越來越多的企業，將SPC系統應用于生產項目中，作為生產質量分析的標準工具，來對生產過程進行分析評價，從而控制產品質量問題。

但是SPC功能主要體現在控制圖，是檢驗數據，監控數據；無法更好的做到質量關聯數據的分析，比如我們員工、機器、材料、工藝、環境等生產數據的關聯分析，從而構造出質量關聯數據的模型，到達預測質量的有效結果。

那面對生產質量問題，我們到底該用什么科學全面的方法呢，慧都生產質量分析及預測解決方案應運而生。

生產質量分析及預測：從人-機-料-法-環，全面分析整個生產過程質量。

人：涉及生產負責人、班組長、質檢人員、出入庫人員等，進行客訴與訂單交付分析

機：工作重心、設備機臺、機械參數、運行參數等，進行設備故障和備件分析

料：物料信息、批次/序列號信息、供應商信息、工藝線路等，進行生產情況分析

法：BOM、作業指導、圖紙等，進行后臺管理

環：環境、溫度等，進行質量預測分析

以X汽車制造業客戶為例，該客戶已在中東、東南亞、東歐、非洲、美洲等五大板塊15個國家成功布局，據公司發展需要，改造一個工廠形成輻射華中地區的生產基地，支持20萬及擴展，支持雙班及擴展，實現定制化生產。

他們沒有大數據管理平臺，無法對數據進行統一的管理。需要找到影響質量的關鍵因素，構建預測模型，預測質量。

生產質量分析主題：

缺陷異常因子分析、員工行為分析、產品難易度分析、焊接數據異常點檢測、焊接飛濺分析、焊接效果分析、缺陷預測分析

生產質量分析及預測方案架構：

客戶收益：

在內飾顏色、配置、車型、天窗等維度下，找出發生缺陷次數較多的部門和缺陷類型，從而為業務部門提供改進方向。

通過產品生產過程中的缺陷記錄（人員、設備、訂單等）數據進行統計計算，分析相關因子的影響比例，輸出因子分析圖表。

對焊接數據進行分析，有助于提前判斷焊接效果，反應焊接傳感器的數據采集質量。

建立機器學習模型進行預測，輸出故障是否發生，判斷車輛故障發生的概率，同時給出特征重要性排序。

效果展示圖例：

分析故障類型對于缺陷的影響因素

異常因子對于缺陷的影響分析

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。

如果您的企業也有生產質量分析、設備故障分析、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！

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