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质量数据的信息化设计与应用
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摘要：如何对质量数据进行充分高效合理的利用是现代企业关注的焦点。然而在实际的探究与应用过程，由于缺乏使用信息化的数据分析手段，导致被处理的数据往往是孤立、表象的，没有全面反应出产品质量状态。本文结合铁路制造行业产品故障数据，从信息化技术切入，提出质量数据分析模型。
1质量数据信息化现状分析
随着中国加工制造水平突飞猛进的发展，中国制造业已走向世界。在日趋激烈的国际市场竞争环境下，产品质量决定了中国企业的生存和发展，由于产品需求的多元化，制造型企业需要建立更加强大的质量数据库及完备的分析系统，借助快速发展的信息化技术使其成为可能。
质量数据的信息化基础依赖于良好的质量数据源。近年来，铁路企业不断优化业务流程，并强化管理手段，通过对企业数据系统的升级，使得质量数据的输入输出过程得到规范，数据内容得到统一。尽管质量数据源良好程度有了提高，但后续的统计分析手段并没有同步跟上，存在质量数据分析方法单一、数据分析角度片面、人工数据分析比重大等一系列问题，信息化的质量数据分析模型急需建立。
2质量数据信息化对象确立
从广义上理解，质量数据包括质量活动中产生的一切数据，如市场部门对客户技术需求、质量需求的调研信息，设计部门技术信息及技术更改信息，采购部门选择供应商的规范性信息，生产单位按工艺要求生产并记录的加工装配信息、质量部门对生产过程及最终产品检验信息等。从狭义上理解，质量数据是质量活动中记录的不符合信息，包括产品生产制造过程和运营过程产生的质量故障数据。结合铁路企业数据系统，从标准化、规范化程度高、数据基数大的质量故障数据入手进行分析。
3质量数据信息化分析模型搭建
针对质量故障数据，从记录问题的不同属性入手，首先进行属性的分类与组合，确定需要进行分析的关键属性及分析算法。其次根据分析的目的性选择匹配的质量工具进行信息化图表开发。最后按照一定的逻辑顺序，将利用不同质量工具开发的图表进行逐级联动输出，组成层级关系分析模型。
3.1按属性对数据进行分类
围绕质量故障数据确定主线维度和支线维度及属性从属关系，将企业数据系统中涉及制造过程故障数据属性分为两类，一类作为筛选条件，用于确定统计图的范围。另一类作为维度条件，用于生成不同的统计图。属性分类如表1所示：
表1故障数据属性分类
序号
筛选条件
维度条件
1
工厂
产品结构
2
产品类型
缺陷部位
3
项目
责任单位
4
生产阶段
供应商
5
发生单位
车辆数
6
统计时间
责任原因
7
工位
3.2利用质量工具进行定性与定量分析
根据质量管理需求，按故障数据的不同属性，对故障进行统计分析，利用常用的质量工具生成不同度量的统计图，同时采用定量分析与定性分析相结合的方法，通过分析故障数据进而评估产品质量控制的状态。
结合故障数据的属性特点，选取帕累托图、扇形图、雷达图和控制图四种常用的质量工具，形成对不同故障数据属性的统计图。相关质量工具应用目的及方法如下：
1）帕累托图即排列图，寻找少数的关键因素，并优先采取措施进行解决。在故障数据中应用此分析方法，意在解决少数属性内容中的多数问题。
2）扇形图即占比图，用于直观显示个体与总体比例关系，用其对单一属性下的故障数据进行比例分析，找到发生频率高的问题。
3）雷达图即网格图，用于综合评价一个事物的状态，在故障数据分析中应用此种方法评估导致故障发生的多种原因。
4）控制图用于分析质量状态的稳定性，控制通过引入控制界限，识别生产过程中是否存在异常波动，以判断生产过程是否处于受控状态。由于从故障数量角度进行分析，服从泊松分布，因此应用计数型控制图，并按以下公式计算控制线：
计算不合格平均率：，
计算平均不合格品数：，
计算控制限：。
3.3利用上述分析工具，在确定的筛选条件下，基于不同维度建立信息化分析模型。
表2模型搭建表
序号
维度条件
信息化模型
维度等级
1
缺陷部位
1）运用排列图输出不同缺陷部位的问题数量排列。
2）点击排列图中的单一直方柱，进行问题的详细分析，进入下一级的质量分析界面。
一级
2
责任单位
1）运用饼图输出排列图中单一缺陷部位下，不同责任单位的质量问题分布。
2）点击饼图中的单一扇形，按责任单位进行详细分析，进入下一级的质量分析界面。
二级
3
供应商问题分布
1）运用直方图输出饼图中的采购部门责任下，不同供应商的问题数量。
2）点击直方图中的单一直方柱，按供应商进行详细分析，进入下一级的质量分析界面。
三级
4
单车、单列质量问题数控制图
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运用趋势图输出直方图中的单一直方柱下，供应商的问题趋势控制图。
2）点击趋势图中筛选出的车辆（列）范围，进行问题的详细分析，进入下一级责任原因分系界
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