一文看全数字化检测与质量大数据系统的10个部分

引言

数字化检测与质量大数据系统，能帮助企业实现从进料、生产到出货以及质量改进等全流程的数字化，在节省成本、提高效率和质量管理水平的同时，还能帮助企业用数据说话，真正实现数据和事实驱动的持续改善。今天我们来看一下专业的数字化检测与质量大数据系统中包含的10个部分。

1.质量策划与权限控制

质量策划是数字化检测与质量大数据系统运行的基础条件，主要用来系统的、格式化的管理质量相关的人机料法环测等信息，比如物料信息、检测设备信息，人员信息等，还包括质量管理的取样计划，检验计划，质量控制计划、问题响应计划、质量改善计划等等。权限控制机制主要用来确保正确的信息只能被正确的用户在正确的时间访问。

图例：QuAInS系统中的质量策划举例

2. 测量过程评估与分析

数据驱动的质量管理来说。质量数据的可靠性是非常重要的。测量过程评估和分析就是用来就是帮助企业进行测量设备的验收和测量系统分析由此来确保测量过程和测量系统输出的数据是可靠的。

图例：QuAInS系统中的测量过程评估示例

3. 检测过程管理

检测过程管理可以帮助企业数字化的管理样品的抽取。传递点烟任务的发起，接收，执行，管理、效率评价全过程。

图例：QuAInS系统中检测过程管理示例

4.数字化检测与质量报告

样品到达检测工位以后，数字化检测系统帮助设备和测量员快速、高效的完成检测工作，包括直接从检测设备自动获取测量数据以及对于各种测量场景的适配。QuAInS系统的数字化检测模块拥有庞大的接口库，能直接对接各种主流的检测设备。就检测场景来说，QuAInS拥有丰富的人性化设置，能很好的处理测量员和两句之间的关系，如实现数据的自动修正、直接测量、间接测量、防止漏检或者是重复检验等，另外还利用图文方式进行引导式测量，帮助测量员减少测量错误，确保数据完整性等。测量完成后，QuAInS数字化检测平台会自动采集数据并上传到共享的数据中心，并可以基于数据中心的数据快速生成各种检验报告，从而大幅节省质量检验和制作各种质量报告的时间。

图例：QuAInS系统中的数字化检测示例

5.SPC、过程实时监控、响应和分析

这个部分能够帮助企业对关键的质量特性进行实时监控，质量风险的实时预警，快速响应和跟进问题解决，还帮助工程师进行过程能力评价、对影响过程的关键因素及变异源进行分析。

图例：QuAInS具备专业的SPC、过程监控及快速响应机制

6.进料检验质量控制

进料检验和质量控制部分主要帮助企业基于真实的数据，控制和管理进料的质量，包括取样规则的制定、数字化的检测、供应商进料质量异常的处理、供应商质量评价和质量档案、检验员效率评价等等。

图例：QuAInS系统中的进料质量控制示例

7.质量仪表盘

质量仪表盘以可视化的方式帮助质量管理人员准确、及时的了解当前的质量状况，并帮助管理人员以下钻的方式，进一步了解自己感兴趣的信息。

8.质量改进管理

出现质量异常或者是发现了质量改进的机会，那么我们就需要进行质量改进。质量改进管理部分，主要帮助企业能够将质量改进的提案或任务落到实处，并对质量改进的效率进行分析。

图例：QuAInS系统中的质量改进管理模块示例

9. 偶件配对

基于通过数字化检测获得的质量检测数据，偶件配对部分主要帮助分析对偶件（如阀芯&阀套、轴&孔、镜片&镜框）装配的各种可行性，并给出合理的建议。这里包括先生产后配对、先配对后生产等情况，需要技能解决多品种、小批量生产中的配对问题，又能解决大批量生产的中的偶件配对问题。

图例：QuAInS系统中的偶件配对管理模块示例

10.数字化实验室管理

企业往往具备进行产品验证和质量检验的实验室。数字化实验室部分帮助企业高效地管理实验室中的人机料法环等各种资源以及检测的流程和任务，帮助更好的满足ISO17025的实验室管理标准，其中包括量检具管理、人员资质管理，检验任务管理等等。

结语，限于篇幅，本文主要介绍上述10个部分，数字化检测与质量大数据系统还包括很多其他的应用，包括但不限于系统集成、变更管理、文控中心、供应链整合质量控制等。总之，在国家大力推进企业数字化转型的今天，质量检测、质量控制与分析、质量管理的数字化转型已经成为越来越多企业的必选项目，因为它不光能帮助提升效率、节省成本，还能帮助企业真正实现数据驱动的质量管理，用数据说话，实现全流程的质量追溯、风险预防、变异源分析、制造智能与持续改善。