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转帖|大数据新闻|编辑:陈久凤|2021-08-11 15:02:09.723|阅读 133 次
概述:质量管理是企业取得成功的根本,在制造业中,管理层们特别头疼质量质量,因为总会遇到各种各样的问题,比如:生产效率低,良率低,生产周期长等等的一系列问题。其实解决生产质量问题没那么复杂,做好细节,从以下10个方面入手,从源头控制好生产质量。
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质量管理是企业取得成功的根本,在制造业中,管理层们特别头疼质量质量,因为总会遇到各种各样的问题,比如:生产效率低,良率低,生产周期长等等的一系列问题。
其实解决生产质量问题没那么复杂,做好细节,从以下10个方面入手,从源头控制好产品质量。
1、质量是生产出来的,不是检验出来的。
有问题要在第一时间解决,不要等到工人做完了或等到最终检验时才发现,这样太晚了。
在每一个环节或每一道工序上实施和执行严格的进料检验和制程过程中的质量控制。这其中包括在生产线上每一种零部件和材料的加工处理。请注意,第三方检验公司不会发现许多错误,即使是他们发现了,这也太晚。
2、确保标准作业流程
必须对员工进行持续的培训并亲眼见证他们的确是在正确地做事。必须进行内部审核,建立完善的内审制度以确保工人遵守工厂的标准作业流程。
在工厂内部的实验室测试必须是科学的,可靠的,并且,测试的记录必须能够根据测试日期和批号追踪到生产线上的零件和产品,否则,该实验室的测试结果就跟样品测试一样了。如果他们不能反映大货生产的质量水平,就失去了测试的意义,大货生产的质量就失去了保障。
3、做好事先预防工作
产品质量不要等到出现问题之后才采取行动,或认为问题不可能发生在你身上。要想办法去预防问题的可能发生。不要依靠“关系”(即你认识或熟悉的)来控制供应商的零部件和材料的质量以及品质的稳定性。
要严格实施与操作进料品质检验(即IQC),必要时,一些材料或零配件需要进行全检,有些材或零配件要按照规定的比例进行抽检,还有一些需要拿到实验室检测,实验室检测的要追究到具体的进货批次,批号,使用在具哪个合同单号上,如果测试结果不通过,就需要更换或停用那个特定批次的零配件或原材料,要坚持使“先进先出”(FIFO)的物料控制原则。
4、良好的行为习惯
许多解决问题的方法并不需要很高深的知识或技术,许多问题并不需要花钱就能改正。你只需要每天花时间去现场看,不断地观察就可以发现解决问题的方法,如果有什么动作不合理或看起来很愚蠢,那么它很可能是错的。
5、创造环境
创建一个稳定的,合理的工作环境来管理你的员工及减少人为操作错误。
不要指望工人来控制环境,也不要指望工人会听从。采取合适的方法使工人的工作更加简便容易,从而可以提高产品的品质,增强产品的工艺稳定性,减少错误的发生,给所有的工作台面,推车,货架等都安装上衬垫,以尽量减少线上组装和包装过程中对零件和产品的损伤。
6、严格执行现场“5S”
保持所有的工作区域清洁、整齐。将容易产品灰尘的工作区域和那些必须要保持清洁的区域分开,要求所有的工人在就餐后及上完厕所后,在重新返回工作岗位前要洗手。上岗前要戴上发套或工作帽,避免头发掉落在产品上,在某些特定的工序,要求所有工人戴上手套,包括管理人员,要确保该工作区域没有老鼠和昆虫之类。
7、让员工形成正确操作的习惯
不要只是告诉你的员工做这个做那个,有些人会听从你的,但大多数人不会,你必须不断地用你的眼睛去看,去检查,去纠正和指导,你必须不断地指导和纠正你的员工,反反复复地去指导和纠正,直到正确的操作变成他们的条件反射,变成他们的工作习惯。这不是一朝一夕可以完成的。
8、授权和鼓励
授权并鼓励你的各级员工发现工作中的各种问题并及时报告。这意味着你应该准许并鼓励你的工人说话,提供意见,指出问题。
9、制定高标准
无论你的客户有没有要求,你都应该采取高标准要求自已,不要为你做不出“完美”的产品找借口。即使有些产品由于手工制作的原因,确实不能实现100%的完美,如果你用这个理由降低标准,那么你的下属每个人都会降低他们的标准。
10、采用生产质量分析方案,有助于质量问题原因分析
生产质量分析方案主要有几个明显的优势:
• 统一的质量数据管理平台,对产品生产全流程的数据进行抓取,整理,实时更新,做到产品数据无遗漏,有利于了解产品的全部情况。
• 快速部署质量数据关联模型,打通产品与人机料法环的数据,不仅找出产品和各质量数据的因故关系,还获取相互之间的关联分析。提高整体数据利用率,全面科学的分析质量问题,快速定位质量缺陷的根本原因。
• 质量数据可视化看板,摒弃以往的传统报表,不直观无法获取全盘数据。质量数据可视化看板,数据输出为可视化图表,图表类型丰富,拖曳选取图表,自动生成关联,获取见解。支持pc、ipad、短信、邮件,即时获取数据,知晓情况。
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