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

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目前很多制造型企業(yè)擁有了MES、ERP、SPC等業(yè)務系統(tǒng)，獲得了大量的數(shù)據(jù)。然而在跨工廠、跨系統(tǒng)的異構數(shù)據(jù)中，如何找到生產(chǎn)各個環(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)面臨的關鍵挑戰(zhàn)。在本文中，我們通過慧都質(zhì)量分析demo的大致流程概述來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)量分析及預測方案

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鍵因素

產(chǎn)品質(zhì)量是企業(yè)生存的關鍵。企業(yè)所建立和實施的質(zhì)量體系，應該能滿足企業(yè)規(guī)定的質(zhì)量目標。

產(chǎn)品質(zhì)量缺陷追溯周期長，找尋規(guī)律較慢

 影響產(chǎn)品質(zhì)量的因素很多，單純依靠檢驗只不過是從生產(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)務系統(tǒng)，只做數(shù)據(jù)展示，無法關聯(lián)分析

企業(yè)雖然很容易擁有跨工廠/跨車間/跨業(yè)務系統(tǒng)來存儲數(shù)據(jù)，但也只是將數(shù)據(jù)集中起來，結果只會造成數(shù)據(jù)量越來越龐大，若找不到數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)來進行分析利用，反而會造成維護成本和資源浪費。

數(shù)據(jù)不全，數(shù)據(jù)準確性不穩(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)，存儲的大量數(shù)據(jù)都是通過人工填寫，數(shù)據(jù)的完整性和準確性低，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，但出現(xiàn)經(jīng)驗之外的影響產(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成為影響企業(yè)發(fā)展成敗的關鍵點。

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

建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集和管理平臺，極大降低數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)收集和整理的時間。

打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)關聯(lián)分析

打破多個業(yè)務系統(tǒng)（SAP、MES、手工臺賬等）的數(shù)據(jù)孤島，將數(shù)據(jù)集中到一個平臺，完善數(shù)據(jù)采集機制、建立數(shù)據(jù)標準、提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。

獨特的質(zhì)量深挖能力

創(chuàng)建產(chǎn)品質(zhì)量的主題分析應用，找到產(chǎn)品質(zhì)量問題的根因。包括：產(chǎn)品全生命周期的分析、質(zhì)量和缺陷走勢分析、生產(chǎn)過程（人、設備、工藝等）分析、客訴與訂單交付分析、設備故障和備件分析、質(zhì)量預測分析等。

Demo概述1：分析成功率總體趨勢，發(fā)現(xiàn)異常周

經(jīng)過前期數(shù)據(jù)的采集和關聯(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周的成功率低于達標值。因此我們繼續(xù)查看該周的各項指標的詳細情況，探究成功率不達標的原因。

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周的合格率和成品率是否低于標準值，且合格率和成品率的影響因素也一目了然，假設當周的合格率低于標準值，那么就需要深挖合格率低下的原因。

通過合格率的影響因素不難發(fā)現(xiàn)，最嚴重的缺陷是缺陷1，接下來我們將從人、機、料、法、環(huán)尋找缺陷1產(chǎn)生的原因。

Demo概述3：從設備的角度分析合格率

我們先分析產(chǎn)生缺陷1的設備，找到缺陷率最高的設備。

 查看該設備的詳細情況，獲得設備的已使用時長和維修保養(yǎng)信息，通過分析老化程度和保養(yǎng)情況，可以初步確定或排除設備本身的原因。

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)從操作該設備的主操人員進行進一步分析。

Demo概述5：從材料的角度分析合格率

接下來，我們通過材料的缺陷占比和其材料參數(shù)的關聯(lián)分析，能夠發(fā)現(xiàn)最易產(chǎn)生缺陷1的材料參數(shù)，故而提供對于材料的改進建議。

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，并查看異常記錄來了解環(huán)境或者其他情況，能夠很快地給出針對性改進意見。

靈活的數(shù)據(jù)分析可視化

分析報表通過大屏、PC端和移動端進行展示，并以一系列標準格式自動分發(fā)報表。

全方位企業(yè)發(fā)展咨詢服務

為客戶提供企業(yè)BI項目整體規(guī)劃的咨詢方案：質(zhì)量分析及預測、運營分析及預測、高層管理駕駛艙

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關于慧都大數(shù)據(jù)分析平臺

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