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原创|大数据新闻|编辑:陈久凤|2021-08-13 11:20:42.973|阅读 160 次
概述:随着市场竞争的加剧,大力提升产品质量,对质量分析,也逐渐被企业认识、接受、学习、采用。质量分析涉及的数据、部门众多,在分析过程中存在各种问题,本文旨在对质量分析的误区进行分析,以及帮助有关人员正确认识标准,从而更加有效地建立、保持和运行质量管理体系。
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随着市场竞争的加剧,大力提升产品质量,对质量分析,也逐渐被企业认识、接受、学习、采用。质量分析涉及的数据、部门众多,在分析过程中存在各种问题,本文旨在对质量分析的误区进行分析,以及帮助有关人员正确认识标准,从而更加有效地建立、保持和运行质量管理体系。
误区一:依赖于事后检验,不主动进行生产质量分析,从而对质量进行预测。
当下很多制造型企业还保留着传统的质量观念,强调事后检验把关,就是说,出现质量问题的产品不出厂。这种方式在质量管理过程中其实是非常被动的,缺陷产品已然产生,生产成本已然浪费,面对大批量的产品质量问题,事后补救困难,亡羊补牢为时已晚。
企业要从事后检验转变为事前预防,对生产质量预测,追求工作“零缺陷”。
某大型汽车制造厂商,通过生产质量分析平台,首先对质量数据进行统一管理。其次通过质量分析交互模型;找到影响质量的关键因为,构建预测预测模型,预测质量;最后有效提高产品良率,降低生产成本。
质量分析交互模型,主要进行该厂的缺陷异常因子分析、产品难易度分析、缺陷预测分析、焊接效果分析、焊接数据异常点分析等,建立机器学习模型进行预测,输出故障是否发生,判断车辆故障发生的概率,同时给出特征重要性排序。
误区二:质量问题分析是作业线的问题
当发生质量问题时,许多管理人员经常强化工人的培训,这种质量意识解决不了根本问题。在一线的工人或服务人员的表现固然存在影响,但他们的一举一动却是受上层管理人员的计划和行动的影响。销售形势好时,增加生产任务,忽视企业的质量目标,使质量管理昙花一现,不能长久。
误区三:达到质量标准就是实现了质量管理目标
许多管理人员都以为制定了产品标准,每个产品都符合质量标准,质量就可以了,这是一种以生产为中心的质量观。
在市场经济条件下,企业经营以市场为导向,要树立“用户第一”、“顾客至上”的经营观,制定质量标准要从用户出发,以不断满足用户日益发展需要、提高社会利益为标准。
误区四:一味追求产品质量,忽略质量保障能力
现代质量观念认为,企业在准确定义产品的服务质量水平的基础上追求良好的质量保证能力,这是企业保持竞争力的根本保证。影响产品和服务质量的因素很多,而且在不断发生变化,所以必须建立完善的质量管理和质量保证体系,从而对各种因素进行系统的有效的控制。虽然建立了较完善的质量体系也会产生不合格,但这种不合格是可以预防和纠正的。
误区五:只看到用户承担损失, 忽略企业承担损失
部分企业认为,企业在向顾客销售产品以后,便完成了自己的责任,购买后发生的费用自然由用户自己承担。
其实,产品质量涉及产品的整个寿命周期,因而售后的产品质量问题所发生的费用或用户损失应有企业或中间商负担。
误区六:产品质量问题不知是品控部的事
产品质量在产品的设计阶段就已经开始形成了,其重要性甚至超过生产过程,另外产品在采购、销售、服务、以及用后处理等环节中,也会出现质量事故,因此产品质量不是某个部门、员工的事情,它涉及到企业的各个部门,设计生产全过程及全体员工。
误区七:质量分析,缺乏以数据说话
片面依靠经验和直觉管理是一个较普遍的品质管理弊端,典型的情况有:对于品质情况,仅有一些主观概念和总体性笼统的评价,而没有准确、详尽基础数据说得清楚、说得准。
企业要建立生产质量分析平台,整合产品生产全流程的质量数据,打通人机料法环数据,并进行数据关联分析。分析的前提是,生产质量数据无遗漏,实时更新。质量分析结果可视化,生产质量数据看板,支持多类型图表,钻取分析,人人实时了解企业生产经营情况。
慧都大数据团队,通过机器学习,智能关联影响质量的全量数据指标(人、机、法、料、环、检等),帮助企业实现质量根因追溯。找到影响质量的关键因素,预测质量趋势,洞察改善质量新见解。
如果您的企业也有生产质量分析、设备故障预测、工业大数据分析、能耗异常分析等需求,欢迎拨打慧都热线023-68661681或,为您免费提供大数据相关业务咨询!
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