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生产质量分析方案，开启制造业质量管理新模式

chenjf 2021-06-24 商业智能（BI）, 大数据, 解决方案 1,048 views

在工业生产中，设备失效、人员疏忽、参数异常、原材料差异、环境波动等因素而导致质量偏离，引起质量等级的缺陷和损失非常巨大。工艺流程复杂的大型制造业，如钢铁、汽车、电子、服装等行业，信息数据孤岛凸显，导致质量问题频发，尤其需要“及时发现和预测异常，迅速控制和分析质量异常的原因，进行生产过程改进，稳定生产过程，减少产品质量波动”。

慧都生产质量分析方案，聚焦影响质量的全量数据。

生产质量分析，从工厂订单下单-订单生产-流入市场，针对整个生产链进行全面的质量分析。其中，打通质量和人、机、料、法、环等数据，各生产数据环环相扣。

传统的质量管理，是通过对各种系统的应用，我们能直观的看到该产品质量好还是不好。但是无法回答管理者，这个质量好是为什么？不好又是为什么？

生产质量分析，挖掘影响质量的数据，背后的真实原因，获取结果“是什么”，回答“为什么”。

举一个生产质量分析的常规案例，比如：我们已知某个缺陷是在A机台发生的，那我们能很快调取和A机台相关的一切数据。比如：A机台的供应商是谁？A机台是多久投入生产的？A机台历年维修状态？A机台的历史故障原因？A机台当天以及往日每天操作的人员是谁？

同时，也能获取该操作人员的所有信息，比如人员何时入职？人员上班时间？人员操作记录？人员培训情况？人员上机情况？

对比往日数据分析，这些数据是需要相关人员提前准备的，不能及时获取。而这些数据，人员准备会存在数据遗漏，数据准确性无法得到保证，到最后其实都会影响结果。

生产质量分析方案，随时随地支持品控等质量相关部门开展交互式会议

传统的会议模式里，依据的往往是传统的数据报表，比如ppt、excel表，是需要提前很长一段时间去准备的。同时呈现给同事和领导，也不直观，不及时，不全面，不实时，数据分析常常滞后。最可怕的是，当领导要看一个新的数据，当下是拿不出来的，需要后期长时间的整理和分析。

生产质量分析的应用，能自动整合生产的全量数据，形成数据管理平台。

海量数据的实时更新，海量数据的随意拉取，输出为可视化页面看板，最大程度的满足各级人员即时的质量数据分析需求。

生产质量分析方案，员工只需对数据进行选取、拖曳，自助灵活地达成期望的数据结果。

大数据时代下，有效的数据利用率不到5%，未被利用的数据往往掩盖了事实真相。要做到质量数据的全面利用，首先得全面整合数据，其次具备数据分析能力。生产质量分析方案，对制造业生产过程中产生的一些列数据进行整合。在整合的数据集成里，形成交互式质量分析数据模型，员工皆可进行数据分析。即便不是专业的数据分析人员，就是一般的质量/品管/产线上的人员也能够快速上手

生产质量分析，能从根本上解决企业的以下问题：

1、数据分析仍然依赖于传统报表，数据获取严重滞后

2、工厂嫁接多个业务系统，数据只做展示无法进行交互分析

3、整理数据耗费大量时间和成本，无法满足上级即时的数据需求

4、多数企业还在用传统的电子看板，不直观，不及时

生产质量分析方案部分图例：