背景與挑戰(zhàn)

在當(dāng)前高速發(fā)展的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下，汽車主機(jī)廠面臨著諸多挑戰(zhàn)，其中如何對(duì)質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)化與結(jié)構(gòu)化管理達(dá)到降本增效的目的，成為各大主機(jī)廠不得不面臨的重要問(wèn)題?，F(xiàn)階段，汽車主機(jī)廠面臨的質(zhì)量數(shù)據(jù)管理問(wèn)題主要包括以下幾個(gè)方面：

01

數(shù)據(jù)收集和整合

汽車主機(jī)廠生產(chǎn)過(guò)程中涉及大量的質(zhì)量數(shù)據(jù)，包括來(lái)自不同環(huán)節(jié)的檢測(cè)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)過(guò)程中的參數(shù)數(shù)據(jù)、供應(yīng)商提供的質(zhì)量數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)通常分散在不同的系統(tǒng)和部門中，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的收集和整合困難。缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)和標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)接口，使得數(shù)據(jù)的獲取和分析變得復(fù)雜和耗時(shí)。

02

數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性

質(zhì)量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性對(duì)于汽車主機(jī)廠來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。然而，在數(shù)據(jù)收集過(guò)程中可能存在數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤、傳輸錯(cuò)誤等問(wèn)題，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量下降。此外，由于數(shù)據(jù)來(lái)自多個(gè)不同的來(lái)源，可能存在數(shù)據(jù)不一致性的問(wèn)題，使得數(shù)據(jù)的分析和決策變得困難。

03

數(shù)據(jù)分析和挖掘

質(zhì)量數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著大量有價(jià)值的信息，能夠幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在的質(zhì)量問(wèn)題、改進(jìn)生產(chǎn)過(guò)程和提升產(chǎn)品質(zhì)量。然而，由于數(shù)據(jù)量龐大、數(shù)據(jù)類型多樣等因素，企業(yè)在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘時(shí)面臨著挑戰(zhàn)。缺乏有效的數(shù)據(jù)分析工具和專業(yè)人員，使得企業(yè)難以充分利用質(zhì)量數(shù)據(jù)提供的價(jià)值。

04

數(shù)據(jù)安全和保護(hù)

質(zhì)量數(shù)據(jù)通常包含企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力和商業(yè)機(jī)密，需要進(jìn)行有效的安全保護(hù)。然而，在數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)和使用過(guò)程中，可能面臨數(shù)據(jù)泄露、篡改和未授權(quán)訪問(wèn)等安全風(fēng)險(xiǎn)。汽車主機(jī)廠需要建立完善。

解決方案

基于此，Q-DAS提出了質(zhì)量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)方案，方案強(qiáng)調(diào)：

01 測(cè)量過(guò)程的全面管理，實(shí)現(xiàn)檢驗(yàn)執(zhí)行的管理，檢驗(yàn)過(guò)程的追蹤。

02 過(guò)程檢測(cè)報(bào)告的在線審批，存儲(chǔ)，歸檔，檢索，實(shí)現(xiàn)加工過(guò)程無(wú)紙化及追溯。

03 質(zhì)量數(shù)據(jù)的自動(dòng)化采集與分析，過(guò)程能力分析、優(yōu)化，做預(yù)防性維護(hù)。

04 質(zhì)量信息數(shù)據(jù)大屏展示，自動(dòng)化預(yù)警報(bào)告：郵件，微信，短信等形式。

核心技術(shù)模塊

質(zhì)量數(shù)據(jù)采集端

質(zhì)量數(shù)據(jù)采集端

質(zhì)量數(shù)據(jù)信息分析端

質(zhì)量數(shù)據(jù)信息展示