产品质量分析，质量预测，助力企业提高生产效益

在2018年，“制造业产品质量合格率”首次纳入国家国民经济与社会发展统计公报。可见生产质量对国民经济和企业自身的重要性。那如何做好企业的生产质量分析，降低次品率呢，就得从各环节数据指标出发，找出影响生产质量的根本原因。

在2018年，“制造业产品质量合格率”首次纳入国家国民经济与社会发展统计公报。可见生产质量对国民经济和企业自身的重要性。那如何做好企业的生产质量分析，降低次品率呢，就得从各环节数据指标出发，找出影响生产质量的根本原因。

制造业通过利用一些MES、ERP等系统，大大提高了生产效率，改善了人力成本，企业效益也越来越好。可一旦碰到产品问题，却因为整个系统的庞大，跨部门、跨产线、跨车间，数据不集中，数据庞大，数据不全等问题，无法很快的找到影响产品质量的根本原因。

制造业的行业痛点：

1、产品因生产过程复杂，产线长，涉及的部门众多，致使产品质量缺陷追溯的周期长，很难形成规律。

2、因MES、ERP等系统嵌入，还在管理者自身拥有的数据，导致数据量庞大，错综复杂。

3、因各部门整理数据方法不同，职权差异，导致数据不能及时交互，形成数据孤岛

4、数据分析处理的能力不足，且很难发现已知经验以外的其余问题，找出根因难度大。

助力某大型港资企业，分析产品质量，降低次品率，提高效益：

首先：进行数据的有效的收集，包括不限于：MES系统，IMIS系统，ERP系统，Excel文件等数据

其次：实地调研，根据各企业自身生产特点，定制产品质量分析需求，搭建定制化的数据建模

再者：把可能影响产品质量的所有因素进行细致分析。包括不限于，生产情况分析，其中人工技术，设备，工艺；生产过程的检测；客户投诉分析；设备备件分析等

最后：找到根本原因后，还得形成产品质量合格的规律，形成模型。能为废品、次品提前预测

产品质量分析与预测方案实施效果：

1、极大的降低该企业数据收集和整理的时间，由原来的70%降低到10%

2、能通过数据分析，找到影响质量的关键因素。建立模型，对产品质量预测。

3、形成影响产品质量的全量数据指标，有效关联人工、设备、原材料、制作过程、检验等环节。

大数据，一直致力于将复杂的数据转为清晰的见解，通过端到端的方案，将更好的满足企业定制化生产的需求，提高企业运营效率。

如果您的企业也有生产质量分析、设备故障分析、工业大数据分析、能耗异常分析等需求，欢迎拨打热线或在线咨询，为您免费提供大数据相关业务咨询！

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来源：慧都