1 质量数据信息化现状分析
随着中国加工制造水平突飞猛进的发展，中国制造业已走向世界。在日趋激烈的国际市场竞争环境下，产品质量决定了中国企业的生存和发展，由于产品需求的多元化，制造型企业需要建立更加强大的质量数据库及完备的分析系统，借助快速发展的信息化技术使其成为可能。
质量数据的信息化基础依赖于良好的质量数据源。近年来，铁路企业不断优化业务流程，并强化管理手段，通过对企业数据系统的升级，使得质量数据的输入输出过程得到规范，数据内容得到统一。尽管质量数据源良好程度有了提高，但后续的统计分析手段并没有同步跟上，存在质量数据分析方法单一、数据分析角度片面、人工数据分析比重大等一系列问题，信息化的质量数据分析模型急需建立。
2 质量数据信息化对象确立
从广义上理解，质量数据包括质量活动中产生的一切数据，如市场部门对客户技术需求、质量需求的调研信息，设计部门技术信息及技术更改信息，采购部门选择供应商的规范性信息，生产单位按工艺要求生产并记录的加工装配信息、质量部门对生产过程及最终产品检验信息等。从狭义上理解，质量数据是质量活动中记录的不符合信息，包括产品生产制造过程和运营过程产生的质量故障数据。结合铁路企业数据系统，从标准化、规范化程度高、数据基数大的质量故障数据入手进行分析。
3 质量数据信息化分析模型搭建
针对质量故障数据，从记录问题的不同属性入手，首先进行属性的分类与组合，确定需要进行分析的关键属性及分析算法。其次根据分析的目的性选择匹配的质量工具进行信息化图表开发。最后按照一定的逻辑顺序，将利用不同质量工具开发的图表进行逐级联动输出，组成层级关系分析模型。
3.1按属性对数据进行分类
围绕质量故障数据确定主线维度和支线维度及属性从属关系，将企业数据系统中涉及制造过程故障数据属性分为两类，一类作为筛选条件，用于确定统计图的范围。另一类作为维度条件，用于生成不同的统计图。属性分类如表1所示：
表1 故障数据属性分类
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3.2利用质量工具进行定性与定量分析
根据质量管理需求，按故障数据的不同属性，对故障进行统计分析，利用常用的质量工具生成不同度量的统计图，同时采用定量分析与定性分析相结合的方法，通过分析故障数据进而评估产品质量控制的状态。
结合故障数据的属性特点，选取帕累托图、扇形图、雷达图和控制图四种常用的质量工具，形成对不同故障数据属性的统计图。相关质量工具应用目的及方法如下：
1）帕累托图即排列图，寻找少数的关键因素，并优先采取措施进行解决。在故障数据中应用此分析方法，意在解决少数属性内容中的多数问题。
2）扇形图即占比图，用于直观显示个体与总体比例关系，用其对单一属性下的故障数据进行比例分析，找到发生频率高的问题。
3）雷达图即网格图，用于综合评价一个事物的状态，在故障数据分析中应用此种方法评估导致故障发生的多种原因。
4）控制图用于分析质量状态的稳定性，控制通过引入控制界限，识别生产过程中是否存在异常波动，以判断生产过程是否处于受控状态。由于从故障数量角度进行分析，服从泊松分布，因此应用计数型控制图，并按以下公式计算控制线：
计算不合格平均率：，
计算平均不合格品数：，
计算控制限：。
3.3利用上述分析工具，在确定的筛选条件下，基于不同维度建立信息化分析模型。
表2 模型搭建表
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4 质量故障数据信息化开发实例
将故障数据分析模型在信息化系统中进行开发，实现故障数据的动态监控。按模型搭建表输出以下统计图。
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图1 产品结构排列图
图2 责任单位扇形图 图3 供应商问题对比图
以上三幅统计图从不同属性出发进行逐层分析。第一幅产品结构排列图锁定了故障数据发生的主要部位，通过二八原则可以对问题数量占据80%的内装系统、卫生间系统进行下钻分析。第二幅责任单位扇形图锁定了主要系统问题发生的责任单位，图中表明采购部门问题占比最高，可以进一步下钻分析。第三幅图对发生问题的供应商进行分析，从而找到问题最多的系统是由于供应商所供物料某种责任原因下的问题数量多所致，通过制定相应的措施加以控制，可以改善产品的质量。
4 结束语
质量数据信息化管理是现代企业发展的必经之路，铁路企业顺应历史趋势，不断优化质量管理方法，借助信息化技术手段，建立质量故障数据信息化分析模型，加强了对质量故障数据的利用程度，提高了数据统计分析的效率，为产品的质量的改进提升奠定了基础。
参考文献
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[2] 高建荣高琦高菲.基于产品生命周期的质量数据分析与数据挖掘[J].智能制造,2018(01).
[3] 乔任杰.产品全生命周期质量管理关键技术研究及系统开发[D].湖北工业大学，2019,5.
论文作者:赵春晨, 鲁彦男, 田亚鹏
论文发表刊物:《工程管理前沿》2020年3期
论文发表时间:2020/4/3
标签：数据论文; 质量论文; 故障论文; 属性论文; 模型论文; 质量数论文; 系统论文; 《工程管理前沿》2020年3期论文;