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 ， 详细为大家解释慧都生产质量分析 ， 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 。
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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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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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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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？
【合金|质量管理热门解决方案详细解析，附项目演示】
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