Auteur: Karl D’haveloose

C'est tout de même formidable que nous soyons tous fascinés par les nouvelles technologies de production et l'automatisation... Et il se trouve que c'est justement la mission qu'Industrialfairs s'est fixée avec ses cinq salons consacrés à la technologie, tels que D2M et Machineering, sans bien sûr oublier sa lettre d'information mensuelle Industrialnews Monthly, qui compte aujourd'hui pas moins de 36.435 abonnés issus du secteur de l'industrie. Mais pour qu'un message soit correctement transmis, il faut d'abord qu'il soit suffisamment nuancé. Vous ne pouvez produire de manière efficace que si vous adoptez une approche tout aussi innovante au début (la phase de conception) qu'à la fin (le contrôle de la qualité).

On ne saurait trop insister sur l'importance de la qualité de la production. Des processus de contrôle de la qualité fiables garantissent la conformité aux réglementations européennes, évitent des erreurs de production coûteuses et permettent d'obtenir des produits plus performants pour une plus grande satisfaction des clients. Bien que la plupart des fabricants reconnaissent la nécessité d'une assurance qualité rigoureuse, nombre d'entre eux continuent de recourir à des processus inadéquats. Découvrez ici comment les entreprises peuvent améliorer leur CQ pour atteindre une meilleure efficacité à long terme.

Tout commence dès la conception pour la fabricabilité (design for manufacturability)

Une meilleure garantie de la qualité commence avant même le début de la production. Les ingénieurs doivent aborder la conception des produits dans une perspective à long terme, en tenant compte de la fabricabilité de leurs produits. Plus la fabrication d'un produit est simple, moins il y a de risques d'erreurs de production. L'intelligence artificielle (IA) peut changer la donne à cet égard, dans la mesure où elle permet d'analyser les relations complexes qui existent dans de vastes ensembles de données afin de prendre en compte de multiples aspects de la conception, y compris la fabricabilité, puis de générer des maquettes sur la base de ces éléments. Ces outils permettent de limiter le nombre d'essais par tâtonnement et d'obtenir des conceptions de grande qualité en moins de temps.

Il peut également être utile d'obtenir la contribution de plusieurs intervenants au cours du processus de production. Des phases de conception plus conjointes conduisent en effet à des flux de production qui prennent en compte les différents besoins et les problèmes potentiels. Les erreurs et les goulets d'étranglement sont ainsi moins fréquents.

Les jumeaux numériques dans le processus de conception

Les jumeaux numériques peuvent également être d'une très grande utilité lors de la phase de conception. Ces modèles virtuels permettent de procéder à des simulations rapides et fiables visant à détecter et à résoudre les problèmes avant qu'ils ne se produisent lors du prototypage ou de la production à échelle réelle.

Contrairement aux modèles numériques conventionnels, les jumeaux numériques utilisent des données du monde réel pour étayer leur conception et leurs performances. Ce lien avec le monde réel permet aux ingénieurs de voir comment différents matériaux ou conceptions globales se comporteront par la suite dans des conditions différentes. Ils peuvent ainsi perfectionner la conception afin d'optimiser l'efficacité de la production.

Cette approche de la conception présente deux avantages non négligeables pour le CQ. Premièrement, le fait de traiter les problèmes de manière précoce et précise permet d'obtenir des produits plus fiables. Plus vous pouvez détecter et corriger rapidement les défauts, moins vous devrez y consacrer de temps et d'argent. Deuxièmement, ces simulations sont plus rapides et utilisent moins de ressources que les tests réels, ce qui signifie qu'une meilleure garantie de qualité n'est pas obtenue au détriment de la rentabilité.

Testez les pièces et les matériaux AVANT l'assemblage

Une fois la production lancée, de nombreux fabricants concentrent leurs efforts en matière de CQ sur les inspections effectuées en fin de chaîne de production. Bien que ces inspections aient leur importance, elles sont à elles seules insuffisantes. Les systèmes de CQ les plus efficaces préviennent les défauts le plus tôt possible, ce qui implique de tester les pièces et les matériaux AVANT l'assemblage.

Les méthodes d'essai avant assemblage doivent être à la fois rapides et fiables. Les essais vibratoires constituent l'un des moyens les plus efficaces d'évaluer la durabilité d'un grand nombre de pièces ou de matériaux. La vision industrielle est un bon moyen de détecter les anomalies à l'aide d'indices visuels. Les défauts des matériaux entraînent des problèmes ultérieurs plus importants. En les détectant à un stade précoce, on peut donc s'assurer que des matériaux ou des pièces de qualité inférieure ne sont pas mis en production, ce qui permet de minimiser les pertes.

Formez vos employés comme il se doit

Les défauts matériels ne sont pas la seule cause des problèmes de CQ. De nombreuses erreurs découlent d'erreurs humaines commises au cours de la production, et il est donc important d'également prêter attention à cet aspect. L'une des mesures les plus importantes pour prévenir ces erreurs consiste à former les employés comme il se doit.

