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原创|大数据新闻|编辑:陈久凤|2021-06-17 14:30:37.000|阅读 99 次
概述:质量是严重影响制造业客户交付和订单量的重要因素,在本文中,我们通过慧都生产质量分析demo演示,带企业探索整个生产过程中,人机料法环的全量数据。
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目前很多制造型企业开始进行数字化转型,嫁接了很多提高生产效率的设备,比如MES、ERP、SPC等系统。
这些数据能帮助企业看到当下正在发什么,比如在制品多少?库存多少?损耗多少?但是不能告诉企业为什么会形成这样的状态,比如,形成这个在制品数量,背后是多少个一线员工在工作?他使用的是什么工艺?他使用了多少库存?
很多企业只触摸到了20%的数据,在本文中,我们通过慧都生产质量分析demo的大致流程概述,将带企业探索,整个生产过程中,人机料法环的全量数据。
为什么企业需要生产质量分析?
1、质量是严重影响制造业客户交付和订单量的重要因素
制造业要想交付快,成本低,订单多,就得重视生产质量。生产质量的缺陷,不仅会造成企业召回成品和善后的成本,还严重影响企业的品牌力。企业,做好生产质量控制依旧是长期坚持的战略目标。
2、生产质量数据,还依赖于静态报告,不能及时响应领导可变的需求。
比如某个机器经常发生故障,领导就会关心操作这个机器的员工是哪些?这台机器的目前的使用年限多少?往期故障记录?往期维修记录?备件使用情况?面对领导的问题,不能即时拖曳数据,即时回答。
3、MES、ERP、SPC等数据只做结果展示,无法进行深层次的关联分析。
智能设备的运用,能使生产过程可视化,能帮助企业了解当下生产的情况。企业能清楚的看到当下的质量控制得好不好,但是不能回答为什么控制得好,控制得不好,是由于哪些原因。
4、海量的数据,无法很快进行整理和展示
制造业的生产质量数据,不仅由来自智能设备的数据,还有大量的人工数据。海量的数据,时效性高,整理耗时长,效率低下,又无法保证准确性。
什么是生产质量分析?
生产质量分析是打通质量和人、机、料、法、环的数据,不仅寻找各环节的因果关系,更着力于寻找相关关系。通过标准化的调研后,建立可以实现交互式分析的质量数据模型,客户只需要简单的拖曳操作,即可实现各个数据的关联分析。
客户的报表不再是静态报表,而是可以根据自己需求,随时生成想要的报表结果,形成数据看板,支持大屏、移动端,提高员工的沟通效率。
生产质量分析如何提供帮助?
1、建立统一的数据采集和管理平台
打破多个业务系统(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。
2、创建影响质量的全量数据分析
打通整个生产过程的数据,找到产品质量问题的根因。包括:产品全生命周期的分析、质量和缺陷走势分析、生产过程(人、设备、工艺等)分析、客诉与订单交付分析、设备故障和备件分析、质量预测分析等。
3、开发简单易懂的质量分析工具,操作简单,支持自助分析
将整个所有的数据部署在工具里,客户可根据自己的需求对生产质量进行分析。操作简单,功能强大,报表可视化。
DEMO概述一:
找到质量异常产品在生产过程中各工序的生产时间、工序的工艺参数,机台记录的备注(生产异常说明)、交接班的备注(生产异常说明)、各工序的评审记录、品检信息、工器具信息、辅材信息、停机记录、班厂量、设备运维状况等信息,并判断是否出现异常。
DEMO概述二:
分析产线上的工艺参数和传感器数据(一共大约400个左右)与产出产品质量的关联影响关系,找出关键影响参数(特征选取),然后结合相应的标签数据作为数据集,通过多种模型训练(包括LDA+Knn分类器、人工神经网络ANN、SVM等),最后使用“留一法交叉验证”评估验证集上的准确率,最终构建相应产品的质量缺陷及优化模型。
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,为您免费提供大数据相关业务咨询!
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大数据分析的一些发展趋势将为企业的未来发展做好准备。大数据分析如今成为政府部门和私营企业以及医疗机构抗击新冠疫情的重要资源。这在很大程度上要归功于云计算软件的发展,很多企业现在可以实时跟踪和分析大量业务数据,并相应地对其业务流程进行必要的调整。
生产质量分析是从工厂订单下单-订单生产-流入市场, 针对整个生产链进行全面的质量分析。其中最重要的一环就是对于质量控制。
生产质量分析主要是为了帮助企业更快更准确的发现产品的质量问题,找到影响质量的根本原因,改善原因,提高企业产品良率。下面我们看看慧都科技的质量分析到底能帮助企业解决哪些问题?
在工业制造界,企业极不希望发生停机事故。因为,一小时的停机时间会使企业损失上百万人民币甚至更多。除了资金方面的损失之外,停机还意味着,当持续发生设备故障时,对员工的激励难度则会变大。因此,在企业的日常业务运营中,预测性维护就显得十分重要。
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