产品质量分析,质量预测,助力企业提高生产效益

原创|解决方案|编辑:陈久凤|2021-04-30 10:32:29.723|阅读 18 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。

今天关于产品质量分析就说到这里,想要了解慧都更多的产品质量分析案例,请大家前往慧都官方,获取更多行业案例及大数据解决方案。慧都服务制造业客户18年,拥有非常丰富的行业经验和实施经验,可以免费为制造企业做大数据解决方案,同时也可以给大家发送一些行业方案做参考!


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