製造品質控制的問答最好的問答瞭解如何通過專業的數據整合和分析來優化生產，同時節省時間和金錢。

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如何通過數據整合改進生產過程中製造失誤的檢測?

製造流程是系列獨立但相依的組裝和測試流程,它們共同建構了我們的最終產品。

進行人工根本原因分析時,在製造階段的技術問題只能在測試的後期階段發現。例如,組裝在裝置上的有缺陷的按鈕只能在幾個階段後的功能測試中找到。我們的技術集成了所有相關信息,因此您不會錯過任何重要資訊。

您應該理解任何製造階段的測試結果可能影響流程中的其他階段。單獨查看和分析在一個測試站所收集的數據是不夠的。

為了瞭解整個概觀,您需要根據每個問題的嚴重性和頻率收集和分析端到端結果。只有完全整合您的資料庫才能快速準確地檢測任何品質和產量問題。

為什麼運行有效的根本原因分析如此重要?

為什麼運行有效的根本原因分析如此重要? 許多製造商的質量標準基於一個關鍵指標 – “通過“或“失敗“。如果測試結果顯示“通過“,則設備已準備好進入下一個製造階段。如果測試結果顯示“失敗“,則設備將送給技術人員進行進一步分析。在評估被測試產品品質時,簡單的“通行證“或“失敗“遠遠不夠。它為您提供的關於邊緣情況的資訊是很少的或是根本沒有,其中被測試產品的一個或多個技術參數僅僅在其允許的容差範圍內。邊緣情況可能導致設備在操作過程中發生故障,例如在極端環境中(寒冷、高溫、潮濕、電氣過載、撞擊等)。為了進行準確的數據分析,您需要定期檢查和分析設備的全部測試數據,並與其他測試產品、其他測試站和歷史測試數據進行有意義的比較。將運行自動數據分析作為日常工作,將確保您分析設備的所有數據,並將其與其他測試產品、其他測試站和歷史數據進行有意義的比較。