在装配和加工/成型之前、期间和之后应用自动视觉计量技术进行过程控制现在是任何生产环境的先决条件，特别是在整形外科和增材制造行业。本月，我们将深入研究您在部署视觉计量系统进行生产质量控制时可以为制造流程创建的数据和知识。让我们面对现实吧——我们都想知道我们的生产进度与生产进度的关系！

什么是“视觉计量”系统和机器？

它使用非接触式视觉系统和机器，采用计量级光学、照明和软件算法，以提高生产过程中质量控制检查和实时数据收集的吞吐量。

视觉计量系统有哪些优点？

在我们研究此类系统上的可用数据以及如何利用它们来创建数据驱动的生产决策之前，我们应该看看自动化视觉计量系统的好处。这与数据输出相结合，清楚地说明了为什么应在当今的生产环境中部署此类系统。

增加吞吐量。使用自动视觉计量系统的主要驱动因素和好处之一是与旧的接触式和探测 CMM 方法相比具有更高的吞吐量。再加上与自动加载和自动管理选项的集成，部署自动化视觉计量的生产率更高，可以加快生产速度并增加工厂的产量。

更好的产量。由于系统是非接触式的，因此不会对产品造成损坏或标记，而这是探测和接触式检测解决方案所面临的风险。通过自动视觉检查质量可以提高整个生产过程的产量。

对制造问题的反应更快。在快速变化的生产环境中，数据为王。实时缺陷检测，可以看到质量峰值并更快地识别质量问题，使生产经理能够更快地对制造故障中的变化或故障做出反应。视觉计量可以批量、轮班和持续地对统计过程控制进行即时审查和分析。实时监控工作订单的进度。

减少停机时间。由于没有接触点和更少的移动部件，因此在应用自动视觉计量机时，维护停机时间非常短。维护可用于其他任务并提高整个制造车间的生产率。

保证您的质量水平。自动视觉测量机是守门员。这让质量和生产团队可以高枕无忧，因为他们知道零件不仅要接受检查，而且还通过生产过程中每个产品的照片保存来提供保修保护。

我们如何从自动视觉计量质量控制系统获取数据？

这就是这种视觉技术的使用变得有趣的地方。核心方面是关键测量的质量控制和自动检查（通常对质量 CTQ 特性至关重要）。尽管如此，推动质量决策的数据对于经理来说仍然至关重要。总体数据涵盖了运行现代制造工厂时可能需要的一系列数据对象。其中包括 OEE 数据、SPC 信息、轮班记录、KPI 指标、持续改进信息、根本原因分析和数据可视化。

OEE 数据（整体设备效率）。计算 OEE简单的方法是完全生产时间与计划生产时间的比率。完全生产时间只是尽快（在理想的循环时间内）不间断地制造优质零件的另一种说法。完整的 OEE 分析包括可用性（运行时间/计划生产时间）、性能（（理想周期时间 x 总计数）/运行时间）和质量（良好计数/总计数）。视觉计量数据集可以轻松计算这些数据。数据存储在自动视觉计量设备内或直接发送到工厂信息系统。

统计过程控制 (SPC)用于工业制造质量控制，以管理、监控和维护生产过程。正式术语是“使用统计技术来控制过程或生产方法”。我们的想法是使流程尽可能高效，同时生产符合规格的产品，并尽可能减少废料。与缓慢的手动加载 CMM 路线相比，视觉计量可以对产品的重要特性进行快速分析。 SPC数据可以显示在视觉系统HMI上，可以对过程性能和数据呈现立即做出决策。

轮班记录是视觉计量中使用的视觉系统验证和访问控制系统的一部分。这会阻止操作员访问某些功能并记录特定轮班操作员或团队的所有信息。数据分析可以了解操作员处理的趋势，并为系统提供的数据做出贡献。您可能会发现特定班次或操作员的质量问题激增；这些趋势可以很容易地跟踪和追踪。

KPI 指标是通常特定于制造现场的关键绩效指标。然而，这些始终包括监控质量统计数据、OEE、工艺参数、环境因素（例如温度和湿度）、班次数据、停机时间和计量测量。这是了解某些情况如何影响流程输出以及如何维持水平的一部分。

持续改进是提高制造工厂的产品和服务质量的过程。因此，来自任何自动视觉计量机器的数据和图像在提供与 6 Sigma 相关的实时数据以及实时监控设施内 ppm（百万分之一）故障率方面发挥着重要作用。

如果没有来自质量检验源的切实数据，对制造问题的根本原因分析就具有挑战性。能够在检查时查看产品图像（带有日期和时间戳信息），再加上特定的测量数据，可以在出现问题时更轻松、更快速地分析根本原因。

数据可视化现已内置于现代自动视觉计量系统中。生产经理和操作员可以在一个屏幕上看到质量问题、废品峰值、好坏计数、班次数据和实时 SPC。这可以在本地显示或立即发送到工厂信息系统。

通过利用新一代的自动化视觉计量系统，制造商现在可以构建完全集成的数据驱动的生产环境。它们可以根据生产过程中产品的准确、即时信息和照片更轻松地进行控制。