O gerenciamento eficaz da qualidade do produto é fundamental para o sucesso da sua marca. A qualidade deve ser um foco desde a concepção, passando pelo processo de design e até a entrega do produto final.
O Oracle Fusion Cloud Quality Management é um software de gerenciamento de qualidade (QMS) de circuito fechado na nuvem que ajuda você a identificar, analisar, corrigir e prever problemas de qualidade. O Quality Management é um recurso integrado do Oracle Fusion Cloud Product Lifecycle Management (PLM) incorporado ao pacote Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing, tornando-o parte de todos os processos e acessível a todas as equipes.
Esses painéis configuráveis fornecem acesso a todos os dados de desempenho de qualidade em um só lugar, oferecendo uma visão em tempo real da qualidade do produto em todo o seu portfólio, incluindo novos produtos que você está prototipando. Aqui você pode ver todos os seus itens defeituosos e quantas vezes eles causaram um problema de qualidade.
Ter acesso a esse tipo de informação de qualidade em uma tela intuitiva significa que as equipes podem colaborar e interagir em projetos para atender às expectativas dos clientes. Também permite que você aja com proatividade ao projetar novos produtos porque pode levar em consideração os dados existentes.
As equipes, incluindo as globais ou remotas, podem usar o Quality Management para registrar, visualizar, monitorar e colaborar em possíveis problemas de qualidade a partir de qualquer dispositivo. Com machine learning integrado e recursos de inteligência adaptativa, você pode descobrir insights e executar análises de causa raiz para resolver problemas de qualidade rapidamente ou antes que eles aconteçam.
Como muitos produtos, os braços robóticos são complexos e integram hardware com software conectado, dificultando o gerenciamento da qualidade. Agora que os produtos podem ser entregues como um serviço, você precisa de uma maneira de prever os problemas de qualidade antes que eles aconteçam.
Parece que o Oracle Fusion Cloud Internet of Things Intelligent Applications identificou um possível incidente que precisa de sua atenção. Este braço robótico pode representar um risco de qualidade.
Ao detalhar os dados do IoT Intelligent Applications, você pode verificar se uma anomalia foi detectada em algum atributo desse braço robótico. Esse painel permite que as equipes de qualidade monitorem os produtos durante a produção e em campo. Receber notificações automáticas sobre anomalias permite resolver problemas antes que eles se tornem problemas de fato.
Uma única fonte de dados do produto significa que você pode usar o controle de processo estatístico pronto para uso para monitorar dados de produção usando a faixa de torque especificada para prever possíveis falhas.
Ao investigar mais o incidente aberto com o Quality Management, você pode ver que a aplicação de IoT gerou automaticamente um relatório de problema. Parece haver potencial para uma exceção de torque severa que precisa ser escalada.
Ter essas informações em um único sistema permite que você conecte os requisitos e o modo de falha de design e a análise de efeito (Design Failure Mode and Effect Analysis - DFMEA) para uma avaliação de qualidade mais rápida. Isso significa que a qualidade pode ser medida e avaliada de forma holística em todo o projeto de engenharia, manufatura e ao longo da cadeia de suprimentos.
Como parte da análise, sua equipe de qualidade pode revisar os requisitos técnicos e executar cenários hipotéticos preditivos para ver se o ajuste das especificações de torque atuais ou os parâmetros de teste resolverão o problema.
Outras técnicas de mitigação de risco podem ser modeladas dentro do sistema para aprimorar ainda mais os dados de qualidade, como análise de risco detalhada.
Sua equipe de qualidade pode revisar o DFMEA para ver se o risco foi previsto e alinhado com os requisitos operacionais para determinar se é possível identificar uma resolução.
Você também pode determinar o risco potencial ao pontuar e classificar as peças na sua lista de materiais. A pontuação de risco ajuda as equipes a ficar de olho nos itens que podem se tornar problemas.
Aqui vemos a pontuação de risco sendo usada no início do ciclo de design para selecionar itens a serem monitorados quanto a possíveis problemas. Ao agregar fatores de qualidade, fornecedor, compras e outras informações, a pontuação de risco ajuda a determinar a probabilidade de um item causar um problema.
Esses possíveis problemas são priorizados de acordo com a pontuação, e suas equipes de qualidade podem usar a pontuação composta para decidir quais problemas escalar e quais requerem ação preventiva.
Com o processo de ciclo fechado, a análise de causa-raiz é iniciada em um novo fluxo de trabalho, e a equipe estendida pode trabalhar em conjunto para mitigar e conter o possível problema em suas instalações antes que o braço robótico cause problemas em campo.
Nesta tela, você vê o relatório de problemas em vários locais de fabricação e as relações internas entre diferentes dados de qualidade e produto para ajudar você a entender o escopo do problema. A partir daqui, você poderá determinar a melhor resolução para o problema.
Ter uma análise de causa-raiz contextual, modelada neste caso como um diagrama de Ishikawa/fishbone, ajuda a vincular o produto aos requisitos técnicos e a mitigar os problemas da cadeia de suprimentos mais cedo.
Aqui, a causa raiz foi determinada como uma falha no motor, entregue por um fornecedor externo que não atenderia à especificação de torque.
Para todos os problemas de qualidade relacionados a qualquer um de seus fornecedores, você pode iniciar uma auditoria e investigar.
Nesse caso, a auditoria notifica o fornecedor sobre o possível problema com seu motor. Podemos ver que o fornecedor recebeu uma solicitação para corrigir a qualidade geral do motor e melhorar seu processo de produção.
Até que o fornecedor resolva o problema, suas equipes de engenharia podem iniciar uma mudança de fornecedor para um cujo motor funcione de acordo com as especificações e tenha maior capacidade de torque. Isso também evita que ativos futuros sejam fabricados com peças defeituosas.
Ao executar esse tipo de ação durante o projeto e a fabricação do braço robótico, você mantém o padrão de qualidade nas fábricas.
Após a mudança de fornecedor e o novo motor resultante, ao monitorar o ativo em campo com conectividade IoT, você pode ver que o braço robótico está funcionando de acordo com os padrões.
Esse processo de qualidade de ciclo fechado permite que você registre e preveja problemas e aja antes que algo afete o cliente.
Uma representação gráfica mantém todos os canais da organização envolvidos no processo de qualidade. Essa tela permite detalhar qualquer estágio do ciclo de vida do produto para entender melhor as relações entre os dados interconectados e a interdependência dos problemas de qualidade. Aqui você pode pesquisar e ver o impacto de um evento de qualidade.
Com todas essas informações de qualidade disponíveis no contexto, você pode repetir seus projetos iniciais para melhorar os produtos e satisfazer continuamente os clientes. Você também pode usar as mesmas informações para apoiar os inovadores com ideias em potencial para produtos futuros.
As aplicações de qualidade isoladas não atendem mais às demandas dos clientes. O Quality Management é um recurso integrado do Oracle Cloud PLM incorporado ao pacote Supply Chain & Manufacturing que cria um único encadeamento digital para conduzir os dados do produto através do ciclo fechado e acelerar a qualidade de ponta a ponta. O resultado é uma melhor fidelidade do cliente, reconhecimento da marca e ROI, além de uma maior vantagem competitiva.
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