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生產質量預測方案,徹底解決批量生產中的質量問題

原創|大數據新聞|編輯:陳久鳳|2021-08-26 15:38:48.227|閱讀 303 次

概述:近年來,眾多制造業引用大量的智能設備,比如ERP、MES、CRM、SPC、QMS,產生了大量數據,卻無法實時監控與分析。出現質量問題,廢品已然存在,很難補救。就算對質量進行追溯,且追溯周期長,給生產造成不必要的成本。控制生產成本,對質量進行預測,勢不可擋。

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眾所周知,當下制造業仍然是一種“以量取勝”的普遍生產方案。大批量生產基于產品或零件的互換性,標準化和系列化的應用,剛性生產線大大提高了生產效率,降低了生產成本,其顯著的特點是產品結構穩定、自動化程度高。但缺點也相當明顯,生產商還要在長時期內關注生產質量問題,以避免某一類型產品的質量逐步退化。

批量生產的難點?

1、加入返工料,不合格物料,卻沒有事先經過測試驗證,沒有準確的產品質量波動情況認知;

2、客戶催著要貨,上面施壓,老大就根據自己的所謂的實際經驗說話,對于不在標準范圍的產品,實施特殊放行,導致產品問題;

3、動態工藝路徑規劃與虛擬單元線的部署:緊急插單、設備故障,瓶頸漂移;

4、行業提高了產品的質量標準,公司還依舊按照原來的標準生產;

5、生產過程中出現非人為的品質問題,卻又不在檢測頻率范圍內等……

批量生產過程中產生質量問題的原因?

1、調試階段的廢品率高

于產品要不斷換型,要經常進行產品換型和生產調試工作,在換型過程中,需要對設備的參數進行修改,刀具、夾具的更換、數控程序的編制或調用等,稍有不慎就會錯誤或遺漏。有時工人剛結束上一種產品,對新換的產品尚未完全掌握或記起有關的操作要領,仍“沉浸”在上一產品操作方式中,從而產出不合格品,造成產品報廢。

2、事后檢驗把關的質量控制模式

在公司范圍內,產品質量只當做是生產車間的事,各部門卻排除在外,在工序控制方面,雖然許多企業都有工藝規程、設備操作規程、安全規程和崗位職責,但由于可操作性差和過于繁瑣,加上沒有監控手段,其實施的程度不高。對于操作記錄,許多企業均未進行統計,又未養成每天查閱操作記錄的習慣。所以,許多原始記錄也不過是一堆廢紙。

如何做好批量生產的質量管控工作?

1、樹立品質意識

要全員認識到:產品的品質不好,產品就沒有市場,產品沒有市場,企業就失去了利潤來源,時間長了,企業就會倒閉,隨之而來的就是員工失業。

2、以客戶為中心

一切以客戶為中心,把自己看成客戶,把自己看成是下一道工序的操作者,把自己看成是產品的消費者。這樣,在工作當中就會自覺地把工作做好,大家都把工作做好了,產品的品質才會有保證。

3、真正貫徹“預防為主”的原則

近年來,眾多制造業由“中國制造”升級為“中國智造”,引用大量的智能設備,比如ERP、MES、CRM、SPC、QMS,產生了大量數據,卻無法實時監控與分析。出現質量問題,廢品已然存在,很難補救。就算對質量進行追溯,且追溯周期長,找尋規律慢,給生產造成不必要的成本。

控制生產成本,生產質量預測方案,對質量進行預測,勢不可擋。

質量預測分析方案,是怎么設計的?

1,要對質量和缺陷進行分析。對參與制造的員工、設備、采用的工藝等數據進行統計計算,分析相關因子的影響比例,輸出因子分析圖表。

2,生產過程控制分析。對直接或間接影響產品質量的生產、安裝和服務過程所采取的作業技術和生產過程的分析,診斷和監控。包括:物資控制,可追溯性和標識,文件控制,過程更改控制,驗證狀態控制,不合格產品控制等。

3,質量分析。將原材料、半成品、產成品各個環節的質量數據進行分析,根據計算機算法,進行建模,找出規律。

4,生產可視化。生產現場的每一個車間,每一道工序,每條產線,所有的生產情況、良品情況,設備負荷情況,要一目了然。

生產質量分析_生產質量優化_生產質量預測

質量預測分析方案,能實現什么?

1,能任意與各個系統的數據進行關聯分析,更直觀的對生產進度、生產質量進行可視化分析,能科學預測生產質量,同時能找出影響質量的根本原因。

2,自助儀表盤,所見即所得,拖拉方式,完成各種表格,各種數據的交互,輕松預測質量數據。

3,不受地域限制,隨時可查看數據。支持手機、平板等移動設備。

4,靈活的權限管理,統一的訪問門戶,根據不同部門,不同角色,開放相關權限了解本崗位的所有數據。做到部門符合自身需求進行質量預測自查自糾。

5,數據共享靈活。直接將自己創建的數據分享制定給其他部門人員,完成數據的管理交互,打通生產所有環節的數據,做到全面質量管理。

只有這樣,我們的產品質量才會不斷上升,也只有這樣不斷地提高質量及創新,才會不斷地取勝于市場。

慧都工業大數據解決方案

慧都大數據團隊,通過機器學習,智能關聯影響質量的全量數據指標(人、機、法、料、環、檢等),幫助企業實現質量根因追溯。找到影響質量的關鍵因素,預測質量趨勢,洞察改善質量新見解。

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