Trouver la cause première des défauts dans la production des chips de tortilla

Comment la technologie d'inspection par vision globale permet de gérer la qualité des produits aux étapes critiques du processus de production

Une grande entreprise de snacks recevait des plaintes de clients concernant l'un de ses produits à base de chips tortilla et, en raison du caractère aléatoire des défauts et de la rapidité de la chaîne de production (plus de 100 objets par seconde), il était impossible de déterminer comment corriger ce problème.

L'élément clé pour détecter ce défaut était un système d'inspection capable de mesurer 100 % des copeaux produits, directement au-dessus de la bande du four (étant donné qu'après cette période, les copeaux étaient « empilés » dans un convoyeur plus petit et il n'était plus possible de les inspecter). Le système d'inspection devrait mesurer tous les principaux attributs de taille, de forme et de couleur, mais devrait également identifier et suivre tous les défauts spécifiques au produit qui se produisent avec ce produit.

Objectifs du client

Collectez des données en temps réel sur la qualité des produits et les défauts directement en ligne

Analysez les données relatives aux défauts pour déterminer comment/quand/pourquoi les défauts se produisent

Identifier la cause première et les mesures à prendre pour éliminer les défauts

Solution

Un système d'inspection par vision globale s'est révélé être la meilleure option pour l'entreprise.

Le système Overline peut être installé immédiatement après le four, mesurant les produits directement au-dessus de la bande du four. Chaque puce individuelle a été mesurée et un ensemble de définitions de défauts définies par l'utilisateur a également été créé afin que le système puisse quantifier le nombre de défauts par voie, par type et par heure. Toutes les données ont été affichées aux opérateurs et stockées dans une base de données pour une extraction facile à tout moment.

Résultats

L'analyse des données d'inspection par vision a révélé plusieurs problèmes clés :

• Les produits défectueux sont arrivés par « vagues »
• Une quantité disproportionnée de produits défectueux provenait de deux des gammes de produits
  

À l'aide des données historiques, le client a pu déterminer qu'une grande partie des défauts provenaient de deux des voies et se produisaient à un rythme prévisible.

Grâce à ces informations, le client a pu réduire considérablement le nombre de défauts en trouvant une solution au problème dans les deux voies les plus difficiles. En fait, sur la base de ces données, le client a pu réduire le nombre total de défauts de 27 %.

Les technologies d'inspection par vision globale de KPM Analytics utilisent une tête de capteur compacte montée directement au-dessus d'une chaîne de production existante pour scanner chaque objet qui passe en dessous, dans n'importe quelle orientation et quelle que soit la vitesse de la courroie. Cette technologie génère un flux continu de données d'assurance qualité critiques telles que les attributs de taille, de forme et de couleur, ainsi que des indicateurs de production tels que le débit, la disponibilité et la capacité.

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