如何将质量管理的“被动”变为“主动”？

“中国制造2025” 提出“必须把质量作为建设制造强国的生命线”，走以质取胜的发展道路，从中国制造升级为“中国智造”。

在制造领域，采用产品订单驱动的生产模式，存在标准化、系列化、多样化、批量小的情况，市场竞争已逐渐变为产品质量及其质量管理水平的竞争。近年来，随着大数据技术的迅速发展，大数据在制造领域深入应用并取得显著效果。大数据与质量管理的结合成为企业夯实质量、提升品牌优势的重要手段。如何将质量管理变被动为主动？

质量问题及挑战

在探讨如何将质量管理变被动为主动之前，需要先了解目前制造业普遍面临的有关质量管理方面的问题及挑战：

1、影响产品质量的工序及影响因素众多，质量问题分析主要依靠专家经验。

2、生产计划周期长且排产几乎依赖老师傅，生产经验知识传承仍以老师傅带徒弟的方式进行，未形成体系化，老板无法有效监督过程情况。

3、产品文档管理混乱，产品质量信息缺失，无法追溯产品全生命周期的生产数据，导致数据孤岛凸显，质量管理体系不完善。

大数据智能质量平台应运而生

针对以上问题，将质量管理变被动为主动需要用大数据智能质量平台，大数据智能质量平台是积梦智能面对大型制造企业精准研发的基于工业大数据的质量管理平台，满足大型制造业质量管理95%以上的需求。针对制造业生产制造过程公司系统林立，数据孤岛凸显；质量问题频发，问题处理效率较低的问题，为助力制造业进行智能改造，积梦大数据智能质量平台应运而生。

大数据智能质量平台框架

针对制造业的生产过程特点和产品质量问题，利用大数据技术设计并构建产品生产过程质量问题分析系统，实现产品质量问题分析可视化、模型化和定量化。大数据智能质量平台大体框架如下：

针对产品检验环节发现的质量问题和措施数据着重进行关联挖掘分析，实现产品质量问题的准确性和措施精准匹配。

利用产品生产过程各工序工作质量数据、设备质量数据、检测装置数据、测量工具数据等，构建产品质量影响因素分析模型，利用聚类算法和关联算法构建追溯模型，通过数据训练使模型精准实现质量问题影响因素追溯。

采用大数据算法、影响因素模型和追溯模型等，对产品装配过程中的质量问题进行定性定量，从而将工艺、工位操作、零部件负载等影响产品质量的因素进行数值化。

利用质量大数据分析系统构建企业产品质量指标体系，实现质量体系指标分析业务的可视化。

利用大数据架构技术整合并集成产品生命周期各阶段的质量关键数据，通过大数据平台实现过程数据采集、存储、计算、模型构建和高维分析应用。

大数据智能质量平台亮点

1、采用大数据存储技术和分布式计算，解决了传统质量分析计算和处理能力不足的问题。

2、通过优化的算法和模型对影响产品质量的因素进行处理，解决了传统数据管理系统抽样不足、精度不够、低维度因果关系的问题。

3、通过高维可视化技术和自定义分析技术，实现了质量分析结果的高可用性、高灵活性展现。

质量管理如何变被动为主动？

大数据智能质量平台如何将质量管理变被动为主动的？主要有这几点：

1、主动发现：基于现有的数据和标准，主动发现产品问题

2、主动分析：基于发现的问题，主动输出可能的问题原因；

3、主动决策：基于原因分析，主动给出相应的解决措施；

4、主动挖掘:主动挖掘潜在优化空间,并将结果标准化.

大数据智能质量管理平台链接所有与质量相关的数据并进行采集分析，，将分析结果及时反馈给相关负责人，促进制造过程质量的针对性改进。

大数据智能质量管理平台能有效地减少产品返工次数，降低返工率，提高产品一次合格率。经测算，客户使用大数据智能质量平台，产品不良品率降低20%左右，装配线生产效率提高17%左右，产生的直接经济效益上百万。