在上一期我们谈到的“数字化车间瓶颈管理改善环”话题的基础上，今天我想跟大家深入探讨另一个非常关键但常被忽视的主题：质量损失分析与质量成本管理。

为什么选择质量作为切入口？相较于设备问题，质量问题往往牵涉更多维度的因素，对信息化和数字化的要求更高。尤其在追求一致性和可靠性的今天，质量分析已不仅是检验，更是优化的第一步。

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从一条产线上的数据说起

我们依然以系统里的三号线为例。通过车间管理系统的数据分析，我们可以清晰地看到11月份的报废率相比10月有了明显的上升。点开每天的报废率数据后发现，多天报废率都高于设定目标。

我们进一步点击柱状图，即可深入查看当天的报废详情，包括各类型的报废代码以及对应的占比。

借助这种“所见即所得”的操作，我们像生产主管一样，迅速聚焦问题核心，无需在多个系统之间频繁切换，极大地提升了问题识别的效率。

报废率分析：聚焦问题型号与工序

继续深入，系统支持按型号、时间段等维度进一步拆解数据。比如我们注意到，10月29日A951型号在冷热铆工序的报废率飙升，并集中在521这个机型上。结合小时产量表查看后发现，这一天正好早上有一次换型操作，对应剔除数也显著增加。

这类信息链条的快速打通，使我们能精准锁定问题源头：是否是换型后的冷热铆参数没有及时调整？

工艺参数趋势分析：技术不再是壁垒

为了验证这个推测，我们进入工艺参数分析界面，选定29号三号线，聚焦冷热铆的两个关键参数：压力与周波数。

结果显示，这两个参数在早上的确存在波动，后期数据也有明显下跌趋势。这些异常趋势，对于工程师来说是非常宝贵的线索。更重要的是：他们不再需要依赖额外专业软件（如Minitab或SPC工具），在同一平台就能完成大多数分析操作，快速推进问题定位和解决。

此外，系统也提供了实时SPC分析功能，自动计算并展示各项控制值、稳定性指标，支持报警设置，进一步增强了现场响应能力。

精益+数字化：不仅是效率，更是赋能

分享这个案例的目的，不仅是展示一个质量问题的追踪过程，而是想强调数字化如何放大精益的价值。

传统的精益强调：

• 问题识别

• 数据采集

• 因素分析

• 闭环改善

但精益数字化的加入，让这一切变得更快、更高效。从数据采集、信息传递、到问题分析、决策闭环，每一步都能以“分钟级”的速度完成，而不是“天级”甚至“周级”。

在早期的落地实践中，比如2019年我们在南京的项目，这种节奏的提速意味着企业“能不能活下去”的差别。

数字化≠替代人，而是放大人

当然，数字化工具只是手段，人仍然是不可替代的核心。优秀的工程师、现场主管，是将工具价值发挥到极致的关键。

就像很多美资企业特别喜欢招聘六西格玛的专家，希望他们像特种兵一样帮助产线解决问题。我们的想法是，为什么不赋能自己的团队，通过数字化平台，帮助他们掌握相同的分析能力，让每一个工程师、每一个产线成员，都有能力做六西格玛的工作？

这不仅节省人力，也能激发团队的主人翁精神，推动指标真正落地。

数据穿透力：解决扯皮，提升协同

另一个数字化带来的巨大价值是数据的穿透力。一旦大家都基于同一平台、同一份数据进行沟通，信息透明、扯皮减少，协同效率自然提升。过去需要层层汇报、反复确认的问题，现在可以在第一时间推送给相关人员，问题解决的节奏自然加快。

数据激发好奇心，点亮持续改善的火苗

最后，我想说的是——数据不仅是工具，更是一种激发好奇心的方式。

很多时候，我们不是没有想法，而是缺乏线索。数据的可视化和分析能力，为我们提供了一个“从异常中发现机会”的窗口。看似普通的曲线变化、突增的报废率、参数的波动，背后都有可能藏着我们可以优化的点。

而当这些线索变得容易获取，我们的思考和改进就会变得自然而然。

让我们一起做“更聪明”的制造人

今天的内容只是一个小例子，但我真心希望我们团队能一起探索更多类似的议题。如果你对某些模块或工具特别感兴趣，也欢迎留言、反馈，我很乐意继续做深入分享。

希望在数字化精益的助力下，我们能更高效、更聪明地应对当前企业面临的降本增效压力，也希望每一位制造人都能在这个过程中收获成就感与信心。

我们，一起前行。

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