首先我们要明确，质量是生产出来的，而不是检验出来的。要从根源上控制好质量，车间现场管理必不可少，做好质量预测，控制生产质量，才是提升产品品质的根本措施。本文旨在讲述，出了质量问题，我们该如何对产品质量分析，同时给出总结报告，帮助后期生产规避风险。

第一：产品质量出现问题，首先定位有关产品所有的有效信息。

做好产品信息的整合与归纳，企业必须建立统一的数据采集和管理平台，并能满足一下要求：

1、能迅速整合跨车间/跨业务系统/跨部门等数据，即时更新，秒级获取

2、打破各业务系统（Mes、SAP、ERP、excel、手工台账），将数据集中到一个平台。完善数据采集机制、建立数据标准、提升数据质量。

3、数据输出在大屏、PC端和移动端，并以其他文档方式自动分发报表。

第二：针对产品质量，进行关联主题分析

我们都知道影响生产质量的五大因素是人、机、料、法、环。合格的质量分析，必须打通打通人机料法环数据，数据无遗漏无误差，快速定位缺陷根因，追溯产品质量。

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

第三：针对产品质量分析报告的问题，给出对策与建议

1、强化设备管理

加强对大型设备的管理，合理利用车间现有设备，使每台设备发挥其最大的工作效能，是车间生产管理必不可少的重要工作。

在车间现场管理中，首先要保证设备的健康使用，要指导工人如何正确使用设备，工人不能野蛮操作。不仅如此，车间管理者还要合理安排工作任务，不让设备超负荷工作，以减少设备的磨损，降低设备故障的可能。其次，要定期对设备进行检查、维修、保养。日常做好设备故障种类，原因，维修时间，维修情况，备件情况等数据的记录，做好设备维修、保养的计划。最重要的是，科学的对设备故障预测，建立预测机制，对可能发生的故障采取应急措施，减少设备故障给企业带来的损失。

2、强化车间质量管理

质量是企业的生命，是制造业发展的基石，就必须做好生产质量分析。车间生产管理，要做好人员、设备、操作工作、环境、原材料等数据的记录，同时对数据进行关联分析，以便找到影响生产质量的根本原因。

3、加强班组建设

俗话说，“造物先造人”建立一批高技能素质的员工，也是做好车间生产管理的重要因素。加强对员工的技能培训，加强专业技术和操作技术的培训，提高一线员工业务水平、操作水平，开展多样化的劳动形式，提高员工积极性。

4、强化员工思想建设工作

“态度决定一切，思想决定行动”。员工质量意识问题，是一切质量问题的根本，也是质量提高的瓶颈。如何提高员工质量意识，任重而道远！班组长要深入职工生活，了解员工思想动态，倾听职工心声，与职工群众打成一片，让员工敢于说出心里话，了解员工真实想法，掌握做思想政治工作的一手资料，使思想工作具有针对性和可行性，从而与职工产生共鸣，最大程度地将职工凝聚和团结到一起。

5、建立生产质量预测意识，质量管理有被动转为主动。

工业时代化的今天，企业采用了各种检测设备和仪表，能在成品中挑出废品，保持出厂产品的质量。但是这种时候检验把关，无法在生产过程中起到预防、控制的作用。做到防患未然，生产质量预测，就是重中之重了。

慧都大数据，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。