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【以质量保成功】25所:实施质量大数据,驱动全寿命周期质量管理

发布时间:2020-09-15    【来源:25所】

结合产品研发过程特点,系统策划分步实施,25所开展了质量大数据建设工作,日前已经具备了正向产品实现过程数据采集分析和逆向质量问题处理及不合格品审理功能,基于数据支撑研发过程质量管理工作。

正向产品实现过程数据采集分析包括研发阶段的基于PDM的网上评审流程和生产阶段产品测试数据自动化采集分析系统。基于PDM的网上评审系统2019年上线,在线分发资料、在线专家审查、在线意见闭环,实施专业化审查,提升产品设计质量;为提高评审效率,对不及时审阅资料的专家和不及时闭环意见的设计师进行统计公示;为提高评审效果,激励专家发挥作用,配合系统应用增加了同行专家年度参与评审次数不低于20次的考核要求;而且,该系统在疫情期间也发挥了很大作用,解决了大量会议评审工作,即确保了评审有效性,又确保了人员防疫安全。产品测试数据自动化采集分析系统,通过测试设备联网,自动化数据采集上传,在线可视化判读数据,实时进行数据一致性分析,基于历史测试的海量数据,预判故障发生的可能,目前已在某生产项目上全线应用,强化了生产过程中最为关键的测试数据管理与分析工作。

逆向质量问题处理及不合格品审理QMIS系统,全所各产品全寿命周期的质量问题及不合格品均在线上进行审理处理和统计分析。QMIS能够在线反馈质量问题,快速成立问题处理小组,制定归零工作计划,并将问题情况及时推送项目“两总”;确认问题原因和归零措施,并在线推送给全部相关部门或专业进行高效的举一反三;归零报告、归零评审线上管理,实时生成典型问题案例,反哺产品设计。面对多场地研发、生产的现状,QMIS系统上线运行以来极大的提高了问题处理的效率和效果,当然线上流程不能完全替代线下沟通, “大家意见不统一,建议赶紧组织讨论一下”,流程里经常有这样既“坚决”又“可爱”的意见。

评审意见闭环率、专家评审参与度、测试数据一致性、月度检验合格率、百套产品问题数,一个又一个的质量数据基于流程提取、基于系统分析,质量管理的数据抓手越来越多,系统防控风险的能力逐渐增强,25所将坚持实施质量大数据建设,实现数据驱动、科学决策、预防风险。(文/岳阳)

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