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根据客户需求提供定制化的软件开发服务
全球知名设计软件,显著提升设计质量
打造以经营为中心,实现生产过程透明化管理
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以六西格玛为理论基础,实现产品质量全数字化管理
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对设备进行全生命周期管理,提高设备综合利用率
实现设备数据的实时采集与监控
利用数字化技术提升油气勘探的效率和成功率
钻井计划优化、实时监控和风险评估
提供业务洞察与决策支持实现数据驱动决策
原创|大数据新闻|编辑:陈久凤|2021-06-24 14:20:49.340|阅读 126 次
概述:生产质量分析方案,及时发现和预测质量异常,稳定生产过程,提高生产产品成品率。
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在工业生产中,设备失效、人员疏忽、参数异常、原材料差异、环境波动等因素而导致质量偏离,引起质量等级的缺陷和损失非常巨大。工艺流程复杂的大型制造业,如钢铁、汽车、电子、服装等行业,信息数据孤岛凸显,导致质量问题频发,尤其需要“及时发现和预测异常,迅速控制和分析质量异常的原因,进行生产过程改进,稳定生产过程,减少产品质量波动”。
慧都生产质量分析方案,聚焦影响质量的全量数据。
生产质量分析,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,打通质量和人、机、料、法、环等数据,各生产数据环环相扣。
传统的质量管理,是通过对各种系统的应用,我们能直观的看到该产品质量好还是不好。但是无法回答管理者,这个质量好是为什么?不好又是为什么?
生产质量分析,挖掘影响质量的数据,背后的真实原因,获取结果“是什么”,回答“为什么”。
举一个生产质量分析的常规案例,比如:我们已知某个缺陷是在A机台发生的,那我们能很快调取和A机台相关的一切数据。比如:A机台的供应商是谁?A机台是多久投入生产的?A机台历年维修状态?A机台的历史故障原因?A机台当天以及往日每天操作的人员是谁?
同时,也能获取该操作人员的所有信息,比如人员何时入职?人员上班时间?人员操作记录?人员培训情况?人员上机情况?
对比往日数据分析,这些数据是需要相关人员提前准备的,不能及时获取。而这些数据,人员准备会存在数据遗漏,数据准确性无法得到保证,到最后其实都会影响结果。
生产质量分析方案,随时随地支持品控等质量相关部门开展交互式会议
传统的会议模式里,依据的往往是传统的数据报表,比如ppt、excel表,是需要提前很长一段时间去准备的。同时呈现给同事和领导,也不直观,不及时,不全面,不实时,数据分析常常滞后。最可怕的是,当领导要看一个新的数据,当下是拿不出来的,需要后期长时间的整理和分析。
生产质量分析的应用,能自动整合生产的全量数据,形成数据管理平台。
海量数据的实时更新,海量数据的随意拉取,输出为可视化页面看板,最大程度的满足各级人员即时的质量数据分析需求。
生产质量分析方案,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。
大数据时代下,有效的数据利用率不到5%,未被利用的数据往往掩盖了事实真相。要做到质量数据的全面利用,首先得全面整合数据,其次具备数据分析能力。生产质量分析方案,对制造业生产过程中产生的一些列数据进行整合。在整合的数据集成里,形成交互式质量分析数据模型,员工皆可进行数据分析。即便不是专业的数据分析人员,就是一般的质量/品管/产线上的人员也能够快速上手
生产质量分析,能从根本上解决企业的以下问题:
1、数据分析仍然依赖于传统报表,数据获取严重滞后
2、工厂嫁接多个业务系统,数据只做展示无法进行交互分析
3、整理数据耗费大量时间和成本,无法满足上级即时的数据需求
4、多数企业还在用传统的电子看板,不直观,不及时
生产质量分析方案部分图例:
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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