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众所周知，当下制造业仍然是一种“以量取胜”的普遍生产方案。大批量生产基于产品或零件的互换性，标准化和系列化的应用，刚性生产线大大提高了生产效率，降低了生产成本，其显著的特点是产品结构稳定、自动化程度高。但缺点也相当明显，生产商还要在长时期内关注生产质量问题，以避免某一类型产品的质量逐步退化。

批量生产的难点？

1、加入返工料，不合格物料，却没有事先经过测试验证，没有准确的产品质量波动情况认知；

2、客户催着要货，上面施压，老大就根据自己的所谓的实际经验说话，对于不在标准范围的产品，实施特殊放行，导致产品问题；

3、动态工艺路径规划与虚拟单元线的部署：紧急插单、设备故障，瓶颈漂移；

4、行业提高了产品的质量标准，公司还依旧按照原来的标准生产；

5、生产过程中出现非人为的品质问题，却又不在检测频率范围内等……

批量生产过程中产生质量问题的原因？

1、调试阶段的废品率高

于产品要不断换型，要经常进行产品换型和生产调试工作，在换型过程中，需要对设备的参数进行修改，刀具、夹具的更换、数控程序的编制或调用等，稍有不慎就会错误或遗漏。有时工人刚结束上一种产品，对新换的产品尚未完全掌握或记起有关的操作要领，仍“沉浸”在上一产品操作方式中，从而产出不合格品，造成产品报废。

2、事后检验把关的质量控制模式

在公司范围内，产品质量只当做是生产车间的事，各部门却排除在外，在工序控制方面，虽然许多企业都有工艺规程、设备操作规程、安全规程和岗位职责，但由于可操作性差和过于繁琐，加上没有监控手段，其实施的程度不高。对于操作记录，许多企业均未进行统计，又未养成每天查阅操作记录的习惯。所以，许多原始记录也不过是一堆废纸。

如何做好批量生产的质量管控工作？

1、树立品质意识

要全员认识到：产品的品质不好，产品就没有市场，产品没有市场，企业就失去了利润来源，时间长了，企业就会倒闭，随之而来的就是员工失业。

2、以客户为中心

一切以客户为中心，把自己看成客户，把自己看成是下一道工序的操作者，把自己看成是产品的消费者。这样，在工作当中就会自觉地把工作做好，大家都把工作做好了，产品的品质才会有保证。

3、真正贯彻“预防为主”的原则

近年来，众多制造业由“中国制造”升级为“中国智造”，引用大量的智能设备，比如ERP、MES、CRM、SPC、QMS，产生了大量数据，却无法实时监控与分析。出现质量问题，废品已然存在，很难补救。就算对质量进行追溯，且追溯周期长，找寻规律慢，给生产造成不必要的成本。

控制生产成本，生产质量预测方案，对质量进行预测，势不可挡。

质量预测分析方案，是怎么设计的？

1，要对质量和缺陷进行分析。对参与制造的员工、设备、采用的工艺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。

2，生产过程控制分析。对直接或间接影响产品质量的生产、安装和服务过程所采取的作业技术和生产过程的分析，诊断和监控。包括：物资控制，可追溯性和标识，文件控制，过程更改控制，验证状态控制，不合格产品控制等。

3，质量分析。将原材料、半成品、产成品各个环节的质量数据进行分析，根据计算机算法，进行建模，找出规律。

4，生产可视化。生产现场的每一个车间，每一道工序，每条产线，所有的生产情况、良品情况，设备负荷情况，要一目了然。

质量预测分析方案，能实现什么？

1，能任意与各个系统的数据进行关联分析，更直观的对生产进度、生产质量进行可视化分析，能科学预测生产质量，同时能找出影响质量的根本原因。

2，自助仪表盘，所见即所得，拖拉方式，完成各种表格，各种数据的交互，轻松预测质量数据。

3，不受地域限制，随时可查看数据。支持手机、平板等移动设备。

4，灵活的权限管理，统一的访问门户，根据不同部门，不同角色，开放相关权限了解本岗位的所有数据。做到部门符合自身需求进行质量预测自查自纠。

5，数据共享灵活。直接将自己创建的数据分享制定给其他部门人员，完成数据的管理交互，打通生产所有环节的数据，做到全面质量管理。

只有这样，我们的产品质量才会不断上升，也只有这样不断地提高质量及创新，才会不断地取胜于市场。

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。

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