生产现场的101种防错~

分享一个你大概率听过的故事。一家世界500强的日用品公司,在其香皂流水生产线上,发现有空的包装盒(没有装入香皂)流入包装箱,造成客户投诉的情况。
公司立即成立整改小组(Team),组织生产、技术、质量、设备等多部门的人员参与,成功解决了问题。解决方案是在终端流水线增加了一台“称重设备”,并能自动将重量超出设定公差的包装盒剔除生产线,经过跟踪验证,确定了其可靠性,最终在公司的其他工厂推广使用。
先别走!!!  因为……
故事还没有讲完,在国内做香皂的某乡镇企业,发生了同样的问题,空的包装盒入箱,私人老板立马找到了车间主任,命令其立即解决这个问题。车间主任在生产线琢磨了半天,从库房里拖出了一台电风扇放在流水线边上,调整了下距离和风速,风扇的风刚好可以将空盒子吹下来。老板看后满意地走了。
故事看到这,很多朋友都会赞叹车间主任的“机智”,可能同时还会想着500强的公司是吃饱了撑的,大动干戈,动用这么多人,投入这么大,还抵不上一个电风扇方便。事实是这样吗?我们先留个悬念在这!但是从故事中,有几个非常重要防错概念已经出来了。成本(对老板),方便(对员工),稳定性(对于解决问题),这三个标准请各位朋友一直放在心里,并结合下面大量的案例进行体会。在《生产线的“防错”技术一览》里,小唐老师详细分析了各种防错的理论与思路。今天,咱们换个角度,只谈案例,不谈理论(小唐老师相信,生生的案例最能打动人),将那些生产过程中最常遇到的,最让我们头疼的“错误”可能的解决/防错方法分享给你们。
 1“料”位防错
对于涉及到流程性材料(比如塑料粒子)的工厂来说,经常涉及此类问题。比如下面这个“烘料筒”
在生产之前,常需要对塑料粒子进行烘干(比如烘除水分)。塑料粒子一般是从上面“吸”入,下面抽出。假设烘料桶里没有料/料不多了,刚抽进去的料,没有充分烘干就抽出来了,所以桶内的料有个“最低料位”的要求。看看有哪些常见的防错方法。
a. 开目视条,标识最低粒位
是在料筒上开了个目视条(一般是玻璃),再标识出最低粒位,通过加料工来观察料位是否低于标识线。不过毕竟加料工不同时一直盯着每台烘料筒,所以这种防错小唐老师并不是非常认同。
b. 从抽料过程想办法
这是一种从“源头”想办法的防错,强制让进料管一直抽料,保证料筒“满满的”,有些朋友可能会问,那源头上没料了怎么办?一般会再加一道防错,如果连续三次都抽不到料,则触发警报。
c. 抽水马桶结构
在料筒顶上安装了一个机构,这种机构与抽水马桶原理类似,当料筒里面料是满的时候,机构处于1号位置(下面有料“顶”着),当料位不满的时候,机构便处于2号位置(没料了,一段便掉下来了),触发警报。
d. 钻孔,装传感器
在最低料位处的筒上钻一个孔,在筒对面也钻一个孔。同时安装红外线传感器(一端发射,一端接收),但料低于最低料位了,料便不能挡位发射的光了,接收处便能接收到光,触发警报。
 2“液”位防错
“液”位防错很多思路可以借鉴“料”位防错,毕竟一个是固体,一个是液体。小唐老师这里分享几种不一样的思路。
水洗工序在很多行业有所应用,比如金属橡胶件的预处理、油漆的水处理、玻璃切模洗后的水洗等。如果水位太低(如进水太慢或零件太大,把水漫出来了),造成水洗不干净的情况;
a. 压力传感器
最低水位要求处增加传感器,水位低于此线时(如上图),触发警报。
各种液位传感器
“液”位防错,液体当然不光是水,还有其他液体,下面我们来看看发泡工序中的A/B料的监控。
b. 称重法
料桶下面增加称重器,当料越用越少的时候,称出来的重量就越来越小,当小到和空料桶重量差不多的时候,表明料快用完了,设置好重要要求,可以提前进行报警。小唐老师还看到比较巧的设计,因为当时没来得及拍照,就画了个示意图。
在料筒下面装了个弹簧,当料越用越少的时候,总重就越来越小,弹簧慢慢弹起来了,料筒便倾斜了,可以将料筒里的料吸得更干净。
c. 磁性原理
很多料桶是密闭的,怎么监控里面的料位是非常难的,下图给出的是一个非常棒的思路。
在料筒内固定了方向确定的磁铁,磁铁可包在塑料里在液位上,与外面的磁片进行相互吸引,显示出里面的液位(如上图中的红白色)。
 3定置定位防错
什么叫“定置定位”,就是把东西放的位置固定好,东西只放在“该放的位置”。
a. 标识防错
该防错适合工厂档案室文件的管理。
很多文件是有顺序的,如果取出后不按原来的位置放回去,下次查询的时候就很不方便。用粗的笔在书的侧面直直的划上一笔(如上图)。如果书取出后没按原样放回,直线便不直,起到防错。
b. 放置位置/料箱防错
这些工具为什么放得这么整齐,看到工具背后的凹槽了吗?现场的物料放置也可以采用类似的思路。
c. 工位设计
在很多企业,尤其是日本企业审核的时候,总结得工位非常拥挤,仔细一看,却觉得工位该放的东西都放在该放的位置有些甚至想多放一种零件,多放一个料架都不能够。这就是从工位设计上进行的定置定位防错。
 4零件漏装/误装防错
