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2019-07-02

  汽車制造商面臨前所未有的挑戰,新產品上市周期縮短,機械加工與裝配工藝愈發復雜,提質增效則成為這場戰役破局的關鍵。做好汽車制造廠的質量管理,待解決的問題有很多:

   質量數據采集費時費力,成本高

   質量信息分析困難,不能可視化

  質量問題追溯不易,管理方式單一

   質量過程控制效率低、決策不及時

  ??怂箍?/a>制造智能的Q-DAS質量大數據分析專家可以一站式完成車間現場的數據采集、數據評估、數據管理、數據評價、數據報告和數據歸檔任務,可以對這些數據進一步挖掘,以量化、可視化等形式,定位生產中存在的問題并進行優化。

  01數據采集:離散數據自動整合

  在車間現場,Q-DAS借助完善的產品功能將客戶現場的在線檢驗、測量室檢驗、裝配線跨部門數據自動收集,將以往離散的質量數據進行系統化的自動整合。此過程僅需數秒鐘完成,大大縮減了現場操作員的錄入時間,避免數據錄入不及時,不真實等情況出現。

  借助O-QIS模塊,可以實時監控每個測量站點的數據狀態,將不合格信息以郵件方式實時反饋給工程師,做到現場質量問題實時提示,問題及時處理,卡控問題產品,防止質量風險進一步擴散。

  02 數據整理:助力質量問題追溯

  Q-DAS借助獨有的AQDEF數據交互格式,為生產企業質量數據采集和傳輸提供了一種標準的數據交換格式,將不同部門,不同檢測設備廠家的質量數據無縫對接,完成上下游供應商數據統一處理,多工廠數據異地分析,真正做到從供應商質量管理、生產過程質量控制、裝配質量分析到最終的產品售后質量追蹤的產品全生命周期的質量管理。

  

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  03 數據分析:質量數字化管理

  Q-DAS大數據分析軟件在汽車行業擁有多年的統計過程控制經驗(評定準則),內嵌多家主機廠商的SPC控制方法,能夠幫助客戶完成質量數據分析的無縫對接。

  

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  Q-DAS結合了結構化設計流程和測量系統的動態特性,為汽車制造生產中的質量分析提供了精簡的統計信息系統,實時質量數據實時可視化,以質量信息數字化系統輔助質量管理,并和其他部門實現信息化溝通。


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