如何实现制造行业质量问题“一镜到底,全面追溯”

作者: 永洪BI  来源: 永洪科技  时间:2022年05月24日

 

十三五期间,我国工业增加值由23.5万亿元增加到31.3万亿元,迄今已连续十余年成为世界最大的制造业国家。

 

但从制造强国角度,我们仍处于第三梯队,和以美国为主的高科技产业顶端第一梯队及以德国和日本为代表的高端制造领域第二梯队相比仍有不小差距。

 

如何才能不被扼住命运的咽喉?

如何才能从制造大国成为制造强国?

 

这便要求着重打好关键核心技术攻坚战,完善共性基础技术的供应体系,特别是要加快健全以企业为主体的创新体系,鼓励企业加大投入,催生更多原创性、颠覆性的技术。

 

加快发展数字经济,全面部署5G、工业互联网、数据中心等新一代信息通信基础设施建设就是打好技术攻坚战的重要组成部分。而通过数字化手段进行产品质量追溯,帮助优化和提升产品质量则是制造业数字化转型攻坚战的重要组成部分。

 

下面我们结合永洪科技服务的某电器领域高端市场系统解决方案提供商和运营服务商客户实际案例,对全质量追溯问题进行诠释。

 

什么是全质量追溯的“全”?它是指产品涉及的采购、生产、销售、客服等所有相关活动的所有环节。

                图一 产品涉及所有相关活动的所有环节示例

 

其次什么是“全质量追溯”?它是指当产品发生质量问题,能在和其相关的所有活动、所有环节中找到问题环节,可以对应到一个具体生产单号、质检单号、一颗物料或是一位具体责任人。

 

全质量追溯的目标是什么?质量问题是制造行业一个非常传统的业务问题,数字化阶段需要解决的是传统业务手段追溯不到问题环节、追溯问题环节难、追溯问题环节慢、追溯到疑似问题环节责任方相互推诿等痛点,需要数字化手段帮助提升质量追溯的效率和准确性。

 

诠释了“是什么”、“为什么”,接下来看“怎么做”。

 

解决方案整体分两大部分,一是后端数据准备,二是前端可视化平台构建。

 

后端数据准备

首先需要将全质量追溯所涉及的所有相关活动、所有环节映射到业务系统相关源表的相关字段,这个过程也叫构建数据模型。

 

以客户源数据端为例。产品涉及的采购、生产、销售、客服所有相关活动相关环节业务系统包括SRMWMS原材、IQCAPSMESSAP、抽检、巡检、ITSIMSWMS成品、出货检、TMS等系统。通常定义的质量追溯产品相关活动、相关环节只会对应到业务系统部分源表部分字段,且同一数据模型会存在跨系统取数。这就意味着需要ETL对符合数据模型定义的质量追溯数据进行抽取,构建数据仓库,并进行数据集成。从数字角度,会有一个变化或转化的过程。譬如客户对应采购、生产、销售、客服所有相关活动及相关环节构建了15个数据模型(也可以称之为数据宽表),这些数据模型里的数据字段来源于以上13个业务系统的60余张数据源表。

图二 数据仓库示例

 

前端可视化平台构建

当后端数据准备好以后,就可以进行前端可视化平台设计。通过用户交互,完成质量问题探查。

 

“分层”、“跳转”、“某区域主题所有环节跳转”、“不同区域主题之间跳转”、“不同方向跳转”、“跳转探查到底”等就是前端可视化平台设计的关键技术信息合集。

 

可以先设计顶级导航界面,此界面支持所有相关活动所有环节最核心数据查询。譬如支持销售订单、采购订单、生产工单和条码的查询。

 

再是“分层”进入二级追溯区域。搜索主题页面包含对上顶级导航界面单据号的检索结果,以采购、生产、销售、客服为二级区域主题,每个二级区域领域主题都支持实现“某区域主题所有环节跳转”且针对每个环节为客户展现相关业务单据的主表信息,此主表信息是细节表,这能帮助实现“跳转探查到底”。

 

同时每个二级区域主题之间通过建立各区域主题及子环节关联,支持“不同区域主题及环节之间跳转”和“不同方向跳转”。譬如通过进入采购主题零件仓储环节,能点击生产排产相关按键跳转到生产主题(生产排产是生产主题下的子环节)。关于跳转方向,可以把产品从相关物料采购、生产、销售到客服这个活动流向定义为正向,反之为逆向。譬如前面提到的通过采购主题的零件仓储环节,点击生产排产按键跳转到生产主题,就实现了正向追溯;反之通过生产主题的生产排产环节点击进入采购主体的零件仓储环节则为逆向追溯。

 

 

图三 全质量追溯平台导航示例

 

对于二级区域,可以参照以上原理,在脑海里自行设计可视化平台,相信通过永洪BI,会有很多既有实操意义,又不乏酷炫的各类可视化平台版本。

 

通过永洪BI从数据准备再到前端可视化设计构建制造业“一镜到底,全面追溯”全质量追溯平台,能帮助企业快速发现问题,找准问题,避免各责任人相互推诿,帮助企业提升产品质量,为企业数字化成功应用、为推动实现制造强国写上浓墨重彩的一笔。

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