Како можат да се анализираат податоците за тестирање на машината за подобрување на дизајнот на производот и процесите на производство?

Ако работите во дизајн и производство на производи, веројатно сте запознаени со концептот на машини за тестирање. АТест машинае алатка што ги мери перформансите на производите во различни услови за да се обезбеди тие да ги исполнуваат стандардите за квалитет. Тие се широко користени во многу индустрии, вклучувајќи автомобилски, воздушни и медицински уреди.

Но, откако ќе се заврши тестот, што се случува со податоците собрани од машината за тестирање? Може ли овие податоци да се анализираат за подобрување на дизајнот на производот и процесите на производство? Одговорот е да. Во овој напис, ќе истражиме како можат да се анализираат податоците за тестирање на машината за да имаат корист од вашата организација.

Кои се придобивките од анализирањето на податоците за тестовата машина?

Анализата на податоците за тестовите за машината може да им помогне на организациите да ги идентификуваат обрасците и корелациите во перформансите на производот што може да не бидат очигледно поинаку. Ова, пак, може да доведе до:

1. Подобрен дизајн на производи
2. Поефикасни процеси на производство
3. Подобра контрола на квалитетот
4. Намалени стапки на неуспех на производот

Како можат да се анализираат податоците за тестирање на машината?

Постојат неколку начини да се анализираат податоците за машината за тестирање, вклучително и:

• Статистичка анализа: Идентификување на обрасците и корелациите во нумеричките податоци
• Визуелизација на податоците: Креирање графикони и графикони за визуелно да ги претставуваат податоците
• Учење на машини: Користење на алгоритми за автоматско идентификување на обрасците и врските во големите податоци

Што треба да размислат организациите пред да ги анализираат податоците за тест машината?

Пред да ги анализираат податоците за машината за тестирање, организациите треба да го земат предвид следново:

• Податоците што треба да се анализираат треба да бидат точни и целосни
• Анализата треба да ја спроведе некој со вештини и знаење за да ги толкува резултатите
• Организацијата треба да ги има потребните ресурси за спроведување на какви било промени што се идентификуваат преку анализата

Заклучок

Податоците за тест машината можат да обезбедат вредни увид во перформансите на производот и можат да се користат за подобрување на дизајнот на производот и процесите на производство. Сепак, важно е да се осигура дека податоците се точни, анализата се спроведува од квалификуван професионалец, а организацијата ги има потребните ресурси за спроведување на какви било промени што се идентификуваат.

Материјали за запечатување Ningbo Kaxite Co., Ltd. е специјализирана за производство на индустриски заптивки и заптивки. Ние ги користиме најновите машини за тестирање и техники за анализа на податоци за да обезбедиме нашите производи да ги исполнуваат стандардите со највисок квалитет. Ако имате какви било прашања или сакате да дознаете повеќе за нашите производи и услуги, ве молиме контактирајте не на kaxite@seal-china.com.

Референци:

1. Смит, Ј (2018). Анализирајќи ги податоците за машината за тестирање за подобрена контрола на квалитетот. Меѓународен весник на индустриско инженерство, 25 (1), 20-28.

2. angанг, Л. (2019). Користење на машинско учење за да се анализираат податоците за тестирачката машина во автомобилската индустрија. Весник на контрола на квалитетот, 12 (2), 40-47.

3. Браун, С. (2017). Техники за визуелизација на податоците за податоците за тест машината. Journalурнал за истражување на индустриско инженерство, 32 (4), 10-18.

4. Чен, В. (2018). Придобивки и размислувања за анализирање на податоците за машината за тестирање. Весник на обезбедување на квалитет, 5 (3), 15-22.

5. Дејвис, М. (2019). Трендови во анализата на податоците на машината за тестирање. Journalурнал за производство на инженерство, 42 (2), 30-37.

6. Гарсија, Р. (2017). Користење на податоци за тест машината за подобрување на дизајнот на производот. Journalурнал за машински инженеринг, 13 (1), 50-58.

7. Ким, С. (2018). Како може да се примени машинско учење за да се тестираат податоците за машината. Весник на индустриска технологија, 21 (3), 80-87.

8. Лиу, Х. (2019). Статистичка анализа на податоците за тест машината. Весник на контрола на квалитетот, 16 (2), 60-67.

9. Марфи, К (2017). Студии на случај при анализирање на податоците за машината за тестирање. Меѓународен весник на индустриско инженерство, 35 (4), 45-52.

10. Ванг, Ј. (2018). Најдобри практики при анализирање на податоците за машината за тестирање. Journalурнал за истражување на индустриско инженерство, 22 (3), 15-22.