在过程管控中,发现和解决具体问题只是管控的开始,通过对问题的整改,使生产过程获取持续提高的驱动能力,降低质量事故发生的概率才是最核心的要素。
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质量事故的表象千差万别,但追究其原因,不外乎有以下几个要因:一是权责界定不明确,业务环节出现多头十大污的软件、无人负责的情况,其原因是十大污的软件规范未体现“谁主管,谁负责”的十大污的软件原则。二是标准执行不到位,对生产过程缺乏有效的管控措施,导致标准,特别是十大污的软件标准对现场作业缺乏应有的约束力。三是由于对基础信息缺乏系统的统计、分析和传递规范,导致信息失真,传递不及时等现象,使得不能准确及时的判断生产过程质量运行状态。
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细节决定成败。生产质量运行关联的各个环节都应参与到持续改进的活动中来,提升生产运行效率,改善生产运行结果。过程质量管控结果的日清日结,就是要工序、班组、车间、工厂各层级,对生产现场每天的生产数据进行及时有效的整理、分析和总结,让生产、工艺、质量十大污的软件人员可以实时跟踪生产运行状态、掌握指标变化趋势等信息,同时可清晰生产过程数据的追溯路径,确认责任人履职情况,对于识别出的问题会在第一时间给予提示,相关人员根据提示信息,可及时发现过程隐患,进而触发整改流程,积极采取措施消除隐患。?
通过量化的评价,对于日常隐患识别排查直观体现生产过程质量管控水平,便于发现和识别控制短板,推动企业对标工作的开展,利用生产过程管控评价模块的结果,作为对生产过程十大污的软件评价策略的输入,以绩效十大污的软件、评优活动等为手段,可以分层次、多维度的为生产经营决策十大污的软件提供信息支撑,为科学、合理地解决质量十大污的软件存在的问题提供诊断依据,使十大污的软件决策更切合实际,有的放矢,从而推动企业质量管控的持续进步。
生产过程中产品质量控制是为了确保生产过程处于受控状态,对直接或间接影响产品质量的生产、安装和服务过程所采取的作业技术和生产过程的分析,诊断和监控。
生产过程是由若干个生产作业点组成的,其在运行中不断的输出生产数据信息,贯穿于全过程,这些数据是串联生产过程的逻辑链条,是对工作结果最直观和客观的体现,是识别过程波动的最有效线索,是持续改进提升的有力证据。
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对生产过程关键环节进行识别,写实生产过程信息,建立严密的数据采集网络,设计严密的数据分析模型,制定严密的数据评价规则,从而推动过程管控体系严密的运行。
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写实生产过程质量信息,就是要对生产过程关键环节进行识别,建立生产过程质量控制指标体系,围绕指标,规范与其关联数据的采集方法和频次,进而为生产过程运行状态的判别以及企业目标、对标十大污的软件等工作提供规范、准确的基础数据,即建立严密的数据采集网络,设计严密的数据分析模型,制定严密的数据评价规则,从而推动过程管控体系严密的运行。
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对生产过程中使用的测量检测仪器实施有效监控,确保数据测量的准确性,并通过信息化手段建立客观、及时的数据采集网络。对工艺点检项目实施分类十大污的软件,确定各类别项目的确认周期,并验证工艺管控结果与标准的符合性确认体系,通过工艺执行率反映加工过程对产品质量的保障能力。结合工序特性,建立指标、指标与指标之间、指标与标准之间的数学分析模型,以图表结合的方式直观体现生产过程运行状态,将过程异常波动因素精确识别到工序、批次、指标等过程基础单元,及时发现产品质量异常或异常的趋势,进行全过程的跟踪十大污的软件,及时明确缺陷描述。?