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浅析BI系统助力质量指标分析

2021/10/30    来源:互联网    作者:赵静      
关键字:BI系统  质量KPI  数据准确性  
本文简要介绍了BI系统的运作过程,重点介绍了BI系统在K公司质量KPI指标分析中的实现,并列举了影响BI数据准确性的因素及推荐的应对措施,分析了BI成功导入的关键点。
引言

       步入信息化时代,手工分析数据难以满足企业快速发现、快速分析、快速决策的需求,企业越来越依赖大数据平台和智能化系统支持管理。不少企业先后上线了ERP系统、SAP系统、MES系统、QMS系统、PLM系统,多模块、多角度地收集底层数据,为进一步实现企业精细化管理提供了可能。可是,由于缺少数据整合分析,这些数据价值实现率不高。如果引入商业智能(Business Intelligence,简称BI)系统,减少人工导报表、整合分析的时间,有助于实现管理层在线实时监控企业运营情况,发现隐蔽问题、及时纠偏。

1 BI系统简介

       根据企业所处的环境及经营管理需求、KPl指标,可以拟定BI智能系统需要分析和展示的内容,并进行界面定制化。BI系统从企业现行的执行系统,如ERP、SAP或MES系统,抽取所需的底层数据(部分数据进行人工导入),经运算分析,及时展现企业的运营指标和绩效,包括日指标、月指标、年指标;也可以分模块展示,如生产指标、质量指标、财务指标、物流指标等。同时,将分析结果存储下来、随时调用。管理者根据BI数据,组织原因分析,找出解决措施;决策者根据现行的指标.预测未来数据,制定目标。

2 K公司已有系统的应用情况

       K企业已上线了SAP系统、MES系统和QMS系统。SAP系统主要用于库存管理供应链管理、工艺路线维护和财务管理等;MES系统主要服务于制造系统,追溯跟踪每一批次、每一个产品的制造过程,任何工序的不良、冻结、返工、复检结果都会记录;QMS系统对所有过程、所有不合格产品开出不合格单,包括采购件、外协件和自制件,记录产品号、数量、责任方、原因、纠正措施等重要信息,是目前质量数据分析的重要手段。但不论是MES系统数据还是QMS系统数据,均需要专人定期导出,再进行二次统计分析。不仅工作量大、效率不高、及时性不好,而且容易人为过滤一些信息,数据的真实性受到影响。

3 K公司质量KPI与BI实现预测

       K公司涉及多过程,包括机加工、焊接、粘接、固化、拉丝、油漆、装配等。BI系统拟计划纳入的质量模块的KPI包括以上各过程的一次合格率FTY、返修合格率、报废率以及全过程流通合格率RTY、最终合格率PFY、供应商来料不良率、内部不良品处理及时率、交付产品投诉率NCG、客户投诉NCR、质量损失率CNQ等。BI系统的计算逻辑和数据来源的设想,如表1所示。
表1 质量KPI与BI实现预测表

质量KPI与BI实现预测表


4 影响BI系统数据准确性的部分因素及解决方案

       4.1 BI系统抓取的MES扫描点考虑不全面

       例如BI系统想要抓取返修合格数,程序设定的该产品经过“扫上线-冻结,扫返修合格”才能被BI系统抓取。可是产品若返修两次,经过“扫上线-冻结-扫返修合格”这几个扫描点,由于和原设定的抓取逻辑不完全一致,BI系统会漏抓取二次返修的合格产品,导致返修合格率偏低。

       解决方案:完善BI抓取逻辑,底层语句需要考虑多种异常扫描点情况,并通过多次测试,与手工数据比对确认,直到逻辑正确。

       4.2 手工数据上传BI系统不成功

       例如客户投诉,需要专员在BI数据采集平台下载标准模板填写数据上传到BI数据采集平台。如果数据格式错误(日期格式)、日期错误(要求20191222,写成了20191221)等,或者未在设定的系统运行数据之前上传好数据,会导致BI不能识别。

