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e-works为您找到 368 条结果

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乔华杭州锦江集团有限公司CIO

，通过软件固化质量管理体系；建立全流程物流跟踪体系：通过数采平台，二级系统交互等技术手段实现自动、半自动物流跟踪，为计划编排、质量分析、质量追溯、库存优化等提供实时、准确、完善的数据支撑。从销售订单接收开始，经过质量设计、材料申请、计划排产、物料管理、质量控制、成品缴库、出厂发货、司磅计量、检测化验等环节，涵盖企业生产、质量、出厂等全部关键生产经营活动，系统涉及销售部、生产部、技术质量部 4、质量管理与控制图7质量管理流程质量检测计划：定义各工序的检验项目、频次和标准（如光谱分析、低倍检验、尺寸检测、力学性能等）。检验数据记录：与光谱仪、试验机等设备集成或手动录入检验结果。 SPC统计过程控制：对关键质量参数（如合金成分、力学性能）进行实时监控和分析，自动生成控制图，预警异常趋势。不合格品管理：记录不合格品的批次、数量、缺陷原因，并触发评审、返工或报废流程。质量绩效分析：统计成品率、一次合格率、缺陷柏拉图等。成本分析：基于实时的材料消耗、能源消耗、人工数据进行分析。方位报表：自动生成生产日报、质量月报、追溯报告、库存报表等，支持可视化看板。

优秀CIO参评内容

2026-02-02

王伟厦门厦顺铝箔有限公司CIO

图1厦门厦顺铝箔有限公司信息总监/CIO王伟三、个人信息化从业经历及主要业绩厦门厦顺铝箔有限公司搭建了数采平台、Vidas质量缺陷分析系统、自主开发的MES系统、EAM设备管理平台、CRM系统及QlikBI MES开发项目项目规划：实现全生产过程管理，包括生产订单、作业计划、质量管理、物流跟踪和实绩管理、报表管理等。项目实施：从需求调研、技术方案、开发计划、功能测试到上线应用，生产、计划排程、仓储物流、质量、IT等多个部门组成项目组全程参与项目开发。应用效果：实现全过程生产智能化和可视化管理。能为企业保驾护航（安全），能为企业出谋划策（数据），所以在智能制造的建设和管理过程中，一定要以能快速推动企业发展的业务部门需求为核心，为之提供技术支持，提供安全方案，提供数据分析，以此带动业务在提升效率和质量的过程中不断改善和优化智能的背后是严谨的逻辑算法和海量的高质量数据集这两个基础条件，所以推进智能制造的前提是要先做好基础工作，业务数字化和数据治理是当前要实现智能制造的第一步。

优秀CIO参评内容

来源：e-works

2026-02-02

智能视觉检测设备：赋能工厂，全面提升产线质量的新引擎

它通过CCD工业相机采集产品的图像信息，然后利用图像处理算法对图像进行分析和处理，从而识别出产品中的缺陷、瑕疵和尺寸偏差等问题。图像处理：通过图像处理软件对采集到的图像进行预处理、特征提取和缺陷识别等操作，提取出有用的信息。数据分析与判断：将处理后的图像数据与预设的标准进行比较，分析零部件的外观尺寸是否合格，以及是否存在划伤、裂纹、脏污、毛刺等缺陷。高精度：智能设备采用先进的图像处理和识别算法，能够准确识别出零部件表面的微小缺陷和尺寸偏差，确保检测结果的准确性和可靠性。这种高精度的检测能力有助于降低次品率和提高产品质量。这种智能化和自动化的特点有助于降低人工成本、提高生产效率和产品质量。智能视觉检测设备作为智能制造的重要组成部分，正逐步从产线源头上为零部件的外观尺寸质量提供坚实的保障。

