自动驾驶车辆所用线束的智能质量保证

工人在目检已生产的线束时，只要注意力不集中或光照不足，就可能会忽略微小的瑕疵。即使是由训练有素的操作员采用四眼原则进行质检，这种情况也会发生。因此，必须尽量减少或消除与质量相关的风险因素。

解决方法：采用一种独立于操作员的可靠质检方法，确保发现每个瑕疵。此外，自动化质检的效率更高，确保可重复达到高质量，并可全程无缝追溯。

为了成功地实现自动化质量保证，必须明确定义质量特征，并在生产过程中通过机器进行监控。必须避免有任何外部因素影响质量监控。需要避免的最大影响因素是人为干预。

智能质量保证的各个阶段：

1. 定义

首先需要确定可量化的参数及其偏差极限值。

2. 实施

以全自动化的方法确定真实的测量值，确保不受操作人员影响，而且具有可重复性。

3. 评估

将测量值自动与所定义的参数进行比较。这个过程可确保不会安装有缺陷的线束。

4. 追溯

质量保证经过明确定义且完全自动化，因此可以随时复查这个过程。只要获得规定参数的极限值和评估方法的版本就可以作为证明。

电线加工中采取这样的零缺陷策略很快就会获得回报：

• 便于交流的明确的目标定义
• 可控制的过程
• 无需培训操作员
• 减少数据需求
• 快速处理质量事件和召回行动

总结：为了最大限度地降低人身伤害的风险，例如在自动驾驶时，需要更可靠的产品。可靠的产品需要可靠且可控的生产过程。为了达到这个目的，Komax 提供种类广泛的质量工具产品系列。