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      智慧工廠解決方案

       

      一個SPC分析工具也可以實現云流程

      一、SPC分析軟件
          統計過程控制 SPC(statistical process control)顧名思義就是利用統計學監控產品質量是否處于異常波動。目前比較多人用的SPC分析軟件有IMP和minitab,使用這些軟件進行數據分析需要比較多的學習成本,并不利于全員質量管理的推動。
          做SPC的最終目的當然是解決質量問題,傳統的SPC分析軟件僅僅將采集到的數據轉換作圖表,既沒有各個生產工序的整套數據信息,也很難進行數據共享和解決方案的共享,對于長遠的生產制作來說非常不利。這一套傳統的質量問題解決方案,難以層層追溯,經常導致重復的質量問題; 沒有數據分享,經常導致數據出錯也沒人發現;沒有解決流程的共享,導致反饋慢,拖慢生產進度。

      現在一大批企業都已經意識到這方面的問題,他們是怎么解決的呢?

      二、“云”流程
          如果有一個SPC工具既有minitab的分析能力,又可以整合產品信息和失控處理流程就好了,如果這個SPC工具還可以讓相關人員都登錄服務器,共享質量“云”信息就完美地解決了以上問題。
          正泰,寶鋼,伊利,飛利浦等十幾家知名企業一致選用了一款擁有分析和云流程功能的SPC軟件-QSmart SPC Monitor。其中幾家企業已經使用了近10年,據他們反饋,自從他們安裝了SPC Monitor,整個失控處理團隊終于實現“云同步”,每個部門的工作對接都更加順利,失控處理更高效了。

      三、案例分享
          佛山某家不愿意透露姓名的五金企業給我們提供了一個完整的SPC解決流程的案例,這是他們一款產品編號為65BC的五金制品用SPC軟件對該產品的定型工序的實時監控和處理流程。
          為了了解定型工序的制程能力,采集了1號產線丙班,2號產線甲班,2號產線乙班的數據,任意取6組,各抽檢600件,外觀不良數如下:



      STEP 1. 將數據輸入SPC 系統-系統自動判斷數據是否失控,是否已經處理,并標上顏色直觀顯示。同時,系統將通過郵件,短信等方式報警給相關人員。



      STEP 2. 作P-Chart管制圖對比分析,直觀顯示不良率狀況,有利于過程的成本分析。2號產線甲班波動正常,抽檢無失控點,可以盡量先安排此班生產,得到較高質量的產品。



      STEP 3. 登錄處理失控點,處理流程:上傳處理方案-審批-發布。出現重復發生的異常,還可以直接點擊檢驗庫中的處理方案,快捷發布,爭取更多的生產時間。
          經過排查,1號產線丙班和2號產線乙班生產產品變形較多原因是這兩個班有較多的新員工,不熟悉產品的擺放手法,導致產品定型后變形。處理方法是重新培訓定型手法。



          相關領導同樣登陸SPC系統,可以檢閱所有相關數據圖表,并對處理方案作出審批。這樣一個異常事件就順利得到了處理結果。
          佛山的這家五金廠家一直非常信賴這套軟件,安裝了這個軟件后,許多基層工作人員都能進行簡單的圖表分析,給專家節省了更多的數據分析時間。而且整體的良率都有了很大的提升,大大節約了生產成本。



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