6分鐘了解企業如何快速有效地追溯質量根因，洞察改善質量新見解

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目前很多制造型企業擁有了MES、ERP、SPC等業務系統，獲得了大量的數據。然而在跨工廠、跨系統的異構數據中，如何找到生產各個環節的規律和異常，如何獲得優化見解，是制造型企業面臨的關鍵挑戰。在本文中，我們通過慧都質量分析demo的大致流程概述來了解一下如何快速有效地追溯質量根因，洞察改善質量新見解。

了解慧都產品質量分析及預測方案

為什么企業需要質量分析？

質量是影響客戶交付和訂單量的關鍵因素

產品質量是企業生存的關鍵。企業所建立和實施的質量體系，應該能滿足企業規定的質量目標。

產品質量缺陷追溯周期長，找尋規律較慢

 影響產品質量的因素很多，單純依靠檢驗只不過是從生產的產品中挑出合格的產品。這就不可能以最佳成本持續穩定地生產合格品。

數據跨工廠/跨車間/跨業務系統，只做數據展示，無法關聯分析

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

數據不全，數據準確性不穩定，數據分析決策支持功能弱

 尤其是傳統的大型制造企業，存儲的大量數據都是通過人工填寫，數據的完整性和準確性低，更缺乏專業的數據分析師提供歸納和決策支持。

很難發現經驗已知之外的影響產品質量的因素

企業自有一套生產和質量分析經驗，但出現經驗之外的影響產品質量的因素則更難以發現，往往這些因素可能會成為影響企業發展成敗的關鍵點。

慧都質量分析方案如何提供幫助？

統一的數據采集和管理平臺

建立統一的數據采集和管理平臺，極大降低數據分析中數據收集和整理的時間。

打破數據孤島，實現關聯分析

打破多個業務系統（SAP、MES、手工臺賬等）的數據孤島，將數據集中到一個平臺，完善數據采集機制、建立數據標準、提升數據質量。

獨特的質量深挖能力

創建產品質量的主題分析應用，找到產品質量問題的根因。包括：產品全生命周期的分析、質量和缺陷走勢分析、生產過程（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、質量預測分析等。

Demo概述1：分析成功率總體趨勢，發現異常周

經過前期數據的采集和關聯分析，我們可以從整體平穩的產品成功率中發現X年X周的成功率低于達標值。因此我們繼續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現，最嚴重的缺陷是缺陷1，接下來我們將從人、機、料、法、環尋找缺陷1產生的原因。

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信息，通過分析老化程度和保養情況，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生缺陷的原因之后，那么我們可以繼續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的關聯分析，能夠發現最易產生缺陷1的材料參數，故而提供對于材料的改進建議。

Demo概述6：從參數和環境的角度分析合格率

 我們借助箱性圖等圖表分析參數判斷是否有參數異常，并查看異常記錄來了解環境或者其他情況，能夠很快地給出針對性改進意見。

靈活的數據分析可視化

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報表。

全方位企業發展咨詢服務

為客戶提供企業BI項目整體規劃的咨詢方案：質量分析及預測、運營分析及預測、高層管理駕駛艙

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關于慧都大數據分析平臺

慧都大數據分析平臺「GetInsight®」升級發布，將基于企業管理駕駛艙、產品質量分析及預測、設備分析及預測等大數據模型的構建，助力企業由傳統運營模式向數字化、智能化的新模式轉型升級，抓住數據經濟的發展勢頭，提供管理效能，精準布局未來。了解更多，請聯系。

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