車間質量問題反反復復都是尺寸不良、錯漏混、三傷不良......同樣的問題重復犯，這是質量管理過程中的一大難點，但到底是什么原因造成的呢？有什么好的方法進行控制呢？

小編認為，最重要的問題，就是產生質量問題的根本原因一直無法溯源，從而不能從根本上解決問題，治標不治本。

質量問題根源尋找，得從以下幾個方面入手：

1、要想盡一切辦法獲取更多的問題信息

當產品在客戶端發生問題，問題現象和信息很多時候是通過銷售轉發客戶郵件，信息傳遞到工廠，對于問題信息的獲取不完整，不準確，如何來處理？

? 要詳細記錄出現問題的產品批次，及市場流向，主動找回，盡可能挽回損失

? 與第一次發現質量問題的客戶達成良好溝通，獲取詳細的使用情況及問題情況

? 銷售、技術、售后要信息互通，必要時多方人員可現場了解情況

? 對于問題信息的完整性可以通過“5W2H”進行逐項確認，確保信息完整、清楚。

2、問題產品是進行質量分析的重要證據

問題產生，存在各種可能性，問題產品的物料、生產加工、測試和檢驗各環節存在不同。

要獲取準確的原因，最好的辦法是通過對問題產品的深入分析。有幾點需要注意：在問題產品分析過程中，需要每一步進行拍照存檔，留存證據。對于產品的測試需要模擬客戶的使用環境，不能以內部測試環境為主對于不良原因要多問幾個WHY ，層層深入，人員操作失誤通常不是根本原因。

3、采用生產質量分析方案，有助于質量問題原因分析

生產質量分析方案主要有幾個明顯的優勢：

? 統一的質量數據管理平臺，對產品生產全流程的數據進行抓取，整理，實時更新，做到產品數據無遺漏，有利于了解產品的全部情況。

? 快速部署質量數據關聯模型，打通產品與人機料法環的數據，不僅找出產品和各質量數據的因故關系，還獲取相互之間的關聯分析。提高整體數據利用率，全面科學的分析質量問題，快速定位質量缺陷的根本原因。

? 質量數據可視化看板，摒棄以往的傳統報表，不直觀無法獲取全盤數據。質量數據可視化看板，數據輸出為可視化圖表，圖表類型豐富，拖曳選取圖表，自動生成關聯，獲取見解。支持pc、ipad、短信、郵件，即時獲取數據，知曉情況。

4、問題的分析需要組織研發、工藝、品質聯合進行 

品質部作為原因分析的主導，但是僅靠品質部人員是無法保證分析到真正的原因，特別是涉及產品設計缺陷、可靠性、測試軟件的穩定性，這些都需要其他部門的協助才能完成。

5、產品可靠性和穩定性的原因分析需要多次試驗

低級失誤的原因分析相對簡單，而涉及可靠性和穩定性的原因分析不那么容易，例如產品在客戶端使用一段時間之后失效，使用過程中時好時不好，到達特殊的條件下失效等等。

生產質量分析，要以產品為中心，要掌握和產品有關的全量數據。首先保證各類業務系統數據無遺漏，實時性；其次采用BI+AI算法，對各類數據進行關聯分析，探索數據之間的相互關系；最后數據輸出結果要直觀可視化，有利于決策者優化見解。

慧都大數據，一直致力于將復雜的數據轉為清晰的見解，通過端到端的方案，將更好的滿足企業定制化生產的需求，提高企業運營效率。