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干货 | 一文读懂数据大脑质量分析功能及对企业的重要性

来源:国工智能 2020-12-24 17:01

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  在近代生产型企业的管理进程中,如何控制产品质量稳定性?一直是企业管理者的长期命题,围绕该命题产生过诸多控制手段与方法论,但是都大多都面临着管控流程复杂、无法有效实施等问题。随着信息技术的发展,企业迫切需要一种更加高效简捷的信息技术手段来解决质量稳定性管控存在的这一系列问题。

  在二十世纪九十年代的家电市场上,美国与日本展开了一次围绕质量稳定性的市场角逐。日本是一个野心勃勃的国家,想要超过美国,把自己生产的电视机占领美国的整个市场,而美国想要把日本从美国市场赶出去,这对美国来说应该是轻而易举的事情,毕竟美国生产电视机的相关技术十分先进,对消费者的吸引力高于日本的,但事实是美国失败了,日本一些电视机厂商成功占领了美国市场。那么产生这种结果的原因到底是什么?后期通过统计发现,日本产的电视机的一致性和稳定性比较好,符合一般的正态分布曲线。

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  由图我们可以看到,日本的电视机整体来说质量情况在40%以下和95%以上的较少,也就是说电视机质量特别好和特别差的比较少,大部分产品质量都在中等偏上的位置,很稳定且保持一致。那么美国的是什么样的呢?如下图

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  我们可以看到,美国产的电视机的质量情况分布较广,质量特别好和质量较差的电视机都有很多,整体分布较为平均,买电视机就像买彩票一样,质量特别好买回来可能用了几十年都不会坏,质量特别差的买回来经常坏,修都修不好。不同质量的产品参差不齐,不呈正态分布,占得比重都很大,这就表明美国的产品一致性稳定性很差。买到产品质量不好的客户群体,会对这个产品产生排斥,严重影响产品的口碑。

  以上的情况最终就导致日本生产的电视机占领了整个的美国市场。可见质量问题带来的影响非常大,决定了一个行业的生死,很多生产电视机的企业倒闭后,还会导致员工下岗,严重可能会使整个产业不复存在。

  那么对应到国内的制造业,是怎么样的?说到国产的产品,大家可能想到的第一个问题就是稳定性差,那么什么是稳定?用汽车举一个例子,现在大家提到汽车,都会想到日本车耐开,开了许多年都不会坏,其实这就说明日本汽车的稳定性好。那么什么叫一致性好?还是用汽车这个例子,你买到的车和我买到的车,质量一样,不再像是抽奖一样,质量的好坏全凭借运气,任何人买到的车,买到的产品,质量都是一样的,这就是所谓的一致性。由此可见,一致性和稳定性是衡量一个产品质量的关键点。

  除此之外,产品的一致性和稳定性还是质量控制的关键,那么何以见得?我们由一个常见的例子进行讲解。下面这两张图是小A和小B的射击靶板图,我们可以看到小A两次正中靶心,小B打的都在9环以外,看上去好像是小A打的更好一点,但实际上小B打的更好,为什么呢?因为小A射击的点散布面很广,说明他完全不知道该如何控制自己的枪,对枪的控制力很差,而小B虽然没有打到靶心,但是散布面很小,一致性和稳定性很好,表明小B对枪的控制力很好,它只需要稍微调整一点角度就可以大部分都打中靶心,而小A完全不清楚自己该如何改进。这便可以看出一致性和稳定性是质量控制的关键点。

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  我们将这个例子引到化工企业来看,假设一家化工企业的生产工艺中,需要一种含量为95%以上的原材料,此时有两个供应商,分别为C供应商和D供应商,C供应商的原材料含量一直稳定在94%,D供应商的原材料含量一直保持在93%—99%之间,那么这家化工企业更愿意用谁的原材料?和上面射击的例子一样的道理,一定会更愿意用C供应商的原材料,因为稳定性、一致性较好,生产过程中比较好处理,如后续需要往里边再加入什么样的材料、添加剂,或者加入其他的溶剂来进行混合,可以清楚的知道加入多少,比较容易控制。但如果像D供应商一样,供给的原材料每一批次都不一样,甚至是每一个都不一样,那么后续要经过什么样的加工工艺、处理都不稳定,不好控制。

