6分鐘了解企業(yè)如何快速有效地追溯質(zhì)量根因,洞察改善質(zhì)量新見解
目前很多制造型企業(yè)擁有了MES、ERP、SPC等業(yè)務(wù)系統(tǒng),獲得了大量的數(shù)據(jù)。然而在跨工廠、跨系統(tǒng)的異構(gòu)數(shù)據(jù)中,如何找到生產(chǎn)各個(gè)環(huán)節(jié)的規(guī)律和異常,如何獲得優(yōu)化見解,是制造型企業(yè)面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。在本文中,我們通過(guò)慧都質(zhì)量分析demo的大致流程概述來(lái)了解一下如何快速有效地追溯質(zhì)量根因,洞察改善質(zhì)量新見解。
了解慧都產(chǎn)品質(zhì)量分析及預(yù)測(cè)方案
為什么企業(yè)需要質(zhì)量分析?
質(zhì)量是影響客戶交付和訂單量的關(guān)鍵因素
產(chǎn)品質(zhì)量是企業(yè)生存的關(guān)鍵。企業(yè)所建立和實(shí)施的質(zhì)量體系,應(yīng)該能滿足企業(yè)規(guī)定的質(zhì)量目標(biāo)。
產(chǎn)品質(zhì)量缺陷追溯周期長(zhǎng),找尋規(guī)律較慢
影響產(chǎn)品質(zhì)量的因素很多,單純依靠檢驗(yàn)只不過(guò)是從生產(chǎn)的產(chǎn)品中挑出合格的產(chǎn)品。這就不可能以最佳成本持續(xù)穩(wěn)定地生產(chǎn)合格品。
數(shù)據(jù)跨工廠/跨車間/跨業(yè)務(wù)系統(tǒng),只做數(shù)據(jù)展示,無(wú)法關(guān)聯(lián)分析
企業(yè)雖然很容易擁有跨工廠/跨車間/跨業(yè)務(wù)系統(tǒng)來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù),但也只是將數(shù)據(jù)集中起來(lái),結(jié)果只會(huì)造成數(shù)據(jù)量越來(lái)越龐大,若找不到數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)來(lái)進(jìn)行分析利用,反而會(huì)造成維護(hù)成本和資源浪費(fèi)。
數(shù)據(jù)不全,數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性不穩(wěn)定,數(shù)據(jù)分析決策支持功能弱
尤其是傳統(tǒng)的大型制造企業(yè),存儲(chǔ)的大量數(shù)據(jù)都是通過(guò)人工填寫,數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性低,更缺乏專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師提供歸納和決策支持。
很難發(fā)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)已知之外的影響產(chǎn)品質(zhì)量的因素
企業(yè)自有一套生產(chǎn)和質(zhì)量分析經(jīng)驗(yàn),但出現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)之外的影響產(chǎn)品質(zhì)量的因素則更難以發(fā)現(xiàn),往往這些因素可能會(huì)成為影響企業(yè)發(fā)展成敗的關(guān)鍵點(diǎn)。
慧都質(zhì)量分析方案如何提供幫助?
