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原创|大数据新闻|编辑:陈久凤|2021-08-25 16:20:10.330|阅读 166 次
概述:目前很多制造型企业拥有了MES、ERP、SPC等业务系统,获得了大量的数据。然而在跨工厂、跨系统的异构数据中,如何找到生产各个环节的规律和异常,如何获得优化见解,是制造型企业面临的关键挑战。通过数据分析提升产品质量,提高产品合格率、成品率则是企业发展的下一步抓手。
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目前很多制造型企业拥有了MES、ERP、SPC等业务系统,获得了大量的数据。然而在跨工厂、跨系统的异构数据中,如何找到生产各个环节的规律和异常,如何获得优化见解,是制造型企业面临的关键挑战。通过数据分析提升产品质量,提高产品合格率、成品率则是企业发展的下一步抓手。
一、制造业质量数据分析遇到的难点:
1、产品质量缺陷追溯周期长,找寻规律较慢。
2、数据跨工厂/跨车间/跨业务系统,只做数据展示,无法关联分析。
3、数据不全,数据准确性不稳定,数据分析决策支持功能弱。
4、很难发现经验已知之外的影响产品质量的因素。
二、生产质量分析方案设计特点
将当代计算机科学、工业统计与大数据技术、行业质量管理及持续改进最佳实践完美融合、洞察质量与流程数据,从而提高效率、降低成本、预测未知、科学决策,提高持续盈利能力。可以实时质量风险预警平台、质量大数据分析平台、智能质量报告平台、自动化分析程序及报告。
三、方案实施收益
1、建立统一的数据采集和管理平台,极大降低数据分析中数据收集和整理的时间。
2、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。
3、创建产品质量的主题分析应用,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。
4、分析报表通过大屏、PC端和移动端进行展示,并以一系列标准格式自动分发报表。
5、为客户提供企业BI项目整体规划的咨询方案:质量分析及预测、运营分析及预测、高层管理驾驶舱。
四、方案是如何落地实施的
1、工序质量分析-指标分析
实现合格率、成品率、成功率、产出合格重量、产出量、投入量、缺陷重量、单缺陷率等品管核心关注指标跨工序的全局联动分析。
2、工序质量分析-SPC过程能力分析
系统界面及报告系统提供多种图形,包括:单值图(运行图)、以及直方图、帕累托图、控制图(均值极差图、均值标准差图、单值移动极差图)、箱形图、C值评估图、质控图、皮尔森图等满足日常统计分析。
3、工序质量分析-假设检验
改善效果的验证;潜在原因的确认;不同供应商的质量可靠性水平的对比等。
4、SPC与质量大数据分析-方差分析
具有强大方差分析能力,并能生成专业化的、易于解读的方差分析报告。支持的方差分析模型有:单因子方差分析、多因素方差分析设计、混合效应模型、分级嵌套模型、失衡数据。
5、工序质量-SPC与质量大数据分析
6、异常质量追溯
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。
7、制造过程质量分析与控制-质量预测与预警
五、慧都生产质量分析方案架构:
慧都大数据团队,通过机器学习,智能关联影响质量的全量数据指标(人、机、法、料、环、检等),帮助企业实现质量根因追溯。找到影响质量的关键因素,预测质量趋势,洞察改善质量新见解。
如果您的企业也有生产质量分析、设备故障预测、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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