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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 。