你的企业有没有遇到生产数据量大，统计数据难，质量问题追溯周期长，生产数据无法进行关联分析等问题。生产质量分析方案助力企业合理解决质量问题，实现质量优化。
一谈到生产质量分析，你可能都会想到很多问题，比如：
生产数据量大，统计数据耗时长；
nbsp;数据跨工厂/跨车间/跨业务系统，数据只能展示，不能相互关联分析；
nbsp;质量出了问题，追溯周期长，找寻规律慢；
nbsp;影响产品质量的工序及影响因素众多，质量问题分析主要依靠专家经验；
nbsp;多数企业的数据分析仍然依赖于财务 表，严重滞后；
nbsp;多数企业花了大量时间在成本计算与是归集上，却无法进行有效的成本控制与分析
……
由于很多制造业企业存在这样的质量管理问题，于是小编花了很长时间整理，从五大角度给大家全面解析，生产质量分析怎么做/strong>
我们都知道影响生产质量的五大因素是人、机、料、法、环，我们不仅从这5个方面针对分析，还对产生质量问题引起的事故进行危机处理，一站式解决大家生产质量分析的烦恼。具体说来，是以下5个方面：
一、生产情况分析（人、设备、工艺）：员工、设备、工艺是严重质量的重要因素。员工质量意识不高，上班懒散，没有严格执行生产制度，生产的质量就会参差不齐，因此要严格对员工行为进行分析，同时还需进行生产工艺参数分析，设备维护分析，降低质量缺陷发生的概率。
二、质量和缺陷走势分析：通过产品生产过程中的缺陷记录（人员、设备、订单等）数据进行统计计算，分析相关因子的影响比例，输出因子分析图表。同时对缺陷异常因子分析、焊接焊接数据异常点检测、焊接效果分析等，建立机器学习模型进行预测，输出故障是否发生，判断车辆故障发生的概率，同时给出特征重要性排序。
三、生产过程控制分析：要进行生产过程控制分析，产品全生命周期质量分析，生产工艺参数分析，生产原辅料检验分析，产品难易度分析。
四、设备故障和备件分析：对故障的种类、原因、影响等参数进行统计分析，并构建故障预测模型。分析设备的运作时间、运作状态和实际产能等，为制定智能运维计划，提供决策支持。设备劣化倾向分析，包含预防性维修和预测性维修。对设备的关键技术参数、关键零件使用情况等参数进行统计分析，提出预防性维修或预测性维修建议。
五、客诉与订单交付：对三包索赔金额分析，配件订单成本分析，责任追踪分析，产品质量的主题分析应用，找到质量问题与索赔金额的关系，追踪质量问题。
看完这一篇，想必大家对生产质量分析已经有初步的认识了。质量是企业的生命，质量影响企业的销量，也会提高企业的经营成本，生产总成本。搞好生产质量分析，做好生产质量优化，提前预测生产质量，将是未来制造业企业的重要着落点。
大数据，一直致力于将复杂的数据转为清晰的见解，通过端到端的方案，将更好的满足企业定制化生产的需求，提高企业运营效率。
如果您的企业也有生产质量分析、设备故障分析、工业大数据分析、能耗异常分析等需求，欢迎拨打热线或在线咨询，为您免费提供大数据相关业务咨询！
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