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智能制造的典型場景之質量數據管理

日期:2017-03-14 13:22:27

智能制造的實現及智能工廠的建立有助于大幅改善作業條件,減少生産線人工幹預,提升制造過程可控性,重要的是借助于信息化技術打通企業的各個流程,實現從設計、制造至銷售各個環節的互聯互通,並在此基礎上實現資源的優化整合,從而進一步提高企業的生産效率及国产精品高清视频免费質量。

智能制造對質量數據管理提出更高的要求
智能制造车间及实验室内所使用的传感器、设备及测量仪器可自动实时采集质量管理所需的关键数据,质量数据管理軟件基于实时采集的数据,提供质量判异及过程判稳等实时质量监控及预警方法,快速有效发现国产精品高清视频免费质量问题,提供决策的有力依据及行动导向,本文结合蔡司PiWeb质量数据管理軟件进行说明。
支持控制圖表的質量報告

衆所周知,影響国产精品高清视频免费質量的因素很多,采用控制圖法可即時監控国产精品高清视频免费的生産過程、及時發現質量隱患,以便于改善生産過程,減少廢品及次品産出的質量控制方法,按照數倍標准差等原則設置一定的上下控制界限,有別于公差線,控制線側重于工序質量是否發生變化,失控現象常表現爲樣本點超出控制界限、樣本點雖在控制界限內但出現排列異常等現象。
多次測量的質量特性明細報告
质量数据可视化主要借助于图形化手段,为了有效地传达质量概念,美学形式与軟件功能需齐头并进,通过直观地传达关键质量特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集深入洞察。结合动态CAD交互操作界面,用户可以进一步与数据互动,快速掌握关键的质量数据信息,发现问题,找到答案,并采取行动。
結合CAD交互式圖形分析的質量管控
過程能力及統計參數結論報告

當然,智能制造對于質量數據信息的反饋更多體現于多個維度,包括管理層面、生産層面及計量層面等,對于管理層面而言,了解過程的總體概況及長期趨勢尤爲關鍵,並可點擊進入不同層面,層層遞進,深入挖掘過程中的薄弱環節以利于提出改善舉措。
面向管理層面的周及日質量分析報告

智能制造时代质量信息的透明化有利于增强决策制定过程中的一致性与信心,降低遭受监管罚款的风险,改善质量数据的安全性,大限度地提高质量数据的创收潜力及指定质量责任,这即要求质量数据管理軟件应具备有联通不同种类仪器、兼容不同类别物理量及支持质量大数据全球可用的可能性。
整合不同儀器的質量數據管理平台

智能制造中的質量問題原因解析應細致,以利于找出關鍵原因或解決問題的方法,部分情況下需借用探索性數據分析方法,以其中的相關性分析爲例,可實現對兩個或多個具備相關性的變量元素進行分析,從而衡量兩個存在一定聯系或概率變量因素的相關密切程度。
焊接電流與幾何尺寸的相關性分析

此外,智能制造中的国产精品高清视频免费需具有唯一標識(條形碼、二維碼或電子標簽),可以一種高效的方式追溯国产精品高清视频免费質量所涉及的數據,如用料批次、供應商、作業人員、加工工藝、加工設備信息、作業時間、質量檢測及判定、不良處理過程等,這即要求質量報告應具備可貫穿以上要素的可能性。
可貫穿加工設備及刀具等相關要素的質量報告

有理由相信,质量数据管理軟件将成为智能制造的大脑,具有中央数据库、实时质量数据分析、快速的质量报告定制能力、国产精品高清视频免费监控、不同来源的过程数据可视化、供应商质量数据集成、国产精品高清视频免费线比对等诸多特性,以高度透明准确的质量数据驱动智能制造的实现。

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