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背景
在工業(yè)制造企業(yè)數智化轉型落地實施的關鍵時期,企業(yè)正面臨著產品質量全過程管控范式重構的機遇與挑戰(zhàn)。隨著市場產品升級至“質量主權”競爭,傳統(tǒng)抽樣檢驗和事后糾偏為主的質量管理已無法滿足高端市場對產品一致性、質量可追溯性的嚴格要求。因此,構建全鏈路生產制造數據驅動的數字化質控體系,成為企業(yè)實現質量突破、構建強大產品力的關鍵。
業(yè)務痛點
質量風險滯后
質量過程控制不足,問題事后分析,風險大。
檢測覆蓋不全
多為抽檢,無法全量參數覆蓋。
根因無法診斷
缺乏質量關鍵影響參數的識別,質量排查優(yōu)化改進無抓手和依據。
追溯成本高昂
未形成全過程的質量數據管理與因素分析鏈路,質量追溯慢、成本高。
解決方案
基于數據驅動的智能化質量控制方法:
利用大數據、機器學習等智能化算法,實現產品質量關 鍵影響參數的識別、控制推薦、質量根因分析以及質量預測等應用。充分利用產品生產過程及質量檢驗結果等各類數據,替代傳統(tǒng)主觀判斷過程,實現更及時、精準、高效的質量控制。
面向研制的全過程產品質量管控應用:
實現產品研發(fā)設計中參數設定的效率優(yōu)化、生產執(zhí)行側的精準控制以及交付檢驗側的查漏補缺,全面控制產品生產制造全過程質量。
構建全方位的一體化質量控制與優(yōu)化體系:
實現生產質量現狀實時監(jiān)測、質量原因及影響動態(tài)分析,產品質量提前預測及預警,提供集監(jiān)控、分析、預警的一體化質量服務。
應用價值
未形成全過程的質量數據管理與因素分析鏈路,質量追溯慢、成本高。
實現產品質量問題提前預判,將質量問題由“事后檢修-報告”轉變?yōu)椤笆虑?預警”模式。
從隨機抽檢轉變?yōu)獒槍z查,提高質量風險處理效率,降低問題發(fā)現成本。
降低錯漏檢現象,將人工產品抽檢轉變?yōu)閿祿寗拥哪P妥詣淤|量檢測,提升檢測的效率與準確性,避免錯漏檢現象。
適用場景
適用于鋼鐵、鋁材、銅材等冶金生產制造以及鑄造、鍛造等金屬加工行業(yè)。
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