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慧都生产质量分析,助力企业快速探索质量缺陷根因

原创|大数据新闻|编辑:陈久凤|2021-06-23 15:00:24.077|阅读 125 次

概述:制造型企业产品原材料众多,生产工艺复杂,工艺变更频繁,生产流程长,加工设备众多。在整个生产线上,管理层们很难及时发现产品质量缺陷出现在哪个环节,生产质量分析,是助力企业全方位分析产品合格率的。

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众所周知,制造型企业产品原材料众多,生产工艺复杂,工艺变更频繁,生产流程长,加工设备众多。在整个生产线上,管理层们很难及时发现产品质量缺陷出现在哪个环节,对应的解决方案也是处于事后补救的状态,无形中造成了不必要的生产成本。

本文小编以某铝箔企业的生产质量管理为例,详细为大家解释生产质量分析,是如何助力企业全方位分析产品合格率的。

该企业面对质量分析有如下几个难点:

1、该企业的生产数仍旧使用的传统报表,由品控/质量部同事事先按要求准备。

2、工厂嫁接的各个业务系统,诸如mes、erp、sap等系统产生的大量数据,无法进行交互分析。

3、品控部门无法及时调取领导所需数据,调取数据耗时长,且无法保证准确性。

4、数据呈现不直观,不及时。

生产质量分析,聚焦质量管理的全量数据分析,帮助企业快速探索缺陷根本原因。

1、打通质量和人、机、料、法、环,对影响质量的全量数据进行交互分析,探索相互关系,挖掘数据背后的真实原因,获取结果“是什么”,回答“为什么”。

2、将传统的静态汇报模式,改为交互式动态会议,随时随地可以组织生产、质量相关专题会议。通过对维度展示生产和质量KPI,实时预警、掌握产线运营状况。

3、简单易上手的质量分析工具,员工只需对数据进行选取、拖曳,自助灵活地达成期望的数据结果。

4、摒弃以往静态的数据报表,整合多个业务系统数据,多场景数据大屏,自适应多屏,进行综合展示分析,让决策更清晰。

生产质量分析从设备的角度分析合格率

对公司经常出现故障的3台机器进行分析,调出3台机器所有的数据,比如:供应商、机器投产时间、停机原因(设备故障、设备维修、设备保养、其他原因)、机器恢复使用时间,维修人员、操作人员,机器所在班别等数据。发现3台机器本次生产过程,是无故障发生的,排除了设备故障的原因。

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生产质量分析从人员的角度分析合格率

机器无故障,操作机器的员工是否有问题。经数据抽取及调研,操作该机器的员工所有资料拉取。发现该员工2月份才入职,4月份就上岗操作机器,是否存在操作技能不娴熟的问题,是否需要进行再次培训。

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生产质量分析从材料的角度分析合格率

通过对生产产品所用的其中一环材料:合金。对合金的品类进行分析,通过对比,发现合金5出现的单缺陷率最高。通过合金的针孔缺陷占比和厚度、宽度关联的分布图,推断出合金5和宽度为900mm,厚度为10um的材料最容易产生缺陷。

所以管理层是否就可以针对该材料改进生产工艺,或者联系客户增加材料变更,以降低材料带来的缺陷。

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生产质量分析从参数和环境的角度分析合格率

通过对不合格产品的参数和环境分析,例如轧制力、后张力、速度、油温等环境数据的采集和关联分析,生产质量分析方案很快帮助客户发现“3342”批次中有一个卷的参数异常,也能帮助客户定位到具体的卷异常。

生产质量分析方案,以可视化的数据展示,给管理层带来调整策略,是否可以推测是中途换成丙班,导致设备必须重新设置参数导致异常?可否建议后续要杜绝中途换班的情况?

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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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