• 标准不清晰，过渡依赖经验，新人上手困难，工艺难以持续改进

• 工艺规范难以落实，现场执行频繁出错，产品缺陷率居高不下

• 工艺问题被发现时已经滞后，用结果考核方式无法从根本上解决问题

• 物料供应不及时、错配混料、不齐套导致频繁停工待料，生产效率低下，质量问题频发

• 缺乏物料数据的全面采集和分析，无法准确掌握物料实时状态，导致物料管理决策的盲目性

• 缺乏统一的标准和流程，导致物料管理混乱，增加了出错的概率

• 生产、检验、物流等环节缺乏系统化的数据记录，难以追溯产品或事件的历史信息

• 问题原因难定位，质量问题反复发生，影响企业的声誉和效益

• 问题影响范围难以评估，导致损失被扩大，并可能引发更大的危机

• 漏检、错检、混料等问题导致产品质量不稳定，严重影响企业品牌形象和市场竞争力

• 过分依赖经验，缺乏数据支撑，质量改进措施缺乏针对性，无法形成有效的失效模式经验库

• 缺乏对生产过程的有效监控和控制，导致产品质量波动较大，无法保证产品的一致性

• 工艺作业标准化，标准文件结构化，结构工艺数字化

• 实施采集数据与工艺标准比对防错，发现偏差触发报警或锁定设备

• 通过系统对生产数据和质量数据的分析，找出工艺过程中的薄弱环节，持续改进化工艺

• 生产前按工序、数量进行齐套备料并放置在线边区，确保过程物料供应充足，减少停线等待

• 物料员或AGV根据实际线边需求信号，从前工位或仓库拉取所需的物料

• 通过视觉识别、二维码、RFID标签等，确保物料的准确性。有效避免错料、漏料等问题

• 采集从材料采购、生产、检验及报废的全过程数据，实现产品信息全追溯，提高透明度

• 通过数据迅速追溯问题源头，锁定责任方，缩短问题解决时间，降低损失

• 通过追溯数据分析，发现生产瓶颈和改进点，为决策提供数据支持，优化流程并提高质量

• 实时采集生产过程中的各类数据，实现对产品质量的实时监控和预测

• 将质量管理流程标准化，降低漏检、错检、混料等问题的发生概率

• 建立智能化的质量预警模型，提前预测潜在的质量问题，并采取预防措施

• 实现工艺标准化，提升新人培训效率

• 实时监控工艺执行情况，降低产品缺陷率

• 建立数据驱动改进机制，实现工艺持续优化

• 实时监控物料状态，减少停工待料

• 实现物料精细化管理，降低出错率

• 标准化物料管理流程，提升管理效率

• 实现产品全生命周期追溯，快速定位问题

• 建立数据驱动改进机制，提升产品质量

• 准确评估问题影响范围，降低风险并减少损失

• 数字化检验管理，有效减少漏检、错检、混料等问题

• 基于数据分析，驱动质量持续改进

• 智能化过程控制，降低质量风险