“產品質量的控制是每一個企業頭痛的問題”，在實際生產過程中，制造業企業產品原材料眾多，生產工藝復雜，工藝變更頻繁，生產流程長，加工設備眾多。在整個生產線上，管理層們很難及時發現產品質量缺陷出現在哪個環節，對應的解決方案也是處于事后補救的狀態，無形中造成了不必要的生產成本。

本文，我將自己18年的產品質量控制經驗，分享給你們，主要從以下5大方面進行：

第一，質量過程控制必須量化，要形成質量追溯的強烈意識

生產過程中，有關產品質量的因素眾多，比如原材料，工藝，操作指南，機器，生產環境等等，寫實過程信息，要做好每個環節的數據記錄。任何細節都需要用數據，準確的記錄。其中主要包括：物資控制、可追溯性和標識；設備的控制和維護；生產關鍵過程控制管理。對不易測量的產品特性，對有關設備保養和操作所需特殊技能以及特殊過程進行重點控制；文件控制；過程更改控制。

第二，出現質量問題，一定要有耐心

發現異常情況不要因為與解決的問題好象沒關系而置之不理；找不出原因和規律的時候不要不行動，可以把分析的影響因素控制規范起來；一旦發現一些經驗和規律后，再深入下去把它上升為理論，哪怕多廢點成本也值得。

第三，建立生產質量預測意識，質量管理有被動轉為主動。

工業時代化的今天，企業采用了各種檢測設備和儀表，能在成品中挑出廢品，保持出廠產品的質量。但是這種時候檢驗把關，無法在生產過程中起到預防、控制的作用。做到防患未然，生產質量預測，就是重中之重了。

生產質量分析方案的原理：

1、通過產品檢驗環節的問題著重進行關聯挖掘分析，通過數據訓練，構建質量問題模型，預測并快速發現質量問題。

2、模擬生產流程，提升生產效率。

3、最小化設備故障、碰撞和停機的風險。

4、通過成熟的模型，減少原型材料浪費。

5、完善的溯源分析，從頂層到底層，從財務到業務系統完整交互的跨系統生產質量溯源分析模型。

慧都生產質量預測方案的優勢：

1、能對設備故障進行分析及預測，優化設備維修計劃，備件出入庫分析及預測，優化備件購置計劃。

2、能耗異常數據分析，找到設備、生產與能耗的關系，顯著降低能耗。

3、能利用大數據分析系統構建生產質量產品質量體系，實現質量體系的可視化。

4、各模型各數據可針對不同權限共享，同時大屏、PC端和移動端皆可展示。

第四，質量分析要有管理思維

1、不要希望直接靠工藝員來實現產品質量的穩定。

2、產品質量是制造出來的，不對直接制造者進行管理，質量永遠不能穩定。

3、所以要觀察、關注和研究產品直接制造者的表現和狀態，并針對這些表現和狀態進行管理和調動。

4、如果產品直接制造者表現和狀態沒有受控，一旦出了質量問題你永遠分析不準確原因。

5、不要以為我們現在工藝紀律中規定的過程控制要求都符合了，產品質量就絕對沒問題。

6、所以我們的過程控制要求要不斷完善，同時也要把人管好。

第五，質量分析一定要以數據說話，切勿憑經驗主義

片面依靠經驗和直覺管理是一個較普遍的品質管理弊端，典型的情況有：對于品質情況，僅有一些主觀概念和總體性籠統的評價，而沒有準確、詳盡基礎數據說得清楚、說得準。

企業要建立生產質量分析平臺，整合產品生產全流程的質量數據，打通人機料法環數據，并進行數據關聯分析。分析的前提是，生產質量數據無遺漏，實時更新。質量分析結果可視化，生產質量數據看板，支持多類型圖表，鉆取分析，人人實時了解企業生產經營情況。

慧都大數據團隊，通過機器學習，智能關聯影響質量的全量數據指標（人、機、法、料、環、檢等），幫助企業實現質量根因追溯。找到影響質量的關鍵因素，預測質量趨勢，洞察改善質量新見解。

如果您的企業也有生產質量分析、設備故障預測、工業大數據分析、能耗異常分析等需求，歡迎撥打慧都熱線023-68661681或，為您免費提供大數據相關業務咨詢！