产品质量分析,质量预测,助力企业提高生产效益

原创|大数据新闻|编辑:陈久凤|2021-04-30 10:32:29.723|阅读 56 次

概述:在2018年,“制造业产品质量合格率”首次纳入国家国民经济与社会发展统计公报。可见生产质量对国民经济和企业自身的重要性。那如何做好企业的生产质量分析,降低次品率呢,就得从各环节数据指标出发,找出影响生产质量的根本原因。

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在2018年,“制造业产品质量合格率”首次纳入国家国民经济与社会发展统计公报。可见生产质量对国民经济和企业自身的重要性。那如何做好企业的生产质量分析,降低次品率呢,就得从各环节数据指标出发,找出影响生产质量的根本原因。

制造业通过利用一些MES、ERP等系统,大大提高了生产效率,改善了人力成本,企业效益也越来越好。可一旦碰到产品问题,却因为整个系统的庞大,跨部门、跨产线、跨车间,数据不集中,数据庞大,数据不全等问题,无法很快的找到影响产品质量的根本原因。

制造业的行业痛点:

1、产品因生产过程复杂,产线长,涉及的部门众多,致使产品质量缺陷追溯的周期长,很难形成规律。

2、因MES、ERP等系统嵌入,还在管理者自身拥有的数据,导致数据量庞大,错综复杂。

3、因各部门整理数据方法不同,职权差异,导致数据不能及时交互,形成数据孤岛

4、数据分析处理的能力不足,且很难发现已知经验以外的其余问题,找出根因难度大。

慧都助力某大型港资企业,分析产品质量,降低次品率,提高效益:

首先:进行数据的有效的收集,包括不限于:MES系统,IMIS系统,ERP系统,Excel文件等数据

其次:实地调研,根据各企业自身生产特点,定制产品质量分析需求,搭建定制化的数据建模

再者:把可能影响产品质量的所有因素进行细致分析。包括不限于,生产情况分析,其中人工技术,设备,工艺;生产过程的检测;客户投诉分析;设备备件分析等

最后:找到根本原因后,还得形成产品质量合格的规律,形成模型。能为废品、次品提前预测


产品质量分析与预测方案实施效果:

1、极大的降低该企业数据收集和整理的时间,由原来的70%降低到10%

2、能通过数据分析,找到影响质量的关键因素。建立模型,对产品质量预测。

3、形成影响产品质量的全量数据指标,有效关联人工、设备、原材料、制作过程、检验等环节。

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分析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!


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