软启动 1746-A7 变频器 模块 全新原装 质保时间长

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作为工业4.0的重要组成部分，质量4.0概念比以往任何时候都更加重要。该概念是由欧美等国的质量协会联合提出的，是面向数字化转型和防止企业衰退的举措。在智能化工厂中，信息起着关键作用，而正确的数据管理方法依赖于对应的人员、流程和技术。2022年LNS Research的质量4.0报告发现，越来越多的公司正在寻求数字化转型，目标是找到在节省人工、材料或设备费用方面具有高回报的系统用例。

很多公司在数据分析上投入了大量时间和金钱，但他们往往更注重分析技术，而不注重数据来源。事实上，质量分析作为一项功能，如果能针对不同级别类型的数据采取不同的技术手段，才至关重要。

LNS Research的研究还发现，58%的公司正在部署工业数据分析解决方案，但只有11%的公司实现了业务目标。这里有很多原因，但其中一个主要原因是数据管理。

在这里，我们将重点介绍LNS Research的质量4.0报告中的一些重要发现，包括陈旧的流程带来的挑战，以及工业数据中心可以怎样解决这些难题。

质量管理实践和挑战的实例

当下的质量管理实践并不能自然而然向质量4.0的过渡。高回报率的应用并非垂手可得，往往需要复杂的数据连接和集成能力，而这正是许多公司所缺乏的。这种缺乏给希望通过使用数据提高业务效率的组织带来了挑战。以下是制造业从业者面临的一些挑战，这些挑战阻碍了他们从数据分析中实现具体业务目标。

   基于纸质文档的流程

完全基于纸质流程的坏处一目了然。简单说是过时的，严重说则会对公司业务造成损害。使用物理文档存储数据的效率非常低。它们的信息往往不一致，容易出错，很难相互引用，记录和重新查看这些数据非常耗时。然而调研中差不多四分之一的公司仍在其质量流程中使用纸质文档。

将高质量的数据数字化是具有挑战性的，因为它涉及到流程的转变和数据存储的变化，以及新的思维方式。仅仅因为纸质流程在过去奏效，并不意味着它们永远都会起作用。事实上它们将来几乎肯定会让你失望。

   基于文件的系统

纸质文档并不是质量管理和数据收集效率低下的唯一罪魁祸首：使用电子表格、Word文档、PPT文件和其他基于平面文件的系统也是并非佳选择。之前纸质文档的一些问题也许可以避免，但电子文档也不能在质量审计或检查分析的场景下提供更多有用的信息。

另外，电子文档也不支持质量自动化所需的工作流，而质量4.0的正在迅速打通瓶颈转而拥抱各种先进的质量管理方法。

   IT与关系型数据库

常见的情况是，质量部门通过多个IT系统来管理所需的质量数据。首先，不同系统间会出现效率低下和数据不一致的冗余问题。另外质量管理系统也需要与其它应用程序集成，包括企业级PLM、ERP、SCM、CRM、MES、归档系统以及SPC、LIMS系统等。

这些系统是花时间打造的并且业务部门很熟悉，因此客户会选择继续使用它们。问题是，由于各系统设计时候缺乏统一规划，所以数据的跨系统集成、数据质量和访问限制方面存在各种问题。幸运的是，质量管理系统如ETQ Reliance，可以实现以上场景的系统集成，以丰富产品生命周期所有阶段的质量数据。

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