新见解:高质量应用程序为流程流完整性设置了可视化线索

当供电我同意成为一个新的质量管理应用程序的beta测试员，结果令人惊讶。

“当我们在测试产品中看到我们自己的数据时，我们意识到我们得到了以前从未见过的洞察力，”Chris Rodriguez回忆道，他是加州Camarillo电力转换设备制造商的全球测试工程战略规划经理。

这个新的应用程序——流程可视化——是由SigmaQuest，在按需部署模型中提供一系列质量管理解决方案。SigmaQuest首席执行官Nader Fathi表示，工艺流程可视化为制造商提供了对生产操作的新见解，因为它收集了每个零件在生产过程中的详细数据，然后将这些数据转换为易于阅读的图表和图表，指出任何产品质量问题的潜在原因。

法特希说，从本质上讲，“你可以在周一启动一批1000个零件，然后逐个查看它们在周五之前达到了什么阶段，以及它们经过的路线——包括测试失败、返工，以及这些返工零件在流程的哪个节点重新加入流程。”

然后，可以深入到底层数据，并确定明显异常发生的方式和原因——以及测试事务数据，这些数据突出显示了测试失败的原因、测试重复了多少次、流程中每个阶段的yield指标，以及是否有任何部分完全跳过了测试。

Power-One从2006年就开始使用SigmaQuest质量管理应用程序，这类信息让Power-One大吃一惊。

罗德里格斯说:“我们看到了我们不知道的产品流——例如，在a线的相同测试站已经失败后，产品从B线的测试站被转移到那里，看看它是否能通过那里。”“在静态数据中，你不能轻易看到这种事情。你必须看到实际的产品流程，才能知道发生了什么。”

他说，管理层一下子就明白了为什么某些生产线的加班水平一直很高，以及为什么工厂的某些部分在仔细的产能规划和理论上充足的TAKT时间的情况下仍难以达到生产目标。

罗德里格斯解释说:“一些测试站比其他测试站更受欢迎，因为每个操作员都有自己的最爱，而线路平衡和容量规划计算并没有考虑到这一点。”

返工和重新测试似乎也在某些站点进行，而不是其他站点。结果是:即使一些线路站闲置，其他线路站的积压也在增加，这就需要加班。

这种情况后来发生了改变。意识到这一问题，工程师们已经能够深入到线路站点选择的根本原因，对它们进行校准和微调，以消除操作员偏好作为调度因素的影响。

罗德里格斯说:“加班时间确实减少了，我们的业绩也更加稳定了。”

同样重要的是，该公司知道其产品正在按照预期进行构建和测试。罗德里格斯总结道:“能够在产品流发生时看到它们提供了流程流完整性的真正保证。”

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