統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集和管理平臺(tái)
建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集和管理平臺(tái),極大降低數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)收集和整理的時(shí)間。
打破數(shù)據(jù)孤島,實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)分析
打破多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)(SAP、MES、手工臺(tái)賬等)的數(shù)據(jù)孤島,將數(shù)據(jù)集中到一個(gè)平臺(tái),完善數(shù)據(jù)采集機(jī)制、建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。
獨(dú)特的質(zhì)量深挖能力
創(chuàng)建產(chǎn)品質(zhì)量的主題分析應(yīng)用,找到產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題的根因。包括:產(chǎn)品全生命周期的分析、質(zhì)量和缺陷走勢(shì)分析、生產(chǎn)過(guò)程(人、設(shè)備、工藝等)分析、客訴與訂單交付分析、設(shè)備故障和備件分析、質(zhì)量預(yù)測(cè)分析等。
Demo概述1:分析成功率總體趨勢(shì),發(fā)現(xiàn)異常周
經(jīng)過(guò)前期數(shù)據(jù)的采集和關(guān)聯(lián)分析,我們可以從整體平穩(wěn)的產(chǎn)品成功率中發(fā)現(xiàn)X年X周的成功率低于達(dá)標(biāo)值。因此我們繼續(xù)查看該周的各項(xiàng)指標(biāo)的詳細(xì)情況,探究成功率不達(dá)標(biāo)的原因。
Demo概述2:將單周成功率分解到影響成功率的合格率和成品率
我們可以清晰地查看當(dāng)周的合格率和成品率是否低于標(biāo)準(zhǔn)值,且合格率和成品率的影響因素也一目了然,假設(shè)當(dāng)周的合格率低于標(biāo)準(zhǔn)值,那么就需要深挖合格率低下的原因。
通過(guò)合格率的影響因素不難發(fā)現(xiàn),最嚴(yán)重的缺陷是缺陷1,接下來(lái)我們將從人、機(jī)、料、法、環(huán)尋找缺陷1產(chǎn)生的原因。
Demo概述3:從設(shè)備的角度分析合格率
我們先分析產(chǎn)生缺陷1的設(shè)備,找到缺陷率最高的設(shè)備。
查看該設(shè)備的詳細(xì)情況,獲得設(shè)備的已使用時(shí)長(zhǎng)和維修保養(yǎng)信息,通過(guò)分析老化程度和保養(yǎng)情況,可以初步確定或排除設(shè)備本身的原因。
Demo概述4:從人員的角度分析合格率
判斷了設(shè)備本身是否有產(chǎn)生缺陷的原因之后,那么我們可以繼續(xù)從操作該設(shè)備的主操人員進(jìn)行進(jìn)一步分析。
Demo概述5:從材料的角度分析合格率
接下來(lái),我們通過(guò)材料的缺陷占比和其材料參數(shù)的關(guān)聯(lián)分析,能夠發(fā)現(xiàn)最易產(chǎn)生缺陷1的材料參數(shù),故而提供對(duì)于材料的改進(jìn)建議。
Demo概述6:從參數(shù)和環(huán)境的角度分析合格率
我們借助箱性圖等圖表分析參數(shù)判斷是否有參數(shù)異常,并查看異常記錄來(lái)了解環(huán)境或者其他情況,能夠很快地給出針對(duì)性改進(jìn)意見。
靈活的數(shù)據(jù)分析可視化
分析報(bào)表通過(guò)大屏、PC端和移動(dòng)端進(jìn)行展示,并以一系列標(biāo)準(zhǔn)格式自動(dòng)分發(fā)報(bào)表。
全方位企業(yè)發(fā)展咨詢服務(wù)
為客戶提供企業(yè)BI項(xiàng)目整體規(guī)劃的咨詢方案:質(zhì)量分析及預(yù)測(cè)、運(yùn)營(yíng)分析及預(yù)測(cè)、高層管理駕駛艙
關(guān)于慧都大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)
慧都大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)「GetInsight®」升級(jí)發(fā)布,將基于企業(yè)管理駕駛艙、產(chǎn)品質(zhì)量分析及預(yù)測(cè)、設(shè)備分析及預(yù)測(cè)等大數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建,助力企業(yè)由傳統(tǒng)運(yùn)營(yíng)模式向數(shù)字化、智能化的新模式轉(zhuǎn)型升級(jí),抓住數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展勢(shì)頭,提供管理效能,精準(zhǔn)布局未來(lái)。了解更多,請(qǐng)聯(lián)系在線客服。
慧都大數(shù)據(jù)專業(yè)團(tuán)隊(duì)為企業(yè)提供商業(yè)智能大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建,免費(fèi)業(yè)務(wù)咨詢,定制開發(fā)等完整服務(wù),快速、輕松、低成本將任何Hadoop集群從試用階段轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)階段。
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