質量控制

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       科達制造自成立以來將“品質至上,質量決定成敗”作為企業的核心價值觀之一,以“持續創新、客戶滿意、快速改善、全員參與”為質量方針,堅持“質量是企業生存之本”的經營思路,全面推行卓越績效模式、全面質量管理和精益生產,對產品和質量進行有效控制,并實現對質量的持續改進。
       科達制造屬于典型的多品種、小批量生產,產品結構及技術工藝復雜,制造周期長、交貨期短,因客戶變更、技術變更、工程變更、生產變更、采購變更等一系列因素導致生產組織和質量控制十分困難,不確定的因素很多。針對以上問題,結合 “全球化、信息化、服務化、年輕化”四化戰略,科達制造近幾年的質量管理主要從資源的排配、管理方式、系統流程、變更點的控制、數據分析應用等多方面進行了改善,具體如下:
1、實現質量信息的穿透式、系統化
      為及時準確管制產品質量,科達制造分別從售前、售中、售后三個環節,通過全面梳理、優化公司品質保證體系,實現企業質量管理體系化和標準化,然后再通過信息系統,實現全公司質量保障系統的固化和落地,從而構建貫穿產品全生命周期的全面質量管控體系。
 

       
        科達制造在全面質量管理(TQM)理念的基礎上結合自身實踐搭建公司質量管理協同平臺(QIS),通過IT手段貫通產品的“設計--采購--生產--售后”全生命周期的質量數據鏈,貫通“供應商--公司--客戶”三方的質量相關信息,支持自動統計分析和在線監控預警,為產品相關三方、公司各部門、質量部員工及領導的質量工作協作提供統一的信息資源和規范的業務處理流程,以滿足質量管理體系要求,實現全面質量管理,提升質量管理水平。


科達制造量管理協同平臺
 
2、數據采集
(1)底層數據采集
        ERP系統:ERP可對原材料、零部件及產成品進行過程管控,包括創建質量信息記錄、定義質量特性及檢驗特性、觸發貨物移動的檢驗、在質量數據基礎上評估供應商等,通過ERP累積來料檢驗、入庫檢驗及退貨檢驗數據。
MES及QIS系統:科達通過導入MES,將 MES 系統作為監控生產現場執行情況、收集和傳遞信息的平臺,實現生產過程的質量統計分析,通過信息的有效傳遞和分析,對產品生產全過程的管理進行優化。并在此基礎上,建立了 QIS 管理系統,實現了整個企業信息系統運作過程中的工作質量和產品質量的管理、分析和控制,形成了 MES 與 QIS 相結合的特色質量管理系統。MES系統通過利用條碼、RFID、電子標簽及讀卡器、掃描槍等設備,實時采集生產現場的在制品及制造過程質量信息,建立生產現場與質量控制平臺完整的生產過程數據鏈,滿足對生產過程的實時監控與全面質量追溯的要求。
MDC/DNC:通過對MDC/DNC系統的應用,實時采集生產設備數據及儀器儀表數據,實時監控底層設備的運行狀態,及時處理設備故障,通過有效地采集現場設備、儀表的狀態數據,再經過分析、運算和處理,從而有效地將控制系統與信息系統整合在一起,并將生產狀況及時反饋給決策層。

DNC組成圖
 
       基于 MES 系統良好數據基礎,科達規劃并建立以實現質量信息收集和管理、流程單跟蹤系統、質量診斷和分析、設備管理為主要功能的 QIS 系統,QIS系統通過與 PDM、MES、ERP、電子看板、物流條碼、MDC/DNC等系統的信息系統接口,采集產品研發、制造、采購、售后服務等環節的質量信息,通過數據沉淀自動生成各類質量日報和月報,通過質量數據分析及對生產過程質量信息多維度的統計分析,真實反映質量狀況及變化趨勢,及時發現質量隱患、及時預警,為產品設計-技術工藝-生產制造-物流配送-售后服務提升提供及時有效的決策依據,從而為質量改進提供方向,對產品實現全生命周期過程進行管理和控制。

DNC與PDM集成

設備實時狀態及工況
 
(2)供應商質量數據采集
      現行供應商管理會遇到以下問題:SQE等人員依靠手工收集和統計供應商質量信息,效率低下且共享困難,難以實時、準確地了解供應商質量表現,也難以客觀、公平地評價供應商業績表現。與供應商相關的質量異常處理等交互是通過郵件、傳真方式,其周期長、費用高、效率低且跟蹤難度大。


 
       通過供應商質量管理子系統的建設,實現供應商檔案、業績評價、審核、評分評級、紅黃牌警告、統計分析和改進管理等。系統支持對供應商檔案進行在線管理,方便供應商檔案的查詢,并對供應商可供物料及型號規格進行錄入和管理,避免供應商供應未經準入的物料;支持維護供應商審核準則,支持在供應商現場使用平板電腦錄入審核記錄,提交后自動生成審核報告,并支持審核發現問題的追蹤;通過關聯進貨檢驗等其它模塊或系統集成的方式導入與供應商評價有關的數據信息,根據維護好的評價準則,自動進行統計分析后得出各個供應商的業績評價結果,根據評價結果對供應商進行評分等級分級和紅黃牌警告,并支持對供應商業績表現進行動態的趨勢圖、柏拉圖等統計分析。系統支持供應商在線提交改善等交互信息,為供應商質量管理的改進協同提供支持。
(3)進貨檢驗數據采集
       面對眾多來料,責任心、檢驗能力、檢驗標準熟練程度差的IQC容易出現錯漏檢;產品批數較多,如未做好標識和檢驗記錄會出現不合格批、不合格品意外放行的情況;進貨檢驗報告的非系統管理和手工統計,會導致難以發現質量問題去做針對性的質量控制和改善。這些都會對自己和供應商造成更多的損失。
進貨檢驗管理子系統用于對物料的進貨檢驗業務進行全面、規范、智能管理,它涵蓋檢驗任務管理、進貨檢驗、不合格品管理、進貨檢驗統計分析、物料檢驗標準維護、抽樣方案維護等功能。支持根據抽檢嚴格度、抽樣方案和檢驗標準自動判標及判定批合格與否,支持通過與ERP系統集成實現報檢和入庫流程的優化,支持檢驗不合格在線發起不合格品處理流程并收集不合格品處理相關信息,支持將收集的檢驗信息及不合格品處理信息進行計量項目及不合格物料的動態統計等,隨時展開任一供應商或物料質量的量化分析。