智能检测装备

来源：思普泰克视觉检测设备

2025-05-27

高压共轨零部件质量管理信息系统的初步研究

1质量管理及质量管理信息系统的基本概念美国著名质量管理学家朱兰博士说：“20世纪是生产率的世纪，21世纪是质量的世纪”。质量是企业的生命，质量是竞争的核心。质量水平的高低和改进的快慢关系到企业的存亡。质量管理是在质量方面指挥和控制组织的协调活动。在企业的质量管理中，全面、准确、及时地采集质量信息，使相关人员利用实时或存储的质量信息进行统计分析，做出正确的判断和决策，落实到质量控制与改进措施中，是进行质量管理的基本保证。图4过程质量检测管理流程图4.2质量统计分析子系统的设计质量统计控制是执行质量管理的基本手段，同样也是质量管理信息系统的基础。同时为工艺部门提供缺陷依据，提高工艺部门改造工艺流程的效率，并将信息系统整合起来，提高信息化管理

全面质量管理

来源：万方数据

2011-02-23

望闻问切，给汽车主机厂外观检验把把脉！

原来由于厂家检验人员的失误导致缺陷车流到4S店，给消费者和厂家带来严重损失！图1检查发现车辆表面瑕疵漫画示意（图片来源：图片由腾讯混元AI生成）当下汽车产品迭代速度加快，对于质量管控也提出更高要求。图3表面质量常见缺陷类型（图片来源：菲特FITOW官网）“汽车整容外科”——配置选装检验：配置选装检验是确保客户选择的所有选装件都正确装配到车上，无漏装错装图5零件匹配检验内容（图片来源：易思维ISV微信公众号）表面质量检验痛点——细微缺陷人眼难识别：表面质量类问题在整车质量问题中占5成以上，而且是质量溢出风险最高的检验环节。 “听诊把脉，对症下药”：汽车主机厂外观检验三副良药图6为汽车外观缺陷进行治疗漫画示意（图片来源：图片由腾讯混元AI生成）药方之表面质量自动检验系统——机器视觉高精度识别细微缺陷表面质量自动检验系统基于机器视觉技术和深度学习算法如图5所示，表面质量检验平台能够自动记录数据，通过线边显示屏实时显示车型信息、缺陷种类、缺陷等级、划分区域、检出图像等，缺陷数据统计还能为质量管控、工艺改进提供决策依据，从而提升智能化管理水平。

来源：e-works

2024-09-29

ifm视觉系统可精准检测毫米级零部件，打造高效质量控制体系

在GARDENA的生产和装配环节中，质量控制是确保产品剪切质量，进而塑造品牌核心竞争力的关键因素。制造过程中，在下一个加工步骤之前，通常需要对精密部件进行检查，以实现装配过程中的质量控制。和我们一起探索ifm的传感器和视觉系统，如何为产品质量保驾护航！01半自动化生产生产过程中的大部分工序已实现自动化，例如，机器人用于将金属板送入冲压或激光切割系统。在磨削过程中，机器人沿着磨石精确地引导刀片，以确保始终如一的高质量产品。 *工人手动将毫米级碟形弹簧插入剪刀中间的凹槽中为了确保产品质量，系统在将零件拧紧之前会自动检查碟形弹簧是否正确插入。通过与ifm合作，GARDENA引入新技术，ifm的专业建议和视觉传感器在监控生产过程和质量检查方面发挥关键作用，共同推动生产线的进一步优化。

智能传感器

来源：ifm易福门电子

2024-02-27

机械企业中MES系统的质量管理模块的应用

在生产制造过程中，质量管理对产品质量的好坏起决定性作用，所以质量管理在制造执行过程中是处于重要地位，并贯穿在整个制造执行过程中。 3质量管理架构设计图1质量管理架构设计3.1质量监控质量监控主要通过在生产线上采集到的数据，以及系统之间的数据，建立一个针对产品质量、参数质量和质量分析的监控和跟踪体系。 3.3质量分析质量分析主要面向产品的质量数据进行分析。我们通过对生产环节采集的数据，以及异常的记录，能够定位质量出现偏差的工序或者工段，或者操作者和工艺，帮助企业不断地改进产品质量。 3.4质量工具质量工具与质量分析一样是面向产品质量分析的功能，通过向质量分析提供工具，实现其功能，并且质量工具可以根据企业的需要，不断地进行改进，或者设计新的工具，对不同的质量目标进行分析。根据物料的供应商不同，将质量通知单分为内部质量通知单和外部质量通知单。

