质量检查用例

想象一下，你是一名质量经理，在过去的一个月里，你注意到每件产品中都存在一个持续的缺陷。由于您一直手动将质量检验信息编入电子表格并对数据进行评估，因此花了几周时间才意识到机器本身存在问题。虽然您已经找到了问题所在并进行了维修，但还是对当初花了这么长时间才发现问题感到沮丧。纸质流程总是需要更多的人工和时间，但数字化质量检测流程可以实时分析信息。通过在工厂实施质量检测应用程序，您可以立即发现异常，从而减少停机时间和废品率，提高产量。

质量检验包括指导如何根据标准对零件、子装配和产品进行正确评估。该用例可帮助您找出质量问题的根本原因，从而推动流程改进。

质量检测可以发现许多改进流程的机会。请参见下表，了解应用如何支持您的质量目标。

| 目标 | 如何实现 | | --- | --- | | | 提高数据完整性，自动收集数据 | 自动将数据采集到表格和填写表格中 | | 检测缺陷 | 通过警报和规格要求防错并自动捕捉异常 | 推动流程改进 | 可视化流程区域并确定哪些区域的性能低于预期 | | 找出根本原因 | 将缺陷类型和位置整理到帕累托图表中；遵守质量标准 | 在所有角色中遵守质量标准，并设定应用程序和分析的访问权限 | 可追溯性（返工） | 采集数据，揭示历史记录，以准确报告需要返工的地方 | 可靠性和可信度 | 用结果证明你能抓住缺陷 | 底线 - 减少废品 | 尽早干预、减少数据输入和重新输入所花费的时间，并降低文书工作出错的可能性 | 质量控制 | 当所有需要可视化的角色都能立即获得可视化信息时，就能实现更好的整体管理 | 质量控制 | 减少废品 | 尽早干预，启动返工循环，并改善材料处理 | 自动化质量检验流程 | 减少数据输入和重新输入所花费的时间，并降低文书工作出错的可能性

影响和要求

传统上，企业要么采用人工质量检验流程，要么在其 MES 中内置死板的流程。在管理更新、分析数据和减少人为错误方面，这两种方法都很麻烦。

质量检测数字化是一种可扩展、可持续的方法，可轻松适用于新产品或流程。

1. 质量逃逸不可避免的人为错误意味着，如果不加以标记，质量逃逸必然会通过检查流程。在使用质量检测应用程序时，您可以为任何不合格的检测创建和发送缺陷报告。这可确保在客户收到产品之前，将信息传达给正确的人。
2. 降低质量成本如果您的质量流程需要花费大量时间，因此成本较高，那么质量检测应用程序是缓解这些问题的绝佳解决方案。通过自动数据收集、可重复使用的流程和分析来简化流程，揭示需要重点关注和改进的领域。
3. 减少废品和提高产量利用质量检测应用程序的数据来引起人们对问题所在的关注。可视化数据分析可自动显示出纸质流程中必须手动计算的洞察力。例如，这些洞察力可以帮助调查废品问题，从而提高产量。改进质量，节省时间和成本。

任何行业都可以从部署质量检测应用程序中获益，但它们尤其适用于高商品成本和高价值材料的应用场景。此外，任何工件与工件之间差异较大的操作都容易出错，因此也能获得巨大的价值。

这种用例是质量解决方案的理想起点，因为它很容易从人工检测开始实施。质量检测具有可扩展性，能快速实现价值。您还可以使用最少的企业资源规划和设备集成。

如何开始

在构建应用程序之前，重要的是了解您当前的检测流程，并决定您的发展方向。完成以下步骤以确保成功：

1. **获取基线质量数据。**记录当前状态，以便从起点开始衡量改进情况。获取快速增值的数字见解，为关键绩效指标提供信息并提高业务价值。
   例如，当前的通过率/失败率、按原因代码统计的当前缺陷数等。
2. **商定可衡量的业务目标。**您关注质量的哪些方面？您希望看到哪些方面得到改进？您希望达到的目标指标是什么？ 例如减少处置时间
3. **确定所涉及的角色并捕捉高级用户故事。**质量检查与谁有关，他们如何受益？这些信息将为应用程序中的各种功能、需要捕获的数据以及处理这些数据的方法提供依据。 例如：操作员需要记录质量事件，以便对其进行分析。操作员需要记录质量事件，以便对其进行审查和处理；监管人员需要实时了解质量事件；质量团队需要审查和处理质量事件的能力。

应用程序架构

完成上述步骤后，您就可以开始构建应用程序了。由于质量检查可以采取不同的形式，您可以通过多种方式创建应用程序来完成这一流程。**从简单的应用程序开始，逐步增加复杂性，包括集成。**让我们来了解一下复杂程度和功能各不相同的应用程序类型。

核对表应用程序

部署质量检测应用程序最简单快捷的方法是创建一个检测流程检查表。这看起来像一系列提出问题或收集信息的步骤。通过变量或表记录捕获数据，然后通过分析将数据可视化。

以工作说明为中心

将质量检查整合到使用现有完成记录的工作说明应用程序中。这种模式复制了检查的逐步指示流程。

质量管理系统集成

与质量管理系统（如Arena）集成可实现更高级的统计处理。使用您已有的数据，为您的分析提供高级统计数据。

查看图书馆中的 QMS 应用程序套件。

人工智能助力视觉

自动视觉检测依靠视觉数据进行评估。通过基于机器的分析，它们提供了一种替代人类视觉判断的方法。这种方法需要与 Tulip Vision 集成，建议高级用户使用。

下面的部署路径展示了如何通过将其他用例和功能集成到应用程序架构中，从一种质量检测方法发展到另一种质量检测方法。

最佳实践

**查看 Tulip 的数据收集方法，**区分何时在表格中存储数据与在完成记录中存储数据非常重要。例如，质量事件是一种操作工件，因此应记录到专用表中。周期时间和应用程序操作员数据应存储在完成记录中。

通过分析为所有角色提供实时可见性。
将数据可视化，以确定是否实现了业务目标，并推动持续改进。每个角色都有与其流程相关的特定信息。创建可提供洞察力的仪表板，并对当前状态进行汇总。

郁金香资源

无论您是想了解更多有关 Tulip 功能的信息以构建质量检测应用程序，还是想使用 Tulip 的现成模板，我们都有工具帮助您开始使用。

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