产品工序不良率分析数据

浙江省

 数据来源：浙江大数据交易中心 

（一）产品简介

产品工序不良率分析数据是生产制造领域中衡量产品质量稳定性与工序合理性的关键指标体系，它通过精准捕捉各生产工序中不合格品占比及分布情况，为企业提供全流程质量管控的量化依据。

该数据在生产流程优化方面，通过按车间名称和工序名称分组统计不良率，找出高不良率的车间和工序并排查原因，如热处理车间滚抛工序不良率高时排查设备、操作规范或原材料质量问题，以优化流程、提升质量与效率。进行产能规划与调度时，依据生产开始时间和生产结束时间算出实际生产时长，结合计划生产数量和报工总数量评估生产能力，对不良率高的工序减少计划产量并调配产能，合理安排生产计划以提高产能利用率。质量追溯与责任认定场景下，利用产品名称、物料编号、车间名称和工序名称等信息追溯产品生产过程，发现产品不良率高时找出问题工序并明确责任人。在原材料质量评估上，关联物料编号、物料名称与不良率，若特定物料编号的原材料在多工序不良率高，则与供应商协商或更换供应商以降低不良率。还能开展预测性维护，借助长期收集的各工序生产数据建立预测模型，当某工序不良率突然升高时提前安排设备维护，避免生产中断与质量下降，降低维护成本和生产风险。

（二）数据来源

主要来源于生产制造及与之紧密相关的各个场景，包含生产设备运行参数记录、原材料与零部件供应环节、生产管理与质量追溯系统等。

（三）数据内容介绍

1、提取的数据要素有：计划生产数量、报工总数量、合格数量、报废数量、待判数量、不良数量。

2、算法规则：根据公式计算产品工序不良率=不良数量/报工总数量*100%。实际生产时间=生产结束时间-生产开始时间；不良数量=报废数量+待判数量；若不良率小于等于5%，则表示在当下的加工工序加工的产品合格率符合要求，工序运转良好，若不良率大于5%，则表示在当下加工工序加工的产品的不合格率较高，不良率数据越大，则表示工序运转越差，需要进行检修，查找具体原因。

3、根据状态分析结论：从工序运转状态来看，不良率小于等于5%，这表明在生产过程中，对应工序能够稳定地生产出质量合格产品，运转状态良好；不良率大于5%，这意味着这些工序在生产过程中出现了不合格产品较多的情况。不良率数据越大，工序运转越差，需及时进行检修并查找具体原因，需重点排查设备性能、原材料质量、操作规范等方面的因素，以解决生产不合格产品的问题，从而提升整体生产质量和效率，确保生产过程的稳定性和可靠性。