a. 传感器
装配过程中如果需要装多个零件,经常发生漏放零件的情况。传感器是个非常常见的应用。一般是光学原理,当零件装到位的时候,遮住了传感器,才会触发下一个动作
b. 顺序防错
注意小唐老师用红框框出来的四个料盒。这实际是用来放螺丝的。四种不同、但外形很相似的螺丝,如果拿错螺丝,会有错装的风险。这四个料盒实际是挨个打开的(如图中打开的是第二个),与扭矩枪的输出扭矩直接关联。当手去拿了螺丝,触发传感器,下一个料盒才会打开。
c. 光学扫描
对于散件特别多的总成,比如仪表板,光学扫描是个不错的思路。原理是将装配好的总成拍个照,并与电脑中存储的合格样件进行比对,如果有哪个散件漏装,在电脑屏幕上标识出来并报警。
影像全检设备
 5未到位/超位防错
a. 传感器
密封条常需要“注塑”工序进行接角。密封条如果没有插入到注塑模具该到的位置,会造成尺寸偏差。
所以在模具顶处常装有传感器,密封条没有插入到位,设备不会进行注塑过程。这个防错与之前的防错很类似,为什么小唐老师要单独列出来呢?因为这种传感器有耐高温、耐高压的要求,需要专门选购。可以应用的工艺还有EPP发泡、搪塑等。
b. 长度分段防错
上面提到的多个防错更多是“有”和“无”的防错,这里设置了中间区域,也就是分段控制的。(1) 当长度超过中间的传感器时,会提前进行报警,但还是可以正常使用,可以让步接收,设备不会停止(2) 当长度超过最左边的传感器,会直接关停设备
 6漏检防错
这一部分对于工序长的生产线非常有意义。比如座椅与整车装配线。
a. 出条码
只有当某个检验工位各项指标都合格了,条码打印机才会出条码。也就是默认有条码的都是合格品。
不过小唐老师也遇到过例外情况,比如员工将一个合格件在测试设备上连续测10次(不用上下件),然后出来10个条码,后面的9个零件都不用测试了。直接废掉了当时的设计意图~所以说呀,人的“智慧”是无穷的~
这种方法还有个缺陷是,如果有几十道检验工序,每个工序都出来条码,估计零件上没地方贴了。
b. 扫条码,系统识别防错
这种方法是一开始就贴条码,到后续每一段工序时,都会进行扫描,如果系统发现前一工序没有扫/没有数据时,就不能往下流转。
和a方法比起来,这种工序要高级很多,可以避免人为的干扰,但是需要考虑前期扫码设备的投入成本。
 7参数误操作防错
Formel Q质量能力(不了解Formel Q的朋友可参考小唐老师《大众Formel Q质量能力》篇)中P6.2.3有这么一句,“避免生产设备(控制面板)被无权限的人操作”。为了防止这种情况的发生,看看有什么办法。
a. 物理法
直接、简单、暴力,用锁锁上,钥匙掌握在有权限的人手中。
b. 电子(系统)法
通过系统上设置密码,或者指纹识别来避免被无权限的人误操作。
 8取件防错 
a. 光学顺序防错
每个散件取料位置设置光学传感器,员工需要按照装配顺序取料后才可安装。如果取料顺序错误,或者遗忘某个散件,则系统报警!
b. 按灯系统
很多大件(比如座椅骨架)因为件大,一般不会全部配送到现场工位旁边。会在线边有个物料仓库。尽管如此,众多的物料、高中低配的零件,还是容易搞错。
这是通过系统的方法进行防错,系统发出计划单同时,相应的配料清单就确定下来了。操作人员扫描配料清单上的条码,系统就会让这一车需要用到的物料上的小灯亮起,操作人员就知道到哪去取料。操作人员去取料后,感应到传感器,灯自动灭掉,直到完成配料。
 9极限样件防错
这一点常被大家忽略,因为有个潜意识,觉得(测试)设备总是可靠的,实际上也有稳定性的波动。又不能每次开班前都对其进行年度校验。用极限样件来确认其状态是个不错的方法。
比如上图的尺寸检验是通过设备来完成的,可以在开班前,故意用接近/超出上下公差的极限样件来验证设备,看看能不能测出超出上下公差的情况。
 10漏工序防错
各种工序差别很大,这里没法都涉及到,小唐老师举一个特别的例子。
上图小小的圆点是倒车雷达,一般是通过(3M)胶粘到保险杠上的,在粘之前,会有个手工涂一层底涂的过程。但因为是手工作业,会导致漏工序(漏底涂)的情况。有公司在底涂胶里加入荧光/感光粉,后续设备压合3M胶的时候,会增加传感器感应有没有荧光/感光粉,可以实现对漏底涂的情况进行防错。
 11物流防错
a. 物理通道
上面的货架都是有坡度的,货物从高处进,低处出,从而保证先进先出。
b. 库位条码
不要总觉得物料才能贴条码,其实库位也是可以贴的。一般在入库时,需要仓库操作人员扫零件与库位条码进行绑定,避免放错库位。
c. 电子化技术
在《工业4.0的工厂应该是什么样子?》里,小唐老师分享了很多这方面的应用,现部分分享如下。
3D仓库
立体货柜
没有轨道的AGV小车
终于讲完了!啥?说好了101个呢?这不才11个吗?抱歉小唐老师多打了个“0”。表打我~~
文章转自:汽车零部件技术

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