Loading
0

质量分析工作中常见的8大误区,你一定要注意!

搞好生产质量是制造业一种最经济的手段,搞好质量管理,是制造业最为头疼的事情。车间现场管理是控制质量的有效手段,为了提升制造业的生产质量,不仅要科学进行车间现场管理,更要对质量进行分析。本文旨在盘点质量分析中,常见的误区,帮助大家更好解决生产质量问题。

一、质量分析,只关注不好的异常,而未关注好的异常

什么是好的异常?当每天都在投诉我们的客户突然间说我们产品质量变好了。这些好的异常,我们也应该去关注他,找到原因及方案,把这些优势固定下来;

不好的异常?就是面对客户直接投诉,我们常常关注于重大的客户投诉、批量产生的报废等这些不好的异常。每当发生这些不好异常的时候,我们四处找责任人,紧急找原因找对策。这一切的目的就是为了杜绝不良,让不良不再发生。

慧都生产质量分析方案

二、通过客户的投诉去专注质量的好坏

通过客户的投诉去判断公司质量,这是极其不明智的管理。投诉就意味着重大的损失或者客户的失去。比如个别产品需要一定的使用周期,质量问题才显现,如果有这样的情况发生,我们改善的成本是巨大的,因为至少有一大批不良在等着我们;另外事后处理不良所造成的无形损失的成本更是巨大的。

三、质量好坏的标准忽略了用户

产品或者服务的最终检验方就是客户。满足标准只是过程,满足客户才是目的。有时候满足了这些标准实际上就等同于满足了各类的客户的需求,但是在更多的时候却不是这样。产品或者服务都是在不断发展的,客户的需求也是不断变化的,同时标准也在逐渐完善的过程中,因此这三者在理论上是很难一致的。

四、质量管理就是质控部的事情

质量当然不是质量部门的事情,可能谁都同意;但现状是多数人仍然认为质量就是质量管理部门的事,出现质量问题先追究质量部门主管的责任。质量部门负责监督、策划这些过程,并参与检测和检验。产品质量出现问题,质量部门当然要负责任,但是更要知道,这是全员、所有部门、全公司的责任和义务。

五、质量管理就等同于检验

质量的工作就是检验的工作,这种片面的观念还存在许多人的脑里。检验确实是质量管理中的一个非常重要的环节。从另外一个角度来看,检验只能是杜绝不能发生后的流动,而无法杜绝不良的产生。检验在很大程度是类似于“事后诸葛亮”。要管理好质量,就是要在制造、设计、体系管理方面同时进行,多进行预防性的工作,让不良不会发生。

六、好的质量管理就意味着成本的提升

质量和成本似乎总是对立面存在的,在一些情况下好的质量确实意味着成本的提升,这些情况包含使用更好的原材料、使用更好的生产设备、雇佣更专业的管理人员及更加严格的进行生产控制和检测。但是质量和成本之间的关系并不仅仅包含这些。但,合理的增加预防成本和鉴定成本。这些都可以使用我们的产品达到好的质量,而且这些增加的成本相对于我们的不良质量损失一定是更值得的。

七、质量分析管理是不良发生后的事

很多公司都出现过这样的情况,平时基本上忽略了质量部门的存在,只有在发生质量问题才开始要求质量部门实施质量管理。这就是典型的认为质量管理是不良发生后的事。为了达到在事前就关注质量,需要从策划开始进行质量管理的工作。这些策划包含工厂设点、工厂内布置;也包含了产品的设计和开发;还包含了生产线的布置、成品和半成品的放置等等各个方面。我们也要重视预防成本和鉴定成本的投入。

八、只关注统计管理,不关注质量分析

制造业接入智能制造设备,使得质量得到很好的控制,这些数据能让管理者知道产品生产情况,知道好和不好,但是不知道为什好,为什么不好。

在大数据时代,我们除了要探索数据之间的“因果”关系,还要明白“相互关系”。提高这个产线的生产质量,不仅只是生产过程中的事情。我们要打通从供应商、客户、产品下单、产品生产、销售、物流等一些列数据,形成管理驾驶舱,才能从全局实现数据赋能。

慧都大数团队,通过机器学习,智能关联影响质量的全量数据指标(人、机、法、料、环、检等),帮助企业实现质量根因追溯。找到影响质量的关键因素,预测质量趋势,洞察改善质量新见解。

慧都大数据,一直致力于将复杂的数据转为清晰的见解,通过端到端的方案,将更好的满足企业定制化生产的需求,提高企业运营效率。

如果您的企业也有生产质量分析设备故障预测工业大数据分析能耗异常分析等需求,欢迎拨打慧都热线023-68661681或在线咨询,为您免费提供大数据相关业务咨询!

慧都生产质量分析方案