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)。
通過數(shù)據(jù)分析提升產(chǎn)品質(zhì)量，提高產(chǎn)品合格率、成品率則是企業(yè)發(fā)展的下一步抓手。
一、制造業(yè)質(zhì)量數(shù)據(jù)分析遇到的難點：
1、產(chǎn)品質(zhì)量缺陷追溯周期長，找尋規(guī)律較慢。
2、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。
3、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。
4、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。
二、生產(chǎn)質(zhì)量分析方案設計特點
將當代計算機科學、工業(yè)統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)技術、行業(yè)質(zhì)量管理及持續(xù)改進最佳實踐完美融合、洞察質(zhì)量與流程數(shù)據(jù)，從而提高效率、降低成本、預測未知、科學決策，提高持續(xù)盈利能力?？梢詫崟r質(zhì)量風險預警平臺、質(zhì)量大數(shù)據(jù)分析平臺、智能質(zhì)量報告平臺、自動化分析程序及報告。
三、方案實施收益
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
5、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。
四、方案是如何落地實施的
1、工序質(zhì)量分析-指標分析
實現(xiàn)合格率、成品率、成功率、產(chǎn)出合格重量、產(chǎn)出量、投入量、缺陷重量、單缺陷率等品管核心關注指標跨工序的全局聯(lián)動分析。
2、工序質(zhì)量分析-SPC過程能力分析
系統(tǒng)界面及報告系統(tǒng)提供多種圖形，包括：單值圖(運行圖)、以及直方圖、帕累托圖、控制圖(均值極差圖、均值標準差圖、單值移動極差圖)、箱形圖、C值評估圖、質(zhì)控圖、皮爾森圖等滿足日常統(tǒng)計分析。
3、工序質(zhì)量分析-假設檢驗
改善效果的驗證;潛在原因的確認;不同供應商的質(zhì)量可靠性水平的對比等。
4、SPC與質(zhì)量大數(shù)據(jù)分析-方差分析
具有強大方差分析能力，并能生成專業(yè)化的、易于解讀的方差分析報告。支持的方差分析模型有：單因子方差分析、多因素方差分析設計、混合效應模型、分級嵌套模型、失衡數(shù)據(jù)。
5、工序質(zhì)量-SPC與質(zhì)量大數(shù)據(jù)分析
6、異常質(zhì)量追溯
找到質(zhì)量異常產(chǎn)品在生產(chǎn)過程中各工序的生產(chǎn)時間、工序的工藝參數(shù)，機臺記錄的備注(生產(chǎn)異常說明)、交接班的備注(生產(chǎn)異常說明)、各工序的評審記錄、品檢信息、工器具信息、輔材信息、停機記錄、班廠量、設備運維狀況等信息，并判斷是否出現(xiàn)異常。
7、制造過程質(zhì)量分析與控制-質(zhì)量預測與預警
五、生產(chǎn)質(zhì)量分析方案架構：
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