车间质量问题频发怎么办？如何从根源掐掉源头？

车间质量问题反反复复都是尺寸不良、错漏混、三伤不良......同样的问题重复犯，这是质量管理过程中的一大难点，但到底是什么原因造成的呢？有什么好的方法进行控制呢？

小编认为，最重要的问题，就是产生质量问题的根本原因一直无法溯源，从而不能从根本上解决问题，治标不治本。

质量问题根源寻找，得从以下几个方面入手：

1、要想尽一切办法获取更多的问题信息

当产品在客户端发生问题，问题现象和信息很多时候是通过销售转发客户邮件，信息传递到工厂，对于问题信息的获取不完整，不准确，如何来处理？

• 要详细记录出现问题的产品批次，及市场流向，主动找回，尽可能挽回损失

• 与第一次发现质量问题的客户达成良好沟通，获取详细的使用情况及问题情况

• 销售、技术、售后要信息互通，必要时多方人员可现场了解情况

• 对于问题信息的完整性可以通过“5W2H”进行逐项确认，确保信息完整、清楚。

2、问题产品是进行质量分析的重要证据

问题产生，存在各种可能性，问题产品的物料、生产加工、测试和检验各环节存在不同。

要获取准确的原因，最好的办法是通过对问题产品的深入分析。有几点需要注意：在问题产品分析过程中，需要每一步进行拍照存档，留存证据。对于产品的测试需要模拟客户的使用环境，不能以内部测试环境为主对于不良原因要多问几个WHY ，层层深入，人员操作失误通常不是根本原因。

3、采用生产质量分析方案，有助于质量问题原因分析

生产质量分析方案主要有几个明显的优势：

• 统一的质量数据管理平台，对产品生产全流程的数据进行抓取，整理，实时更新，做到产品数据无遗漏，有利于了解产品的全部情况。

• 快速部署质量数据关联模型，打通产品与人机料法环的数据，不仅找出产品和各质量数据的因故关系，还获取相互之间的关联分析。提高整体数据利用率，全面科学的分析质量问题，快速定位质量缺陷的根本原因。

• 质量数据可视化看板，摒弃以往的传统报表，不直观无法获取全盘数据。质量数据可视化看板，数据输出为可视化图表，图表类型丰富，拖曳选取图表，自动生成关联，获取见解。支持pc、ipad、短信、邮件，即时获取数据，知晓情况。

4、问题的分析需要组织研发、工艺、品质联合进行 

品质部作为原因分析的主导，但是仅靠品质部人员是无法保证分析到真正的原因，特别是涉及产品设计缺陷、可靠性、测试软件的稳定性，这些都需要其他部门的协助才能完成。

5、产品可靠性和稳定性的原因分析需要多次试验

低级失误的原因分析相对简单，而涉及可靠性和稳定性的原因分析不那么容易，例如产品在客户端使用一段时间之后失效，使用过程中时好时不好，到达特殊的条件下失效等等。

小结：

生产质量分析，要以产品为中心，要掌握和产品有关的全量数据。首先保证各类业务系统数据无遗漏，实时性；其次采用BI+AI算法，对各类数据进行关联分析，探索数据之间的相互关系；最后数据输出结果要直观可视化，有利于决策者优化见解。

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。