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20世纪，人类跨入了以“加工机械化、经营规模化、资本垄断化”为特征的工业化时代，质量管理已经不再处于质量检验阶段和统计质量控制阶段了。

质量检验所使用的手段，就是各种检测设备和仪表，方式是严格把关，进行百分比的检验。是在成品中挑出废品，以保证出厂产品质量。但这种事后检验把关，无法在生产过程中起到预防、控制的作用。废品已成事实，很难补救，也造成了生产资料的浪费。在大批量生产的情况下，弊端就尤为显现。

后来发展到统计质量控制阶段，用数理统计方法与质量管理想结合。质量管理不仅要靠事后检验，更得在废品生产的先兆时就进行分析改进，从而预防废品产生。控制图就是运用数理统计原理进行这种预防的工具。比如spc等工具。

随着工业生产的发展，科技的进步，对质量要求越来越高。更是由于智能制造的应用，产品生产工序复杂，质量问题追溯问题就突出。所以要求管理者进行全面质量管理阶段，对质量管理进行分析及预测，提高生产效益。

▶ 质量管理分析及预测，分为一个过程、四个阶段、八个步骤，数理统计方法。

一个过程：企业在不同时间内，应完成不同的工作任务。

四个阶段：戴明循环，又称PDCA循环，从计划（plan）-执行（do）-检查（check）-处理（act）四阶段循环

八个步骤：PDCA四个阶段还可以具体分为八个步骤。1、计划阶段：分析现状，找出存在的质量问题；针对问题提出措施。2、执行阶段：落地实施。2、检查阶段：检查计划的实施情况。4、总结经验，工作结果标准化。

▶ 质量管理分析的意义：

提高产品质量

改善产品设计

加速生产流程

改进售后服务

降低经营质量成本

减少经营亏损

降低维修成本

减少责任事故

▶ 质量管理分析实施案例：

X有色金属冶炼加工业客户，目前世界装机水平最高的铝箔轧制生产线，生产工艺兼备欧美高速度和亚洲高光亮度的特点，生产的“达顺”牌高档铝箔畅销国内外市场。产品质量缺陷追溯周期长，找寻规律慢。

▶ 慧都质量管理分析及预测方案，从生产过程控制分析、产品全生命周期质量分析、设备维护分析、生产工艺参数分析、生产原辅料检验分析等方面，建立了统一的数据采集和管理平台。通过对多个业务系统（SAP、MES、手工台账等）的数据孤岛，将数据集中到一个平台。完善数据采集机制、建立数据标准、提升数据质量。

▶ 客户收益：

极大降低数据分析中数据收集和整理的时间,由原来的60%降低到5%。

分析报表，输出在大屏、PC端和移动端，并以其他文档方式自动分发报表。

产品质量的主题分析应用，找到质量问题与索赔金额的关系，追踪质量问题，找到问题时间分布、国家地区、操作人员、配件供应商的关系。

在该案例中，X客户有效采用质量分析方案，通过对数据关联分析，从人、机、料、法、环等全量数据建模，预测质量 ，找到影响质量的根本原因，提高了成品率。

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。

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