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智能制造车间故障处理方法   

热度0票  浏览42次 时间:2021年11月05日 10:51
     (中车大同电力机车有限公司,037038)
  摘 要:产品质量是衡量企业发展的重要指标,在车间现场生产作业过程中发现不合格产品,相关现场作业人员对不合格产品隔离,管理人员识别和处置方式的确认,相关责任人的审批流程复杂,导致不合格产品问题难以及时定位,及时解决,意见难以统一,从而大大影响车间生产效率,大大降低车间工作效率,同时也增加企业成本。通过实现车间故障不合格产品的流程化和系统化,处理过程自动推送机制,大大缩短不合格产品问题的定位和处置方式,真正做到实施预防,质量归零。
  关键词:不合格产品、推送机制、质量归零
  引言:
  近年来,国家大力推进制造业工业化和信息化,加快企业智能制造,本文通过对某轨道交通制造企业在生产和管理过程中的问题进行分析和探索,结合信息化和工业化指导纲要,提出在车间生产作业过程中,建立车间故障不合格产品的处理方法流程化和信息化,有效缩短不合格问题发生到问题闭环处理时效,进而为企业降本增效。
  1 某制造企业生产过程中不合格产品处理现状
  在车间作业生产过程中发现不合格产品时,需要对不合格产品隔离、识别、记录、审理和处置及跟踪,防止其非预期产品的使用或交付,期间需要检验员开对不合格品描述,发起审理工作。技术、生产和品管相关人员需要对已发生的不合格品进行原因分析,相关领导人员完成审批确认约 15 个节点步骤的数据记录和流程处理,意见填报,在实际的不合格产品过程中,追根溯源,往往是信息描述不准确,审理不到位,原因分析只是写的表象。纠正措施预防没有发挥作用,其他产品是否存在同类问题。
  2 处理方法
  针对企业当前在不合格产品处置方面存在的问题,建立基于信息化与工业化相结合的不合格产品系统设计。系统将不合格产品的处置流程进行优化、建模,以表单为数据载体,并通过与其他业务系统集成,同时运用门户待办提醒管理等手段,有效提高了不合格产品处置的效率。
  首先,为了准确分析问题,将问题标准化,系统中建立不符合问题故障库,将在生产过程中问的问题按车间、类别、层次分级分层管理,形成一级目录父集目录,二级目录子级目录的层级结构,将不合格问题数据字典与部件产品的基本信息,车间单位、编号相关联映射,完成从部件到不合格产品问题的一对一,一对多的标准化分层级存储。
  其次,建立从产品信息、人员确认、制定返工返修方案、再确认、多方审核的线上一体化流程,实现从产品故障问题、确认分析问题、解决问题的不合格处理机制,有效解决车间在生产过程中对于不合格产品的质量问题解决,同时通过系统分析故障信息数据,形成知识库,便于人员查看和发现问题,有效提升产品合格率,真正做到零质量问题。
  然后,在消息推送机制方面,系统明确发现人,责任人和责任单位,过程参与人员,审核确认人员,通过系统化的代办和消息推送机制,将不合格问题及时反馈给相关人员,避免不合格问题的遗漏和缺失,在问题分析、方案制定方面,系统可以动态通过产品信息、故障树、自动索引相关问题分析,动态导入信息,真正解决问题的时效性和准确性,解决现实各生产作业环节中的壁垒,加快问题处理。
  最后,在不合格问题分析方面,系统实现多字段自定义设置,实现不同层级,不同岗位的人员,有效选择关注对象数据,做到故障数据到人的自动分发,自动关联,便于分析准确查询有效和有关数据,实现数据到人的准确定位。
  3 系统方案设计
  方案设计如下:
  有效考察结合现场问题,优化并合并流程处理,支持一键导入,简化问题录入,关键字段支持系统自动生成避免手工输入,系统支持消息反馈机制,具体方案步骤如下:
  第一步:流程优化及问题闭环
  实现对生产过程中的不合格处理,不合格问题填报、工艺/设计填报处置意见(返工/返修/报废等),支持纠正措施和预防措施,如果需要纠正措施和预防措施,需要责任单位责任人填写纠正/预防方案,并支持效果复验和审批的闭环管理,提高产品质量。
  根据产品不符合种类进行分类处理,不同类型的产品不符合处置支持处置流程自定义,提高作业效率。
  第二步:精细化甑别故障知识库
  检验人员发现不合格产品问题后,如输入发电机局部过热问题,系统通过后台数据字典匹配相关问题,按照重要程度、严重等级分类别展示故障知识库,将知识库与部件信息、处置方式、纠正措施关联显示,形成沉淀数据,方便检验人员进行后期故障问题的精细化管理,信息甑别,为产品的质量做好把关。
  第三步:明确质量损失与索赔”
  当检验人员、设计人员、工艺人员确定不合格问题部件、类别、故障树、处置方式后,相关领导审核人员确认后,系统根据定义的质量损失与索赔规则自动匹配质量损失与索赔金额,带财务相关人员确认后,准确定位质量损失与索赔并生成按部件、按产品类别、处理方式的质量损失与索赔台账。
  在质量损失与索赔确认过程中,简化以往的由于问题难以确认,处置方式不合理,人员核实工作大,质量数据分析不准确带来的质量损失与索赔数据不准确,通过系统化的数据分析与反馈,自动实现质量损失与索赔的无误差确认,将质量损失率降到最低。
  4 结束语
  通过本文的处理方法,解决不合格问题的简化处理、闭关跟踪验证问题,并通过故障库,动态关联质量损失与索赔规则,智能化分析确认质量损失与索赔金额,从而将质量合格控制在零容忍范围,真正做到零质量问题,提升企业生产力。
  参考文献:
  [1] 约瑟 夫 A. 德 费欧. 朱兰 质量 规 划与 分析 [M]. 机 械工 业 出版社.2016.67-77.
  [2] 姚 小 风 . 工 厂 质 量 控 制 精 细 化 管 理 手 册 [M]. 东 南 大 学 出 版社.2014.107-137.



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