20世紀，人類跨入了以“加工機械化、經營規模化、資本壟斷化”為特征的工業化時代，質量管理已經不再處于質量檢驗階段和統計質量控制階段了。

質量檢驗所使用的手段，就是各種檢測設備和儀表，方式是嚴格把關，進行百分比的檢驗。是在成品中挑出廢品，以保證出廠產品質量。但這種事后檢驗把關，無法在生產過程中起到預防、控制的作用。廢品已成事實，很難補救，也造成了生產資料的浪費。在大批量生產的情況下，弊端就尤為顯現。

后來發展到統計質量控制階段，用數理統計方法與質量管理想結合。質量管理不僅要靠事后檢驗，更得在廢品生產的先兆時就進行分析改進，從而預防廢品產生。控制圖就是運用數理統計原理進行這種預防的工具。比如spc等工具。

隨著工業生產的發展，科技的進步，對質量要求越來越高。更是由于智能制造的應用，產品生產工序復雜，質量問題追溯問題就突出。所以要求管理者進行全面質量管理階段，對質量管理進行分析及預測，提高生產效益。

? 質量管理分析及預測，分為一個過程、四個階段、八個步驟，數理統計方法。

一個過程：企業在不同時間內，應完成不同的工作任務。

四個階段：戴明循環，又稱PDCA循環，從計劃（plan）-執行（do）-檢查（check）-處理（act）四階段循環

八個步驟：PDCA四個階段還可以具體分為八個步驟。1、計劃階段：分析現狀，找出存在的質量問題；針對問題提出措施。2、執行階段：落地實施。2、檢查階段：檢查計劃的實施情況。4、總結經驗，工作結果標準化。

? 質量管理分析的意義：

提高產品質量

改善產品設計

加速生產流程

改進售后服務

降低經營質量成本

減少經營虧損

降低維修成本

減少責任事故

? 質量管理分析實施案例：

X有色金屬冶煉加工業客戶，目前世界裝機水平最高的鋁箔軋制生產線，生產工藝兼備歐美高速度和亞洲高光亮度的特點，生產的“達順”牌高檔鋁箔暢銷國內外市場。產品質量缺陷追溯周期長，找尋規律慢。

? 慧都質量管理分析及預測方案，從生產過程控制分析、產品全生命周期質量分析、設備維護分析、生產工藝參數分析、生產原輔料檢驗分析等方面，建立了統一的數據采集和管理平臺。通過對多個業務系統（SAP、MES、手工臺賬等）的數據孤島，將數據集中到一個平臺。完善數據采集機制、建立數據標準、提升數據質量。

? 客戶收益：

極大降低數據分析中數據收集和整理的時間,由原來的60%降低到5%。

分析報表，輸出在大屏、PC端和移動端，并以其他文檔方式自動分發報表。

產品質量的主題分析應用，找到質量問題與索賠金額的關系，追蹤質量問題，找到問題時間分布、國家地區、操作人員、配件供應商的關系。

在該案例中，X客戶有效采用質量分析方案，通過對數據關聯分析，從人、機、料、法、環等全量數據建模，預測質量 ，找到影響質量的根本原因，提高了成品率。

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。

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