模具厂数据统计分析方案

模具厂数据统计分析方案模具厂数据统计分析方案

第一章总则

本方案旨在通过系统化的数据统计与分析，提升模具厂数据驱动管理水平，优化生产运营效率，降低质量风险，并支撑持续改进。方案遵循PDCA循环管理理念，结合风险管理思维，确保数据分析的准确性、及时性和有效性。适用范围涵盖生产计划、工艺执行、质量监控、设备维护等核心业务环节。各部门需明确数据责任，确保数据采集与传递的完整性和一致性。

第二章组织架构与职责

2.1组织架构

数据统计分析工作由生产管理部牵头，质量管理部、设备管理部、技术部协同执行，各车间及班组落实数据填报。

2.2职责划分

-生产管理部：负责制定数据统计标准，审核分析报告，推动改进措施落地；[部长]全面负责，[副科长]分管执行，[专员]具体实施。

-质量管理部：提供质量数据（如不良率、直通率），参与异常数据追溯；[部长]监督分析结果，[高级工程师]主导分析，[检验员]负责原始数据采集。

-设备管理部：负责设备运行数据（如OEE、故障停机时间），参与设备维护优化；[部长]统筹，[工程师]分析，[维修工]填报设备状态。

-技术部：提供工艺参数数据，参与数据分析与工艺改进；[部长]指导，[工艺师]负责，[技术员]支持。

-车间/班组：负责生产过程数据的实时填报与初步核对；[班组长]监督，[操作工]负责填报，[质检员]复核。

第三章数据采集与标准化

3.1采集范围

-生产数据：产量、工时、物料消耗、设备状态；

-质量数据：首件合格率、过程检验数据、返工率；

-设备数据：设备运行时间、故障类型、维修响应时间；

-技术数据：工艺参数（温度、压力等）、模具损耗。

3.2标准化流程

数据采集需遵循[GB/T19001-2016]要求，采用统一的记录表单与填报规范。关键数据采集流程：

输入（生产指令）→过程（班组填报→车间复核）→输出（系统录入→汇总）

第四章数据分析流程

4.1计划阶段（Plan）

1.目标设定：明确分析主题（如OEE提升、不良率下降），设定[时间周期]（如月度/季度）；

2.数据准备：核对采集数据的完整性，剔除异常值；

3.风险识别：采用FMEA方法，识别技术（如传感器精度）、操作（如误操作）、管理（如流程缺失）、环境（如温湿度波动）风险。

4.2执行阶段（Do）

1.数据统计：运用Excel、MES系统等工具，计算关键指标；

2.趋势分析：对比历史数据，识别波动原因；

3.关联分析：结合SOP执行情况，分析质量与效率关联性。

4.3检查阶段（Check）

1.报告生成：输出分析报告，包含数据图表与改进建议；

2.偏差校验：对比目标值，评估执行效果；

3.风险确认：重新评估风险等级，调整控制措施。

4.4改进阶段（Act）

1.措施制定：针对分析结果，制定改进计划（如优化SOP、调整工艺参数）；

2.责任分配：明确责任部门与完成时限（如[部门]需在[时间]内完成）；

3.效果跟踪：持续监控改进效果，直至目标达成。

第五章风险管理嵌入

5.1技术风险控制

模具测量设备需定期校准（频率：[频率]），数据采集系统需防干扰设计。

5.2操作风险控制

操作工需通过SOP培训（频次：[频次]），异常数据需双人复核。

5.3管理风险控制

建立数据异常上报机制（流程：班组长→生产部→质量管理部），超期未处理需[责任人]承担。

5.4环境风险控制

车间温湿度需控制在[范围]，极端天气停机需记录并分析影响。

第六章数字化管理适配

本方案支持MES系统对接，实现数据自动采集与实时分析。技术部负责系统接口维护，生产部负责数据准确性验证。未来将引入AI算法，优化预测性维护与工艺参数推荐。

第七章典型管控要点

1.模具损耗监控：建立模具生命周期档案，每月分析损耗率，超阈值需启动失效分析；

2.SOP执行率：通过视频监控与数据抽查，确保[频次]检查，不合格项纳入绩效；

3.不良品追溯：每批次不良品需标注模具号、操作工、时间，技术部分析根本原因；

4.设备OEE分析：每周输出OEE报告，停机原因需量化到具体设备与故障类型；

5.物料批次管理：原料需扫码入库，生产领用需关联模具号，异常批次需隔离分析。

第八章关键绩效指标（KPI）

1.生产效率：OEE达成率；

2.质量表现：直通率、PPM值；

3.设备健康度：设备综合效率（OEE）、故障停机率；

4.工艺稳定性：首件合格率、参数漂移次数；

5.数据准确性：数据错漏率、上报及时性；

6.改进有效性：改进项完成率、效果达成率；

7.风险控制：未遂事件发生率；

8.数字化覆盖率：MES系统接入设备比例。

第九章附则

1.本方案自发布之日起实施，由生产管理部负