在当今竞争激烈的市场环境中，产品分析中的质量分析成为企业取得成功的关键因素之一。随着消费者日益增长的需求和期望，企业必须不断提高产品质量，以满足市场的要求并保持竞争优势。然而，要评估和改进产品质量并非易事，需要一系列科学方法和工具来进行全面分析。本文将结合具体案例分析来探讨产品质量分析的重要性，介绍常用的质量分析方法，并探索如何利用这些方法来优化产品质量，以帮助企业实现可持续发展和客户满意度的提升。

一、为什么要进行产品质量分析？

1.了解产品性能

通过产品质量分析，企业可以深入了解产品在设计、制造和交付过程中的性能表现。这有助于评估产品是否符合规范和客户需求，并帮助企业确定产品的强项和改进空间。

2.发现潜在问题

通过产品质量分析，可以检测和发现产品存在的潜在问题和缺陷。这包括材料质量、制造过程中的错误、设计缺陷等。及早发现并解决这些问题可以避免质量事故的发生，降低售后维修成本，并提升产品的可靠性和寿命。

3.持续改进

产品质量分析不仅关注当前产品的质量状况，还注重持续改进。通过分析产品质量数据和信息，企业可以识别出改进的机会和趋势，并采取相应的措施来优化设计、制造和交付过程，实现产品质量的不断提升。

二、产品质量分析具体案例讲解

下面我将通过FineBI里的具体分析案例来为大家讲解产品质量分析的步骤：

1.业务背景

近两年，随着订单的不断增长，客户交付周期的逐渐缩短，公司产线长期处于满负荷生产状态，此时客户对于产品质量问题的响应速度要求变得更高。但目前我司的制程质量预控手段较为单一，生产数据准确度、可视化不足，这些问题严重制约工程师处置问题效率，降低产线的有效产出。目前公司，有6大主要客户（如五菱、奇瑞、比亚迪等），产品发往全国13大生产基地，每个基地数量2万台起，每发生一起质量问题，需要遏制人员5人/基地，人工费用大于等于2000元/天。因此，严控产品制程质量具有重要意义。

2.需求痛点

原先公司主要通过FineReport 进行报表开发，开发周期较长，而业务人员因分析维度多变，已开发报表模板已无法满足其关联分析的需求，常常需要进行二次开发，此时为满足业务人员进行数据分析所需的时间成本与开发成本较大，同时目前的数据分析也存在一定滞后性。

在现有的背景下，为了保持稳定的制程质量，质量部门急需BI工具，实时反映产线质量水平，随时满足工程师提取数据、自助式建立分析模型的需求，及时分析异常处理过程问题。

3.分析思路

• 从上层指标分析开始逐步分解细化颗粒度，即从产线直通率锁定问题产线，再由产线各工序合格率锁定问题工序，最后由缺陷统计锁定工序中具体的异常加工项目；
• 根据异常项目的工艺参数绘制直方图与SPC管控图，同时关联5M1E数据分析异常影响因素与改善方向，并制定改善措施；
• 根据改善措施，跟踪变化点并验证措施有效性，并更新SPC控制限，重新绘制SCP控制图，持续跟踪过程质量的稳定性。

4.数据处理

1)数据合并

通过上下合并可将设备报修记录与设备保养记录合并（仅需字段一致）。

2）其他表添加列

将参数的规格上下限通过多个字段与产品加工参数明细表关联并添加到明细表中（不同工序、产品、加工参数对应不同的规格上下限）。

3）新增字段计算

包括制程标准差、估计标准差、Cp、Cpk、PPk 等指标的计算。

4）分组汇总

细化分析颗粒度，分组汇总计算指标值。根据多个字段来分组计算产品的一次合格率与最终合格率。

5）新增赋值字段

可通过赋值字段将状态字段 status 从由数值标记(0/1)转化为描述性的字段（OK/NG）。

5.生成可视化报告

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三、结语

通过深入的质量分析，企业可以更好地了解产品存在的问题和潜在风险，从而采取有效的措施来提高产品质量，提升客户满意度，并增强市场竞争力。同时，不断改进和创新产品，以确保产品质量始终处于行业领先地位。最后，大家在实践中更要注重产品质量分析，并不断寻求提升产品质量的方法，以推动企业整体发展和可持续成功！

帆软软件深耕数字行业，能够凭借强大的产品，为企业快速搭建报表系统与数据分析平台。旗下产品FineBI——市场占有率第一的BI数据分析软件，旨在帮助企业的业务人员充分了解和利用他们的数据，加速企业数字化转型，提升市场竞争力。得益于FineBI强劲的大数据分析功能，用户只需简单拖拽便能制作出丰富多样的数据可视化信息，自由地对数据进行分析和探索。

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