据日经中文网报道，当地时间7月2日，日本百年制造巨头——三菱电机召开发布会，承认该集团已经连续35年在设备检查方面“搞小动作”，对列车车厢空调产品有组织地进行一系列设备违规检查，存在数据篡改、隐瞒等行为。
数据是制药业重要的血液，生产过程中涉及的数据方方面面，都直接影响质量和生产和过程。
在海量数据面前，该如何做好数据质量的处理呢？
1、最重要的是，要进行科学的质量分析
生产质量分析，对质量全面数据的进行关联分析，快速找到影响质量的根本原因。
首先，建立质量数据管理平台，快速整合生产车间各业务系统数据，例如mes、erp、手工数据、其他数据等，以及机器、员工、材料、工艺、生产环境等各种数据。该数据实时更新，动态显示。
其次，凭借多年经验，快速部署交互式分析模型。把机器数据，员工数据，材料数据，操作工艺，生产环境进行交互和关联，找到数据之间的影响，抽丝剥茧，让数据告诉你真相。
再者，用简单易操作的分析工具，对各类数据自行自助分析。操作简单，将数据管理平台的数据选取，拖拉即可。人人皆可分析，快速找到质量缺陷原因。
最后，质量分析数据可以进行大屏看板展示，生产车间的人都可以及时看到相关数据。同时支持ipad、手机端、邮件、短信的输出展示，不限地域轻松查看生产数据。
2、树立质量管理意识，质量是做出来的，不是检验出来的。
首先，进行事前预测，让车间员工对产品工艺熟记于心，严格按照操作流程进行生产。
其次，要进行事中跟进纠正，班组长要对基层员工进行辅导跟进，对每一道工序进行检查。
最后，要进行事后总结，对要返工的产品进行及时的记录，记录返工原因，给出解决方案，尽可能避免类似事件再次发生。
3、班组长要尽职尽责，做好生产服务工作
首先，保证机器设备整齐整洁，要对生产现场所有物件了然于心。
其次，保证生产流程的顺利，对员工的技术能力，脾气优缺点进行了解，合理分配工作工序，保证生产流程顺利进行。
最后，对员工工作进行辅导与监督，班组长作为工厂基层干部，对生产第一现场最为了解，组长必须清楚每一位组员的技术状况，并因材施教。
4、各人员严格执行生产责任制
质量标准、工艺操作要求要牢记于心；按规格、按工艺操作要求进行生产，对违反工艺操作要求而发生的质量差错事故，负完全责任；对本工序的质量，要求进行严格的自查鉴定，对下道工序负责；质量问题及时返工，对返修产品做到随退随修不准过夜。
慧都大数据，一直致力于将复杂的数据转为清晰的见解，通过端到端的方案，将更好地满足企业定制化生产的需求，提高企业运营效率。如果您的企业也有生产质量分析需求，可免费获取客户案例，免费定制专属方案。