来源：互联网

2021-02-25

以MES为基础的生产管理系统应用探讨

1基于MES机械加工生产线质量管理的基本框架分析基于MES机械加工生产线质量管理的基本框架，是通过对质量数据进行采集，整理，分析，然后进行深入研究，进行及时的反馈和管理。要想进一步进行质量目标的具体检测，就要制定严格的检测计划方案，还要对质量管理系统进行实时监控，对比实际监控结果和之前设计的质量目标，并且通过进行统计分析得出质量管理评价报告。质量管理对于整个MES机械加工生产线质量管理工程来说，至关重要。 3基于MES机械加工生产线质量管理的集成分析按照MES机械加工生产质量管理理论，我们对机械加工行业进行有效分析，发展在我国的机械加工企业中存在着许多缺陷和不足，比如说生产计划的编制问题。 4结束语通过对MES机械加工生产质量管理的基本框架，MES机械加工生产线质量管理的功能结构，以及MES机械加工生产线质量管理的集成研究，我们了解到MES和质量管理系统之间的关系，质量管理是MES系统的重要功能

来源：互联网

2020-12-11

审核员主要关注点在哪里

在认证审核或企业内审过程中，我们经常会遇到不同成熟度的企业，这些企业对《质量管理体系要求》的理解和接受程度各不相同，有的企业认为质量管理体系对于经营绩效的提升作用较大，企业的管理依赖于质量管理体系；有的企业认为质量管理体系仅仅是装点门面譬如说，外包管理是否真正处于公司的质量管理体系的控制之中，要从外包供方的选择、绩效评价、设计和工艺的监督、产品或服务的验证收集审核证据；采购管理要从供应商开发、合格供方评价、采购产品的质量验证、供应商质量趋势分析和监控方面收集审核证据（4）员工的质量意识不强，对质量管理体系帮助企业避免产品实现过程的风险，提升经营绩效的认识欠缺，各岗位不能相互监督，尽职尽责。如事先5M1E策划和验证不充分，往往会引起质量的波动。在审核中应关注是否有上述情况发生，以及变化后控制措施的情况，往往能起到验证产品质量及其一致性、实现产品质量持续改善效果的有效性。（3）要关注特殊、关键过程控制的有效性特殊、关键过程控制的水平不仅是对产品质量的重要反映，也是对企业质量控制能力的一个重要反映。

全面质量管理

来源：e-works

2018-07-24

信息化选型征文：废品失效分析数据库在质量监管中的应用

针对上述问题，废品失效数据库把原先失效案例中零件的失效类型（原材料缺陷、铸造缺陷、锻造缺陷、焊接缺陷、机加工缺陷、热处理缺陷、装配缺陷、使用缺陷、设计缺陷、维修不当、其他等）按照生产各个环节进行分类，发挥其数据库强大的查询功能和统计功能、铸造缺陷、锻造缺陷、焊接缺陷、机加工缺陷、热处理缺陷、装配缺陷、使用缺陷、设计缺陷、维修不当、其他类型的一种即可，就会把该零件这种类型有关的失效案例全部查询出来。废品失效分析数据库在质量监管的应用4废品失效分析数据库在质量监管的应用目前废品失效分析数据库已存入近千余份失效分析案例，这些案例中零件的失效类型都是以原材料缺陷、铸造缺陷、锻造缺陷、焊接缺陷、机加工缺陷如果想进一步了解连杆由于原材料缺陷、铸造缺陷、锻造缺陷、焊接缺陷、机加工缺陷、热处理缺陷、装配缺陷、使用缺陷、设计缺陷、维修不当、其他类型中哪一种原因导致失效的案例情况，可以在查询界面上输入相应的失效类型例如选某一时间段所有失效分析案例的统计，从统计结果可看出，由于热处理缺陷和原材料缺陷导致零件损坏的数量明显高于其它失效类型，说明这一时间段，产品在热处理和原材料进货环节与其它生产环节相比，其质量控制较差

来源：e-works

2014-07-01

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