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http://ciateq.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1020/524| Optimización de productividad en líneas de producción para sensores automotrices aplicando el Internet de las Cosas en sistemas de visión | |
| DANIEL ESTRADA CAMPOS | |
| JOSE MARTIN MELCHOR LEAL VICTOR VARGAS BAEZA | |
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| Industria 4.0 Internet de las cosas Sistemas de visión Lean Six Sigma Electronic technology Integrated circuits Industry 4.0 Internet of the things Vision systems | |
| La tendencia actual en la fabricación de sensores automotrices es la implementación de los principios de Industria 4.0 para la mejora de productividad y calidad en los procesos de manufactura. Aquí es donde esta investigación hace un vínculo entre el Internet de las cosas (IoT), el uso de herramientas como Lean Six Sigma fomentadas en Industria 4.0 con los sistemas de visión de soldadura por reflujo de circuitos electrónicos. El objetivo es mejorar la productividad y calidad del sensor mediante perfeccionamiento de los sistemas de visión especializados en soldadura por reflujo de circuitos electrónicos aplicados a los sensores automotrices mediante la implementación de las metodologías de Industria 4.0 como el IoT y Lean Six Sigma. El procedimiento empleado Integra un módulo IoT en el sistema de visión para la inspección automática de soldadura por reflujo. El módulo IoT se desarrolló con el software Vision Builder y Labview; se desarrolló un algoritmo que gestiona tanto el tiempo ciclo de la inspección y la cantidad de piezas defectuosas. El módulo IoT envía la información a una base de datos donde posteriormente una plataforma del IoT llamada ThingsBoard.io hace el análisis de los datos y siguiendo la metodología six sigma proporciona resultados en tiempo real para la optimización del proceso. Como resultado se obtiene una significativa mejora respecto a productividad y calidad. Se midió la productividad en partes por hora (PPH) antes de la implementación del módulo IoT, el resultado fue 500 PPH, con 0.5% en defectos de soldadura. Después de implementar el módulo IoT se mejoró la productividad a 682 PPH con una reducción en los defectos al 0.2%. Con lo que se concluye que el sistema implementado proporciona una mejora en la eficiencia del proceso. El nuevo sistema IoT es 30% más eficiente que los sistemas de visión tradicionales para la inspección de soldadura por reflujo. El sistema implementado permite medir el proceso de manera más eficiente y ayuda a tener una reacción más rápida a los eventos que afectan en el corto y largo plazo, ayudando a resolver problemas como tiempos de paro, bajas de tiempo ciclo, bajas de rendimiento, picos de defectos de calidad entre otros. The current trend for the automotive sensors manufacturing is the implementation of the 4.0 Industry basis to improve the performance and quality of the manufacturing process, here is where this research does a link between the Internet of the Things (IoT), the usage of the Lean Six Sigma tools fomented in the Industry 4.0 with the reflow solder vision systems for electronic circuits. The goal is to improve the productivity and quality of the automotive sensors through the improvement of the specialized vision systems for electronic devices applied in the vehicles implementing the Industry 4.0 as the IoT and Lean Six Sigma methodologies. The procedure applied integrates an IoT module in the vision system to the automatic reflow solder inspection. The IoT module was developed with the Vision Builder and Labview software; An algorithm was developed that manages both cycle time and defective parts. The IoT module uploads the data to a data base where the IoT platform called ThingsBoard.io does the data analysis and applying the Six Sigma methodology provide real time information to the process optimization. The result shows a significant improvement of the productivity and quality. The productivity was measured before of the IoT module implementation where the information showed 500 pieces per hour (PPH) and 0.5% of defective parts for solder process, after the IoT module implementation the improvement was 682 PPH with a reduction of the defective parts to 0.2%. Based on this data the conclusion is that the implementation of the new system provides a better shape regards process efficiency. The IoT server allows easily to apply the Lean Six Sigma methodology. The new IoT system is 30% more efficient than the traditionally reflow solder vision systems. The implemented system allows to measure the process efficiently and helps to react faster to the events that affects in short and long term solving the issues as cycle time, downtime, low yield, defective parts, etc. | |
| CIATEQ, A.C. | |
| 2021 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Público en general | |
| CIRCUITOS INTEGRADOS | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Maestría en Manufactura Avanzada |
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| EstradaCamposDaniel MMANAV 2021 RN.pdf | Tesis de maestría en texto completo | 3.97 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |