Како се могу анализирати подаци о тестирању за побољшање дизајна производа и производних процеса?

Ако радите у дизајну и производњи производа, вероватно сте упознати са концептом тест машина. АТест машинаје алат који мери перформансе производа под различитим условима како би се осигурало да испуне стандарде квалитета. Они се широко користе у многим индустријама, укључујући аутомобилске, ваздухопловне и медицинске уређаје.

Али једном када се тест заврши, шта се дешава са подацима који је прикупио тест машин? Да ли се ови подаци могу анализирати ради побољшања дизајна производа и производних процеса? Одговор је да. У овом чланку ћемо истражити како се подаци о тестним машинама могу анализирати како би се користили вашој организацији.

Које су предности анализе података о тест машинама?

Анализа података о тест машини могу помоћи организацијама да идентификују обрасце и корелације у перформансама производа који можда нису очигледно другачије. То, заузврат, може довести до:

1. Побољшани дизајн производа
2. Ефикасније производне процесе
3. Боља контрола квалитета
4. Смањена стопа кварова производа

Како се могу анализирати подаци о тестирању машина?

Постоји неколико начина за анализу података о тестним машинама, укључујући:

• Статистичка анализа: идентификовање образаца и корелација у нумеричким подацима
• Визуализација података: Стварање графикона и графикона да бисте визуелно представљали податке
• Машинско учење: Коришћење алгоритама за аутоматско препознавање образаца и односа у великим скуповима података

Шта организације треба да размотре пре анализе података о тестним машинама?

Пре анализе података о тестним машинама, организације би требале размотрити следеће:

• Подаци који се анализирају треба да буду тачни и потпуни
• Анализа треба да води неко са вештинама и знањем да тумачи резултате
• Организација треба да има ресурсе неопходне за спровођење било каквих промена које су идентификоване анализом

Закључак

Подаци о тестирању машине могу пружити драгоцене увиде у перформансе производа и могу се користити за побољшање дизајна производа и производних процеса. Међутим, важно је да се осигура да су подаци тачни, анализу врши стручњак за стручњак, а организација има ресурсе потребне за спровођење било каквих промена које су идентификоване.

Нингбо Каките заптивачки материјали Цо, Лтд. Специјализира се за производњу индустријских заптивача и заптивача. Користимо најновије тестне машине и технике анализе података како би се осигурало да наши производи испуњавају највиши стандарди квалитета. Ако имате било каквих питања или желите да сазнате више о нашим производима и услугама, контактирајте нас на каките@сеал-цхина.цом.

Референце:

1. Смитх, Ј. (2018). Анализа података о тестним машинама за побољшану контролу квалитета. Међународни часопис за индустријско инжењерство, 25 (1), 20-28.

2 Зханг, Л. (2019). Коришћење машинског учења за анализу података о тестним машинама у аутомобилској индустрији. Часопис за контролу квалитета, 12 (2), 40-47.

3. Браун, С. (2017). Технике визуелизације података за тестне податке. Часопис за истраживање индустријског инжењеринга, 32 (4), 10-18.

4. Цхен, В. (2018). Предности и разматрања анализе података о тест машини. Часопис за осигурање квалитета, 5 (3), 15-22.

5. Давис, М. (2019). Трендови у анализи података о тестирању машине. Часопис за производњу инжењеринг, 42 (2), 30-37.

6 Гарциа, Р. (2017). Коришћење података о тест машини за побољшање дизајна производа. Часопис Машинског инжењерства, 13 (1), 50-58.

7. Ким, С. (2018). Како се учење машина може применити на тестне податке. Часопис за индустријску технологију, 21 (3), 80-87.

8 ЛИУ, Кс. (2019). Статистичка анализа података о тестним машинама. Часопис за контролу квалитета, 16 (2), 60-67.

9. Мурпхи, К. (2017). Студије случаја у анализи података о тестним машинама. Међународни часопис за индустријско инжењерство, 35 (4), 45-52.

10. Ванг, И. (2018). Најбоље праксе у анализи података о тестним машинама. Часопис за истраживање индустријског инжењерства, 22 (3), 15-22.