某企业质量相关性模型及质量数字化系统建设
客户：某军工企业
时间：2018.4~2019.6
项目背景
客户企业正处于持续高速发展期，在行业处于垄断地位，但是质量效率有待提升，基于在线质量检验结果，生产过程合格率为70%左右，面临的痛点如下：
痛点1：生产过程检验结果与成品失效模式的相关性不清晰，无法及时判断变异源，并做出有效工艺调整。
痛点2：出现质量特性波动时，无法立即确认应变方案。
痛点3：公差适配（公差补偿）：生产过程中某A项检测结果超差后，如何通过调整过程工艺参数对A项超差进行公差适配（公差补偿），最终是成品检测结果符合质量标准。
痛点4：质量问题的分析、跟踪尚未形成数字化，质量事故信息、数据在系统外流转，流程比较完备，但执行中存在漏洞。数据使用成本高，不便于分析，难以支持质量持续改进。分析结果通过OA通知相关部门，以Excel表格记录
痛点5：质量问题目前以经验分析、人工判定为主。
痛点6：质量检验以过程质量检验为主（点控制），尚未实现过程质量能力控制（波动控制）。
痛点7：对于工艺变更、设备的质量控制能力、设备对原材料质量的鲁棒性、产品的设计质量对产品质量的影响未知，无法形成闭合的改善循环。
项目目的
通过质量相关性模型及质量数字化系统实现，能够完全满足企业连接器14个相关参数进行相关性分析要求，并且具有参数数量的可扩展性，具备一定的产品适应性；能够在生产制造过程中实时监控工艺参数变化，并做相应调整，提高产品一次合格率。
解决方案
在该项目中，安墨思科技以客户需求及实际情况为导向，将质量控制由检验控制提升为过程控制，面向业务过程，聚焦于过程能力的监控和突破性改进，减少或消除过程变异。建立过程能力预警、质量风险预警机制，通过质量过程检验数据及算法模型等工具，将优化结果反馈到生产工艺，形成可重构柔性生产质量参数体系。
质量/工艺优化分析模块由以下8个应用组成：
1. 过程质量监控及查询应用
2. SPC统计过程控制预警应用
3. 质量特性波动变异源分析应用
4. 过程质量绩效综合管理应用
5. 智能公差适配应用
6. 质量知识库
7. 质量相关性分析应用
8. 工装工艺管理应用
通过8个大数据应用完善质量管理体系，如下图
项目效果
实现了适合企业特质的系统的上线，实现了质量数字化管理：
通过该项目的实施，完成项目目标，并成功帮助用户实现了的产品一次通过率提高了20%公司战略目标。
