【陕重汽】质量大数据平台：如何发挥数据最大价值，实现质量管理智能化转型？
智慧制造
案例简介
联想数据智能为陕重汽搭建质量大数据平台，整合集成质量全价值链的数据，利用大数据、人工智能技术全面分析、挖掘数据价值，应用到质量管理领域，实现质量管理的数字化、智能化转型。
客户介绍
陕西重型汽车有限公司（以下简称“陕重汽”）成立于2002年，是重型商用车领域的全球知名企业，我国首批整车和零部件出口基地企业。现有资产总额373亿元，产品覆盖重型军用越野车、重型卡车、重型车桥及汽车后市场等领域，产品销往世界100多个国家和地区，出口量连续多年位居行业前茅。
业务痛点
经过数字化转型实践，陕汽质量信息化基础较好，已覆盖质量领域全链路业务；但质量管理领域数字化应用不足，全流程数据未拉通，数据分析、监控能力不足，没有实现透明化、可视化。
陕重汽急需通过质量大数据的推动，把质量管理由符合性质量管理向可靠性与客户需求质量管理转型，转型的详细目标是：
质量部门：依托质量大数据平台，实现以失效模式为导向的精准检验、精准改进和主动预防（搭建平台，陕汽全系统、上下游实时共享数据，调动一切资源为质量提升服务）。
技术部门：依托质量大数据平台，开展对设计产品实际使用效果的验证，持续完善设计FMEA,修订验证边界条件，按细分市场故障规律开展产品改进。
采购部门：建立与供应商质量大数据信息共享机制，引导供应商把主要精力投入到解决市场失效，降低外部损失，提升客户满意度上来，培育独立承担质量责任的内生动力。
销售部门：依据质量大数据预警功能，开展对服务站维修服务及时性、真实性的管理，提升客户满意度和服务管理水平（建立按车辆、零部件、服务站、细分市场、省份等维修频次异常报警机制，今后弄虚作假几无可能）。
生产单位（子公司）：依据质量大数据对自身产品的质量异常波动进行监控，以问题为导向强化过程控制。针对设计、装配、服务等问题实施与本部相关部门沟通，最大限度降低外部质量损失。
解决方案
在分析了客户痛点和目标后，联想工程师在大数据建设中，设计了三步走建设方案：
第一步，业务可析
项目一期建设平台拉通数据，完成初步试点应用；实现业务流程数字化；数据可查、可分析。全价值链质量数据集成于MES、DMS、WMS、SCM、QMS、MDM、车联网等，实现初步质量指标可视化分析、全流程的不良件追溯。
第二步，全局可视
项目二期建立质量运营能力中心，通过质量管理驾驶舱、质量预警、车辆运营能力分析，构建质量运营能力中心；实现全价值链质量洞察，管理数字化、精细化、效价提升。
-质量管理驾驶舱：全面的质量管理指标体系，数据分析，精准管控
-质量预警：实时监控重点关注质量问题，及时采取整改措施
-车辆运营质量分析：激活车辆线上数据，更加准确还原失效机理
第三步，智能决策
项目三期实现质量智能应用。未来，经过多年全价值链数据沉淀，通过机器学习算法完成智能化预测和辅助决策，实现产业协同、高效、全面优化。
用户收益
目前交付成果，汇聚了10个业务系统近500个核心业务表数据，涵盖销售、售后、配件、车联网、生产制造、物流等核心业务领域。已汇聚229.2T车联网数据，每天1.5T增量数据，应用于三大业务部门；汇聚18.5T业务数据入湖。新的大数据平台形成了车联网数据分析、竞品分析、政策法规分析、研究院管理驾驶舱、售后服务工单分析、质量不合格品追溯、配件运营分析、配件安全库存等8个分析应用。
效率提升
汇聚拉通质量相关系统的数据，通过质量一键追溯，全面快速追溯质量问题
大数据自动计算，避免人工统计的疏漏和延迟，及时发现问题
降低初期故障率
通过大数据多维度的初期故障率指标分析，可以发现影响该故障的最主要的故障模式和故障零件，有的放矢针对性立项精准改进，可以有效降低初期故障率，最终提高产品质量和客户满意度。
优化供应商管理
对高故障率零件建立预警机制，每日计算不同供应商的零件故障所属等级，根据不同等级执行相应措施，及时、有效的优化供应商管理。
建立与供应商质量大数据信息共享机制，培育供应商主动独立承担质量责任的内生动力。
大数据平台成为产品开发参谋，通过打通的数据能全面的对产品开发做更精细化决策。
依托质量大数据平台，开展对设计产品实际使用效果的验证，持续完善设计FMEA，修订验证边界条件，按细分市场故障规律开展产品改进。
适用领域
大型制造业
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案例简介
客户介绍
业务痛点
解决方案
用户收益
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//逻辑，如果blankWidth小于50则隐藏，如果大于50再判断高度，满足显示不满足隐藏
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// heighlight_when_scroll(last);
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