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原创|大数据新闻|编辑:陈久凤|2021-05-13 14:19:28.507|阅读 172 次
概述:越来越多的企业,将SPC系统应用于生产项目中,作为生产质量分析的标准工具。但是SPC主要体现在控制图,是检验数据,无法更好关联分析数据。生产质量分析及预测解决方案应运而生,追溯质量问题,提高成品率。
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越来越多的企业,将SPC系统应用于生产项目中,作为生产质量分析的标准工具,来对生产过程进行分析评价,从而控制产品质量问题。
但是SPC功能主要体现在控制图,是检验数据,监控数据;无法更好的做到质量关联数据的分析,比如我们员工、机器、材料、工艺、环境等生产数据的关联分析,从而构造出质量关联数据的模型,到达预测质量的有效结果。
那面对生产质量问题,我们到底该用什么科学全面的方法呢,慧都生产质量分析及预测解决方案应运而生。
生产质量分析及预测:从人-机-料-法-环,全面分析整个生产过程质量。
人:涉及生产负责人、班组长、质检人员、出入库人员等,进行客诉与订单交付分析
机:工作重心、设备机台、机械参数、运行参数等,进行设备故障和备件分析
料:物料信息、批次/序列号信息、供应商信息、工艺线路等,进行生产情况分析
法:BOM、作业指导、图纸等,进行后台管理
环:环境、温度等,进行质量预测分析
以X汽车制造业客户为例,该客户已在中东、东南亚、东欧、非洲、美洲等五大板块15个国家成功布局,据公司发展需要,改造一个工厂形成辐射华中地区的生产基地,支持20万及扩展,支持双班及扩展,实现定制化生产。
他们没有大数据管理平台,无法对数据进行统一的管理。需要找到影响质量的关键因素,构建预测模型,预测质量。
生产质量分析主题:
缺陷异常因子分析、员工行为分析、产品难易度分析、焊接数据异常点检测、焊接飞溅分析、焊接效果分析、缺陷预测分析
生产质量分析及预测方案架构:
客户收益:
在内饰颜色、配置、车型、天窗等维度下,找出发生缺陷次数较多的部门和缺陷类型,从而为业务部门提供改进方向。
通过产品生产过程中的缺陷记录(人员、设备、订单等)数据进行统计计算,分析相关因子的影响比例,输出因子分析图表。
对焊接数据进行分析,有助于提前判断焊接效果,反应焊接传感器的数据采集质量。
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。
效果展示图例:
分析故障类型对于缺陷的影响因素
异常因子对于缺陷的影响分析
慧都大数据,一直致力于将复杂的数据转为清晰的见解,通过端到端的方案,将更好的满足企业定制化生产的需求,提高企业运营效率。
如果您的企业也有生产质量分析、设备故障分析、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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