  就像买鞋,最起码的一点就是应该保证两只鞋是一样大的,如果卖家告诉你,这两只鞋可能不一样大,那么就算这双鞋再便宜,你也不会买,因为它一致性太差了。所以说控制质量的一致性,是制造业控制质量的一个关键,也是制造业控制质量的一个根本。

  那么怎么去发现这个企业产品的一致性和稳定性会不会、容不容易出问题?当前是不是处于可控状态?这时便需要用到一个工具:SPC分析(质量过程控制)。以其中的C控制图为例进行讲解,由图一可见,产品质量一直围绕着平均线进行上下往复波动,这是正常现象,就像买鞋,两只鞋不可能完全保持一致,长度不可能一模一样,上下可能相差几毫米,只要一直在平均线周围波动,且不超过上下限,是不会感觉到这两双鞋大小不一致的。

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  但是如果出现图二这种情况,当波动曲线偏向于某一侧,或者是超出了上下限的范围,那么就代表这个产品的质量已经失控了,已经不在你的控制范围之内了。一旦出现偏向某一侧的情况,那么迟早会出现超出了上下限范围的现象。就好比这两只鞋,长度相差了0.5厘米,消费者买回去之后明显感觉到两只鞋大小不一样,严重影响了消费者对企业的信任度,不会再买这家的鞋子,时间久了这家企业就将面临倒闭。

  

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  C控制图是一个非常好的判断质量的控制是否失控的一个方法,依旧以鞋为例,鞋的任意一种原材料,都有十几个质量指标的监控点位,比如说鞋底它的柔韧度要软、要耐弯折、高温、低温等,会产生许多参数,鞋的半成品和产成品同样拥有众多参数。那么这么多的参数,企业都想要有这样一个C控制图,这样就可以清楚的知道这个产品的质量失没失控。假如鞋底的供应商最近供应的10次鞋底的强度,是按照图二的情况波动的,那么就说明这家供应商的鞋底质量控制失控了,如果继续用他家的鞋底,鞋的质量就无法保证。  

  如果能够用一个工具来监控企业里面上万个这种监控点,那么一旦供应商供应产品的某一个参数出现失控的倾向时,企业就可以给供应商打电话说他供应的鞋底有问题,已经开始出现失控的趋势,如果供应商无法控制质量,那么就可以选择终止合作。那么当前大部分的企业在用MINITAB或者Excel来做质量分析,但实际上MINITAB是一个工具化的软件,要把数据导入进去,然后再进行分析得出结果。当要监控上万个点的时候,依靠MINITAB和Excel是很难实现的,会耗费大量的时间。

  而国工智能的数据大脑产品融合了大量数据分析算法包含了SPC,CPK,DOE等质量分析方法,可以实现服务化数据监控,一旦出现问题,会主动推送报告到关联人员和生产管理系统,提出建议处理措施,从而来预测企业的质量是否可控,从而能使产品质量保持在良好一致性和稳定性的范围内。

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  国工数据大脑系统是一个集数据调度,数据清洗,机器学习、数据可视化的数据分析平台。系统以简单易用web操作方式进行人机交互,屏蔽了数据分析业务的复杂性,大大降低了数据分析工作的技术门槛。以流程化的方式构建整个数据分析业务。系统实现了对分散的数据进行统一调度,实现多源数据整合,快速构建数据仓库。同时具备完备的数据清洗功能,准确定位异常数据,完成数据过滤。提供多种机器学习算法组件,快速完成对历史数据的增量/批量学习,基于机器学习成果,实现配分学习、质量分析、销售预测等等业务应用,帮助企业优化生产关键因素、安排生产与库存计划、制定销售策略等提供分析和决策支持,实现数据的价值转换。

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责任编辑:胡金鹏

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