gelmeden önce ele almanızı sağlar.

Tek bir ürün verisi kaynağı, olası hataları tahmin etmek için belirtilen tork aralığını kullanarak üretim verilerini izlemek için kullanıma hazır istatistiksel işlem kontrolünü kullanabileceğiniz anlamına gelir.

Kalite sorunu bildirimleri

Açık vakayı Quality Management ile araştırırken, IoT uygulamasının otomatik olarak bir sorun raporu oluşturduğunu görebilirsiniz. Yükseltilmesi gereken ciddi bir tork istisnası potansiyeli var gibi görünüyor.

Bu bilgilere tek bir sistemde sahip olmak, daha hızlı kalite değerlendirmesi için gereksinimleri ve tasarım arızası modunu ve efekt analizini (DFMEA) bağlamanıza olanak tanır. Bu, kalite ölçülebilir ve mühendislik tasarımı, üretim ve tüm tedarik zinciri genelinde bütünsel olarak değerlendirilebilir anlamına gelir.

Gereksinim izlenebilirliği

Analizlerinin bir parçası olarak, kalite ekibiniz teknik gereksinimleri gözden geçirebilir ve mevcut tork özelliklerini veya test parametrelerini ayarlamanın sorunu çözüp çözmeyeceğini görmek için tahmine dayalı "olursa ne olur" senaryoları çalıştırabilir.

Detaylı risk analizi gibi kalite verilerini daha da geliştirmek için sistem içinde diğer risk azaltma teknikleri modellenebilir.

Daha iyi risk azaltma

Kalite ekibiniz, olası bir çözümün tanımlanıp tanımlanamayacağını belirlemek için riskin tahmin edilip edilmediğini ve operasyonel gereksinimlerle uyumlu olup olmadığını görmek için DFMEA'yı gözden geçirebilir.

Ürün ağacınızdaki parçaları puanlayarak ve sınıflandırarak potansiyel riski de belirleyebilirsiniz. Risk puanlama, ekiplerin sorun haline gelebilecek öğeleri izlemelerine yardımcı olur.

Risk puanlama ile döngü sürelerini azaltın

Burada, olası sorunlara karşı izlenecek öğeleri seçmek için tasarım döngüsünün başlarında kullanılan risk puanlamasını görüyoruz. Kalite, tedarikçi, satın alma ve diğer bilgilerden elde edilen faktörleri bir araya getiren risk puanı, ürünün bir sorun yaratma olasılığını belirlemeye yardımcı olur.

Bu potansiyel sorunlar puanlarına göre önceliklendirilir ve kalite ekipleriniz bileşik puanı kullanarak hangi sorunların iletileceğine ve hangilerinin önleyici eylem gerektirdiğine karar verebilir.

Tahmine dayalı eylemler

Kapalı döngü süreci ile kök neden analizi yeni bir iş akışında başlatılır ve genişletilmiş ekip, robotik kol sahada sorunlara neden olmadan önce üretim tesislerinizdeki potansiyel sorunu azaltmak ve kontrol altına almak için birlikte çalışabilir.

Bu ekranda, sorunun kapsamını anlamanıza yardımcı olmak için çeşitli üretim tesislerinde sorun raporunu ve farklı kalite ve ürün verileri arasındaki iç ilişkileri görürsünüz. Buradan, sorun için en iyi çözümü belirleyebileceksiniz.

Entegre kök neden analizi

Bu durumda bir Ishikawa/fishbone diyagramı olarak modellenen bağlamsal kök neden analizine sahip olmak, ürünün teknik gereksinimlere bağlanmasına ve tedarik zinciri sorunlarını daha erken azaltmaya yardımcı olur.

Burada kök nedeni, tork şartnamesine uymayacak harici bir tedarikçi tarafından teslim edilen motorda bir arıza olduğu belirlendi.

Tedarikçi sorunlarını giderin

Tedarikçilerinizden herhangi biriyle ilgili tüm kalite sorunları için bir denetim başlatabilir ve araştırabilirsiniz.

Bu durumda, denetim tedarikçiye motorlarıyla ilgili potansiyel sorunu bildirir. Tedarikçinin motorun genel kalitesini düzeltmek ve üretim süreçlerini iyileştirmek için bir talep aldığını görebiliriz.

Ürün sorunlarını çözün

Tedarikçi sorunu çözene kadar mühendislik ekipleriniz, motoru spesifikasyonlara uygun performans gösteren ve tork kapasitesi artırılmış bir tedarikçiyle tedarikçi değişikliği başlatabilir. Bu aynı zamanda gelecekteki varlıkların kusurlu parçalarla üretilmesini de önler.

Robotik kolun tasarımı ve üretimi boyunca bu tür bir eylemde bulunarak, üretim yerleri arasında kalite standardını korursunuz.

Genel kaliteyi iyileştirin

Tedarikçi değişikliğinden ve bunun sonucunda ortaya çıkan yeni motordan sonra, IoT bağlantısı ile sahadaki varlığı izleyerek robotik kolun standartlara uygun performans gösterdiğini görebilirsiniz.

Bu kapalı döngü kalite süreci, sorunları kaydetmenize, tahmin etmenize ve bir sorun sahadaki müşteriyi etkilemeden önce harekete geçmenize olanak tanır.

Kalite herkesin işidir

Grafiksel bir gösterim, kuruluştaki her kanalın kalite sürecine daha erken dahil olmasını sağlar. Bu ekran, birbirine bağlı veriler ile kalite sorunlarının birbirine bağımlılığı arasındaki ilişkileri daha iyi anlamak için ürün yaşam döngüsünün herhangi bir aşamasında detaya gitmenizi sağlar. Burada kaliteli bir etkinliğin etkisini arayabilir ve görebilirsiniz.

Rekabetçi bir farklılaştırıcı olarak kalite

Tüm bu kalite bilgileri bağlam içinde mevcut olduğundan, ürünleri iyileştirmek ve müşterileri sürekli olarak memnun etmek için ilk tasarımlarınızı yineleyebilirsiniz. Aynı bilgileri, gelecekteki ürünler için potansiyel yeni fikirler konusunda yenilikçileri bilgilendirmek için de kullanabilirsiniz.

Silo halindeki kalite uygulamaları artık müşteri taleplerini desteklemiyor. Quality Management, kapalı döngüde ürün verilerini desteklemek ve uçtan uca kaliteyi hızlandırmak için tek bir dijital iş parçası oluşturan Supply Chain & Manufacturing ürün setine gömülü Oracle Cloud PLM'nin entegre bir özelliğidir. Sonuç, daha iyi müşteri sadakati, marka bilinirliği ve yatırım getirisi ile daha güçlü bir rekabet avantajıdır.

Oracle Fusion Cloud Product Lifecycle Management hakkında daha fazla bilgi edinin

Product Lifecycle Management kullanmaya başlayın