 
(4)制造過程數據采集
       制造過程的5M1E是否管控到位?哪個工序的質量狀況最差亟需改善?制造過程的5M1E多人分散管理,管理者難以總體了解5M1E的管控情況。要了解制造過程質量情況和趨勢,做相應的抽檢頻次調整和改善對策,就需要對多個車間、多個產品、多個檢驗點進行系統的檢驗合格率和不良柏拉圖的統計分析,因檢驗報告的非系統管理,統計效率低下、準確性不高、且二次統計機動性差。這些是實現企業生產質量管理精細化的阻礙。
子系統將涵蓋各車間檢驗、不合格品處理及責任鑒定、制造過程質量統計分析、生產監控、質量監控等功能。系統支持通過對生產過程各檢驗數據(含完工檢驗)進行采集,實現任一時間段、任一產品型號、任一檢驗點的檢驗合格率、不良柏拉圖、不良TOP 10對比等動態統計和分析;支持將計量型質量特性數據推送到SPC統計過程控制子系統,實現過程控制策劃、數據采集、控制圖趨勢展現及統計量分析;支持基于IT技術實現制造過程質量監控(如一天內同一A類不良發生2次,系統自動發出預警消息)及過程能力監控,對各車間展開質量監控預警,支持自動發起不合格品處理和糾正預防措施。總體上,實現制造過程質量的數據收集、統計分析和在線監控預警,為制造過程質量持續改進提供支撐。

 
(5)出貨檢驗數據采集
       成品的質量管理容易忽視產品的貯存環境對質量的影響,如沒有收集出貨抽檢數據并對其進行統計分析,難以保證出貨品質,也難以發現貯存環境的問題和產品在該貯存環境下的合理貯存期限,會因此造成不必要的損失。
需要通過對出貨開箱抽檢報告進行采集,以進一步保證出貨品質。系統支持抽檢合格率、不良柏拉圖等的統計分析,支持對抽檢問題產品對比采集的入庫日期和出貨抽檢日期統計分析出該貯存環境下的合理貯存期限,支持將抽檢結果寫入ERP系統,為ERP的成品放行管理提供支持。
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3.質量數據統計分析及質量預警
(1)統計過程控制
       SPC統計過程控制子系統將涵蓋過程自定義、質量特性自定義、控制圖、直方圖分析、統計量分析、過程能力監控、過程能力考評功能。系統可通過與自動測量機、卡尺等硬件集成,實現對產品中心孔對稱度、壓力特性、流量特性、穩態特性等關鍵質量特性展開在線或離線的數據自動采集,也可匯總檢驗報告內關鍵質量特性的數據實現數據采集。基于SPC統計過程控制系統對數據展開過程控制圖、直方圖、統計量的深度挖掘分析,并支持展開CPK過程能力考核和監控,幫助實現過程質量從合格控制轉向過程能力控制的提升,以全面提升制造過程質量管理水平。為整機性能、指標評價、分析監控提供平臺支撐。
子系統的業務模型圖如下:

 
(2)質量預警與反饋
       系統包括監控預警機制維護、監控圖維護、監控管理、監控預警單和預警消息臺賬等功能。系統實現對典型或必要的質量監控方案進行固化,實現產品全生命周期從進貨檢驗過程、制造過程、售后過程、改進過程等核心業務過程的質量在線監控,為質量管理控制提供了“鷹眼”服務,支持異常出現時的郵件、消息、短信預警通知,也支持直接發起糾正預防措施單,實現在線監控和問題閉環管理的一體化。以有效預防、消除產品質量隱患,及時控制和處理產品質量問題,做到一個產品發生或發現典型質量異常、隱患,尤其是技術標準文件、產品工藝風險等共性質量問題時,能第一時間在各產品、各環節采取統一的風險控制或預防措施。
子系統的業務模型圖如下:

 
三、質量文化建設實施效果
       科達制造的質量管理改善很重要的一點就是靠數據說話,并且將前端的營銷、設計、工藝、采購和作為支撐系統的人力資源、裝備部門、質量檢驗部門等一起構成一個不可分割的工作質量鏈條。通過搜集數據、分析數據、梳理存在的問題和控制辦法,進而找到對策形成解決方案。在質量信息管理與數據分析機制建立后,質量管理人員能夠快速多維度從系統中抓取數據分析,分析在營銷、技術、工藝、采購、裝配、服務等每個階段可能引發的各類數據問題,進行識別、度量、監控、預警等一系列活動,并通過改善和提高組織的管理水平使得數據質量獲得進一步提高,從而更為準確地幫助組織改進質量目標、改善組織流程、制定監督審核機制、評估改善效果等多個環節,最終為企業贏得效益。據相關數據統計,公司自推行質量信息與數據分析管理之后,產品質量合格率由原先的92.15%提高至97%以上,客戶滿意度大大提高,從而提升品牌影響力。

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