       解决方案:数据采集平台设置统一模板,下载模板填写数据;务必在系统规定上传时间内上传数据,上传后检查是否导入成功;系统设置防错功能,上传时如出现格式错误进行提示。

       4.3 SAP、MES、QMS系统数据同步有时间差

       例如,BI系统设定抓取前一天早8点到当天早8点的数据,因为系统时间误差,可能SAP、MES、QMS的数据在整8点的时间未抓取到。

       解决方案:因为这个问题可能仅仅影响8点前后1分钟的数据,影响不大,企业与手工数据对比后可自行评估,是否需要改进。

       4.4 MES或QMS处理滞后导致BI日指标的不准确

       例如质量损失这个指标,QMS系统中的不合格单已开但处理意见未给,或者MES系统中的不合格品已冻结但未判定结果,则当天数据不会被BI抓取到,质量损失指标分子不体现,当天指标值偏低。隔天不合格单已处理,产品被判定为报废,则会在质量损失的分子中出现,但是不代表当天的质量损失,导致当天的指标值偏高。

       解决方案:企业提高QMS和MES系统的处理效率,可以规定24小时给出处理意见;如果不处理,流程自动流转到某个节点。不过,只要每个月底处理完当月的不合格品流程,一个月的质量损失值还是准确的。

       4.5 交接班数据有差异

       如果企业存在两班制,交接班数据可能存在差异。分为两种情况。

       情况一,当班人员在本班完成了返修工作或者检验,但是到了下班时间,未及时在MES或QMS中处理,导致这些数据累计到了下个班次,造成当班的数据不准。

       解决方案:规定当班工作当班完成,不能遗留到下个班次。

       情况二,BI系统设定的班制时间与实际班制时间有差异。例如,BI系统设定的A班时间是早8点到晚8点,B班时间是晚8点到早8点。实际上A班工作时间是早7:50到晚7:50.B班时间是晚7:50到早7:50。因此BI系统会把晚上7:50-8:00抓取的数据计入A班,而实际应该属于B班。而把早上7:50-8:00抓取的数据计入B班,而实际应该属于A班。这样就影响了当班数据的准确性。

       解决方案:交接班前10-20分钟不再进行作业,做交接或者班前准备工作。

5 BI系统成功导入的关键

       5.1 领导的支持与参与

       从领导层面向下宣贯,提出对BI系统导入的决心,同时向项目负责人授权并提供必要的资源。系统导入过程中,要带头使用系统,向下提出使用感受,改进建议和要求。

       5.2 业务指标逻辑的梳理

       业务指标逻辑的梳理与定义是BI系统导入的基础工作。只有明确的逻辑,才能指导各业务系统的对接,指导数据核对工作。梳理过程中,可能发现指标逻辑的合理性和可操作性,推进指标的合理化。另外,还可能发现隐蔽工厂如异常的返工、返修。

       5.3 全员的理解与参与

       员工容易对新兴事物产生抵触情绪,因为打破了他们的习惯。特别是导入新系统的前期,需要耗费大量的时间建立基础数据、核对数据、修正、验证等。当手工数据和系统数据并存且两者存在严重差异时,员工特别容易产生抵触情绪。所以,企业领导需要让员工了解BI系统导入的必要性和好处,并提前告知可能遇到的困难,做到心中有数。同时,给予一定的激励措施。

       5.4 责任到人

       项目导入初期,定义手工数据的上传责任人和数据校核、更新、维护人。

       项目导入过程中,要求各模块的领导定期汇报各自模块数据的准确性、异常点、建议点、困难点等。

       项目导人的关键节点,项目负责人专题汇报。

       5.5 落实到管理体系

       所有的管理措施、经验只有最终落实到管理体系,才能真正推动企业的科学管理。对于BI系统的导入、应用和维护,应建立相应的控制程序、操作规范来规范流程,同时将此控制措施纳入PFMEA、质量保证计划和控制计划中,更好地服务于质量管理工作。

6 结语

       BI系统可以集成企业原有的系统,实现多系统数据的抽取、转换和分析,深度挖掘数据价值,加速信息的分享和传递,加强质量KPI数据的分析能力,提高管理层决策效率,指导企业运营。对于BI系统导入期可能出现的问题,企业应提前识别并规避。
 
责任编辑:程玥
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