Implementering av digitalt mätsystem & statistisk processtyrning : Fallstudie på ett tillverkande SMF inom fordonsindustri

• Main Authors: Gans, Jesper, Ekström, Kenneth
• Format: Others
• Language: Swedish
• Published: KTH, Hållbar produktionsutveckling (ML) 2021
• Subjects: Engineering and Technology; Teknik och teknologier
• Online Access: http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-297773

Fordonsindustrin är en av de industrier med höst standarder och lägst toleranser för fel. För att produktion ska kunna uppfylla de högt ställda kraven krävs det ett bra och effektivt system som snabbt återkopplar produktionen och förhindrar att den hamnar utom uppsatta styrgränser eller toleranser för artikeln. Genom att använda statistisk processtyrning (SPC) och mätsystemanalys (MSA) tillsammans med Gage R&R kan produktionsprocessen styras upp och minimera fel till några enstaka få per miljon producerade detaljer. För att kunna göra det arbetet mer effektivt så är det fördelaktigt att använda sig av digitala mät- och analyssystem. I det här kandidatexamensarbetet undersöks i ett tekniskt uppdrag hur ett digitalt system från Mitutoyo kan användas i små- och medelstora företag (SMF) för att styra upp och förenkla det dagliga kvalitets- och processystemsarbetet samt göra det mer konkurrenskraftigt. Projektets uppdragsgivare var Marcus Komponenter AB där arbetet utfördes 1–3 gånger i veckan, i stort sett varje vecka under första halvåret av 2021. Marcus Komponenter är leverantör till bland annat Scania och Volvo Lastvagnar. Teoridelen av rapporten tar upp aspekter om produktion som kvalitet och kvalitetsstyrning men även hur metoderna SPC och MSA fungerar matematiskt och i praktiken samt används på ett effektivt sätt. Digitalisering och Industri 4.0 i företag tas upp och hur det kan appliceras. Slutligen avslutas teorikapitlet med sammanfattningar av samtida studier kring ämnena som den här rapporten tar upp för att ha en grund att bygga vidare på. Det finns goda möjligheter till att börja implementera digitala teknologier men att vägen dit kräver mycket engagemang, kunskap och en del investeringar. Det rekommenderas i flera fall att det finns en mättekniker eller person ansvarig för implementeringen av statistiskprocesstyrning då ämnet är så stort och föga anpassat till att genomföras på deltid eller vid behov. Om inte aktivt arbete sker med SPC blir inte processen återkopplad och arbetet saknar mening. Markus komponenter jobbar ständigt med digitalisering utifrån sina förutsättningar. Att implementera statistisk processkontroll bör vara ett naturligt nästa steg inom digitaliseringen. Av detta tekniska uppdrag framgår att det är fullt möjligt för Marcus komponenter att fortsätta sin digitalisering och implementera statistisk processkontroll i en större utsträckning. Statistisk processkontroll i kombination mätsystemsanalyser och andra digitala teknologier förhöjer värden i kärnprocessen genom högre kvalitet och reducerade reklamationer. För SMF:er kan detta spara in stora kostnader i längden och följaktligen öka konkurrenskraften men det kräver att de kan arbeta med lean och använda sina resurser på ett smart och flitigt vis. === The automotive industry is possibly one of the ones with the highest standards and lowest tolerances for errors. To have a production that fulfils the high demands from customers, OEMs must work diligently with reducing errors, not just in-house but across the whole value chain including suppliers to make sure their products can raise to the high demands set out. By using methods such as Statistical Process Control (SPC) and Measurement System Analysis (MSA) along with Gage R&R, it is possible to create products and parts with errors less thanfour per million manufactured parts. To help with improving the measurement taking and analytics, modern digital systems are recommended. In this report, a case study is created to study how small- and medium size denterprises (SMEs) can implement digital systems for measurement and production analytics from Mitutoyo, MeasurLink and QuickImage. The report also studies how digitalisation can simplify daily quality and process improvement processes while simultaneously making companies more competitive. This case study is performed on a SME, Marcus Komponenter AB, in Järna, Sweden who manufactures fasteners and custom ordered parts, and is a supplier to companies such as Scania and Volvo Trucks. Supervising the project is the Swedish Royal Institute of Technology (KTH) in Södertälje. The report is researching previous studies regarding quality and quality management among the main subjects, SPC and MSA. Complementing the studies, some background on digitalisation is given and an attempt at defining what digitalisation and Industry 4.0 is and how it can be applied to SMEs. The final part of the theory chapter goes over contemporary studies regarding digitalization, SPC as well as previous studies at Marcus Komponenter. For the analysis and discussion parts of the report, the findings that were found at Marcus Komponenter are combined with what was learned in the theory chapter. The conclusions were that there are good possibilities to start working with digitalisation now, at least regarding measurement and production analytics. However, the road there will require a lot of work and time as well as some investments but can increase competitiveness. To help implement digital technologies and manage the system, it is recommended to hire a measurement technician/supervisor or an SPC consultant to help guide companies. If technologies are simply bought but not used proactively, the investment will not make sense as SPC relies on continuous feedback to be useful. Markus Komponenter is constantly working on digitization based on their conditions. Implementing statistical process control should be a natural next step in digitization. This technical assignment shows that it is entirely possible for Marcus komponenter to continue their digitization and implement statistical process control to a greater extent, but it will require them as well as other SME:s to work lean and use their resources in a clever way.