如何快速上手产品制程质量管理？1个工具就够了！

大家好，欢迎来到IT知识分享网。

“良品率波动太大，质量必须提升20%！”

当生产线频发质量事故时，许多老板的第一反应是增加抽检频次或者严控惩罚机制。但这种“治标不治本”的操作，往往陷入“救火式”管理的恶性循环。传统的质量管理仅关注“不良率”，而智能制造时代的深度分析要求企业回答更本质的问题：制造过程能力是否稳定可控？异常波动能否实时捕捉？改善措施是否形成闭环？ 丰田“零缺陷”体系的精髓，正是通过过程参数的实时监控与根因追溯，将质量问题消灭在萌芽阶段。

今天我们就从数据治理、指标重构、根因分析三大维度，拆解制程质量分析的完整框架，突破“事后检验”的局限视角，将经验判断转化为数据决策。

特此声明，此案例由【东华转向数据分析小分队】制作，参加了2023BI数据分析大赛，并获得了优异的成绩，案例的分析思路和数据分析方法很值得大家参考和借鉴。

一、案例背景

一家汽车零部件企业服务很多客户，产品覆盖众多生产基地，日产量规模可观。但在订单激增、交付周期压缩的背景下，产线长期满负荷运转，产品制程质量管控逐渐暴露出三大问题：

1.数据孤岛严重

检验数据分散在 MES 系统的多张异构表中，字段命名缺乏统一规范，存在很多不一致情况。工程师每次进行数据分析，都需要手动拼接数据，单次分析耗时漫长，严重影响工作效率。

2.响应速度滞后

企业原本使用 FineReport 进行报表开发，开发周期较长。然而，业务分析维度频繁变化，频繁的二次开发使得质量异常平均处理周期大幅延长。每次质量事故发生，每个基地需投入多人进行处理，遏制成本居高不下。

3.过程监控失效

关键参数仅依靠人工抽检，无法实现实时监控。部分工序曾因关键参数偏差，导致返工损失严重。

二、产品制程质量分析思路

在进行产品制程质量分析时，要从多个角度入手，全面了解产品质量情况。具体分析思路如下：

1. 宏观指标筛查

从上层指标分析开始逐步分解细化颗粒度：

（1）产线直通率（FPY）：作为产线健康度的核心指标，直通率反映了产品在生产过程中一次通过所有检验工序的比例。通过分析直通率，可以快速识别出哪些产线存在质量问题。

（2）工序合格率：进一步细化到工序层面，通过对比一次合格率和最终合格率，可以识别出返工率高的工序，从而锁定问题工序。

（3）缺陷统计：通过缺陷统计，可以锁定工序中具体的异常加工项目，为后续的深入分析提供具体的目标。

这里推荐大家试试国产数据可视化工具FineBI，借助FineBI的可视化组件，可以直观地在仪表板上看到产品合格率、缺陷分布、故障率等关键指标。通过设置阈值，系统还能监测异常情况，遇到潜在质量问题可以及时预警。复制链接到浏览器中打开免费下载：
https://s.fanruan.com/kpx5b

2. 中观工序定位

根据异常项目的工艺参数绘制直方图与SPC管控图，通过双重合格率对比锁定问题工序。直方图展示工艺参数的分布情况，帮助识别参数的集中趋势和离散程度。通过SPC管控图监控工艺参数的变化趋势，识别过程中的异常波动，从而及时发现并处理问题。

3. 5M1E 分析法

5M1E分析即人（Man）、机（Machine）、料（Material）、法（Method）、环（Environment）、测（Measurement）六个方面的分析，用于识别影响产品质量的潜在因素。根据5M1E分析的结果，制定针对性的改善措施，如人员培训、设备维护、物料改进、工艺优化等。

4. 跟踪验证

实施改善措施后，需要持续跟踪过程中的变化点，评估改善措施的效果。根据改善措施的效果，更新SPC控制限，重新绘制控制图，确保过程质量的稳定性。

三、产品制程质量分析步骤

按照上面的分析思路，接下来我们将按照以下步骤逐步深入地开展分析工作。通过系统化的分析流程，可以更清晰地识别产品质量问题的关键所在，并进行针对性的改进和优化。

1.收集数据与数据导入

数据来源主要是生产与质量板块的数据集，这些数据经过脱敏处理后，主要来自制造执行系统（MES）。从MES系统将生产制造过程中的产品加工检验参数、下线报工数量、产品合格数量等脱敏后的数据导入FineBI。

由于数据分散在不同数据库表且字段不统一，需先在FineDataLink平台进行数据清洗，建立调度任务将加工参数汇总到数仓dwd层明细表，再导入FineBI，保证数据的准确性和一致性。在FineBI中创建与数据源的连接，确保能实时或定期获取最新生产数据。

2.数据处理

通过上下合并可将设备报修记录与设备保养记录合并，将参数的规格上下限通过多个字段与产品加工参数明细表关联并添加到明细表中。新增字段计算，包括制程标准差、估计标准差、Cp、Cpk、PPk 等指标的计算。细化分析颗粒度，分组汇总计算指标值。根据多个字段来分组计算产品的一次合格率与最终合格率。

3. 制作可视化图表

（1）创建指标卡：以产线直通率为例，在FineBI中通过公式计算得出该指标，并创建指标卡展示，可以直观呈现关键指标数值，快速了解产线整体质量水平。

（2）绘制柱状图：对于工序合格率等数据，使用柱状图展示。将不同工序作为横坐标分类，合格率作为纵坐标数值，能清晰对比各工序合格率差异，帮助定位合格率较低的工序。

（3）制作折线图：分析合格率随时间的变化趋势时，创建折线图。将时间维度作为横坐标，合格率作为纵坐标。可以展示不同时间段内合格率波动情况，发现质量变化规律与异常时段。

4.数据分析与洞察

（1）筛选与过滤：利用FineBI的筛选功能，按产线、时间范围、产品类型等条件筛选数据。比如只查看某特定产线在某段时间内的质量数据，关注分析重点，排除干扰信息。

（2）下钻分析：从宏观指标（产线直通率）下钻到微观（工序合格率）。当发现产线直通率低时，通过下钻操作深入查看各工序情况，从产线直通率指标卡下钻到工序合格率柱状图，可以找到影响整体质量的具体工序。

（3）关联分析：关联不同图表数据，综合分析。结合工序合格率柱状图与合格率时间趋势折线图，可以分析特定工序在不同时间的质量表现，判断是长期质量问题还是偶尔波动。

5.报告呈现

在FineBI的仪表板中，合理布局设计各类图表，将指标卡放在显眼位置突出关键指标，柱状图和折线图按逻辑顺序排列便于对比分析，形成美观、易读的可视化报告页面。

四、总结

产品制程质量分析是一个系统性的过程，需要从数据治理、指标重构、可视化分析到根因分析和改善验证等多个步骤进行。通过这种自上而下的分析思路，可以有效地识别和解决生产过程中的质量问题，实现质量控制和持续改进。随着数据分析技术的发展，未来质量分析将更加智能化和自动化，进入 “实时感知→预测干预→自愈优化” 的新阶段：

实时化：通过 IoT 采集设备各类高频参数，替代传统人工抽检，实现质量问题的实时监测。

可解释性：利用XGBoost 模型，精准定位关键影响因子，为决策提供科学依据。

协同闭环：将质量数据流反向输入 ERP 系统，驱动采购策略调整，形成完整质量管控生态。

这要求我们持续提升专业能力，在参数偏移的早期阶段实施精准干预，将数据洞察转化为切实的生产优化成果。