Définissez des normes claires et spécifiques sur la manière dont les employés doivent accomplir chaque tâche et sur l'aspect des produits finaux. Plus ces processus et ces objectifs sont standardisés, plus il est facile de garantir le respect des meilleures pratiques. Il peut être intéressant d'examiner les données relatives aux anomalies survenues dans le passé afin de repérer les erreurs les plus courantes, ce qui peut déboucher sur des conseils ou de nouvelles normes à mettre en avant lors des séances de formation.

Même le personnel expérimenté peut devenir trop confiant et oublier ou négliger certaines normes. Vous pouvez éviter cela en organisant des cours de recyclage périodiques et des inspections surprises.

Concevez des flux de travail infaillibles

Une formation approfondie n'empêche pas de commettre quelques erreurs. Un moyen souvent négligé de réduire les marges d'erreur consiste à rendre les erreurs plus difficiles à commettre. Les flux de production devraient comporter une standardisation suffisante et des arrêts de sécurité afin de réduire la marge d'erreur.

Le fait de placer les pièces dans des blocs qui les orientent de la même manière à chaque fois permet d'éviter les erreurs d'alignement. L'étalonnage de l'équipement permettant aux outils électriques de n'exercer que la force nécessaire pour visser une pièce et de s'arrêter au point voulu permet d'éviter les contraintes mécaniques inutiles.

L'automatisation est un autre moyen efficace d'éliminer les risques d'erreur, car elle minimise les probabilités d'erreur humaine. Les processus les plus longs ou les plus sensibles aux erreurs sont généralement ceux qui se prêtent le mieux à l'automatisation. Le fait de placer des travailleurs devant des robots pour s'assurer que les pièces avec lesquelles ils travaillent sont correctement orientées permet de minimiser encore plus les erreurs.

Automatisez le CQ autant que possible

La fabrication n'est pas le seul processus pouvant bénéficier de l'automatisation. L'automatisation des inspections de CQ en fin de chaîne peut en effet aussi améliorer de manière significative la fiabilité des produits ainsi que l'efficacité globale.

Indépendamment de leurs talents ou de leur expérience, les travailleurs humains peuvent être distraits ou fatigués, ce qui peut les amener à négliger certaines anomalies. Les inspections manuelles sont de surcroît lentes, ce qui se traduit par des goulets d'étranglement en fin de chaîne de production. L'automatisation de ces inspections grâce à la vision industrielle ou à d'autres essais non destructifs assistés par l'IA permet de résoudre les deux aspects du problème.

Certains algorithmes de vision industrielle sont capables d'analyser des milliers de pièces par heure, ce qui permet de procéder à un CQ à une vitesse égale à celle de la production. Étant donné que ces systèmes comparent chaque produit aux mêmes normes à chaque fois, ils offrent également une précision constante.

Analysez les tendances dans les données de CQ à l'aide de l'IA

Un processus de CQ davantage axé sur la technologie et basé sur l'IA fournira davantage de données numériques sur les tendances en matière d'anomalies que les alternatives conventionnelles. Les fabricants ont donc tout intérêt à utiliser ces informations à leur avantage et à les analyser pour détecter des problèmes plus importants.

Les analyses effectuées par l'IA peuvent révéler que la plupart des erreurs proviennent d'une tâche bien précise du flux de travail et suggérer qu'en la modifiant, il est possible d'éviter de nouvelles erreurs. Une autre méthode consiste à identifier les endroits où les inspections de CQ prennent trop de temps et n'apportent que peu de valeur ajoutée. Cette évaluation et cet ajustement continus augmenteront la rentabilité du CQ au fil du temps.

Les fabricants ont déjà réalisé d'importantes économies grâce aux optimisations du CQ assistées par l'IA. Certains sont parvenus à réduire de 90 % le gaspillage de matériaux en déployant des inspections assistées par l'IA sur l'ensemble de leur chaîne de production afin de prévenir les erreurs avant qu'elles n'entraînent des problèmes plus graves. Il est difficile d'ignorer ce potentiel.

En conclusion : un meilleur contrôle de la qualité permet d'obtenir de meilleurs produits

L'amélioration des processus de contrôle de la qualité permet d'éviter les problèmes liés à la réglementation et de garantir la fourniture de produits de meilleure qualité. Votre entreprise manufacturière pourra ainsi se prévaloir d'une réputation fondée sur la fiabilité et la performance. Les coûts et les déchets diminueront également. Les conseils fournis ci-dessus ne sont pas infaillibles pour tous les contrôles de qualité, mais ce sont les plus importants, et vous pouvez les mettre en œuvre étape par étape en fonction de l'envergure et des activités de votre entreprise.