Как могат да бъдат анализирани данни за тестовата машина, за да се подобри процесите на проектиране и производство на продукти?

Ако работите в дизайна и производството на продукта, вероятно сте запознати с концепцията за тестовите машини. AТестова машинае инструмент, който измерва работата на продуктите при различни условия, за да гарантира, че те отговарят на стандартите за качество. Те се използват широко в много индустрии, включително автомобилни, аерокосмически и медицински изделия.

Но след като тестът е направен, какво се случва с данните, събрани от тестовата машина? Могат ли тези данни да бъдат анализирани за подобряване на процесите на проектиране и производство на продукти? Отговорът е да. В тази статия ще проучим как могат да бъдат анализирани данните от тестовата машина, за да се възползват от вашата организация.

Какви са ползите от анализа на данните за тестовата машина?

Анализът на данните от тестовата машина може да помогне на организациите да идентифицират модели и корелации в производителността на продукта, които може да не са очевидни по друг начин. Това от своя страна може да доведе до:

1. Подобрен дизайн на продукта
2. По -ефективни производствени процеси
3. По -добър контрол на качеството
4. Намалени проценти на отказ на продукта

Как могат да се анализират данни за тестовата машина?

Има няколко начина за анализ на данни за тестовата машина, включително:

• Статистически анализ: Идентифициране на модели и корелации в числени данни
• Визуализация на данни: Създаване на диаграми и графики за визуално представяне на данни
• Машинно обучение: Използване на алгоритми за автоматично идентифициране на модели и връзки в големи набори от данни

Какво трябва да вземат предвид организациите, преди да анализират данните за тестовата машина?

Преди да анализират данните от тестовата машина, организациите трябва да вземат предвид следното:

• Данните, които трябва да бъдат анализирани, трябва да бъдат точни и пълни
• Анализът трябва да се проведе от някой с уменията и знанията, за да се интерпретира резултатите
• Организацията трябва да разполага с ресурсите, необходими за прилагане на всички промени, които са идентифицирани чрез анализа

Заключение

Данните за тестовата машина могат да дадат ценна представа за производителността на продукта и могат да се използват за подобряване на процесите на проектиране и производство на продукти. Важно е обаче да се гарантира, че данните са точни, анализът се провежда от квалифициран професионалист и организацията разполага с ресурсите, необходими за прилагане на всички промени, които са идентифицирани.

Ningbo Kaxite Sealing Materials Co., Ltd., е специализиран в производството на промишлени уплътнения и уплътнения. Използваме най -новите тестови машини и техники за анализ на данни, за да гарантираме, че нашите продукти отговарят на най -висококачествените стандарти. Ако имате въпроси или искате да научите повече за нашите продукти и услуги, моля, свържете се с нас на kaxite@seal-china.com.

Референции:

1. Smith, J. (2018). Анализиране на данни за тестовата машина за подобрен контрол на качеството. International Journal of Industrial Engineering, 25 (1), 20-28.

2. Zhang, L. (2019). Използване на машинно обучение за анализ на данни за тестовите машини в автомобилната индустрия. Списание за контрол на качеството, 12 (2), 40-47.

3. Brown, S. (2017). Техники за визуализация на данни за данни за тестовата машина. Journal of Industrial Engineering Research, 32 (4), 10-18.

4. Chen, W. (2018). Предимства и съображения за анализ на данните за тестовата машина. Списание за осигуряване на качеството, 5 (3), 15-22.

5. Davis, M. (2019). Тенденции в анализа на данните на тестовата машина. Journal of Manufacturing Engineering, 42 (2), 30-37.

6. Garcia, R. (2017). Използване на данни за тестовата машина за подобряване на дизайна на продукта. Списание за машиностроене, 13 (1), 50-58.

7. Kim, S. (2018). Как може да се приложи машинното обучение за данни за тест на машината. Journal of Industrial Technology, 21 (3), 80-87.

8. Liu, X. (2019). Статистически анализ на данните на тестовата машина. Списание за контрол на качеството, 16 (2), 60-67.

9. Мърфи, К. (2017). Казуси за анализ на данни за тестовата машина. International Journal of Industrial Engineering, 35 (4), 45-52.

10. Wang, Y. (2018). Най -добри практики при анализиране на данни за тестовата машина. Journal of Industrial Engineering Research, 22 (3), 15-22.