本文是讨论机器数据在车间管理系统中的价值的系列文章的一部分。将机器资产集成到您连接的工厂生态系统中，可以释放精确、实时的生产数据，不仅可以用于提高生产，还可以用于提高车间和商业运营中的许多其他功能，从维护和质量，到报价和计划。
质量是任何制造公司的关键因素。它会影响生产能力、供应链计划、库存、浪费成本、劳动力等等。当质量高时，这些变量得到优化。如果质量低，就会降低竞争力，导致成本上升。
公司在复杂的生产环境中利用质量管理体系(QMS)来形式化文件、过程和程序，管理质量职能，并满足质量目标。
质量管理体系的缺点之一是往往缺乏准确的生产数据来推动质量的持续改进计划。
机器为质量管理系统的核心功能提供了重要的数据流。
质量从机器开始，到达企业的每一个角落。在机器和主轴层面收集的数据越多，就可以获得更多的信息，以便在必要时立即进行干预。
机器数据还使管理人员能够洞察趋势，使他们能够针对长期和持续的问题制定流程改进策略。
以下是机器数据影响质量的一些具体方式:
质量管理系统软件帮助公司将质量落实到他们的文化中，但它必须有高质量的数据来实现最佳的影响。
许多公司仍然使用传统的数据收集方法来制定质量kpi。这种做法降低了软件的有效性，并使其容易出现错误、偏差和遗漏，从而降低了公司快速解决质量问题的能力。
MachineMetrics自动化数据收集，并可将数据推送到QMS软件，显著提高了质量体系的核心功能。经理和质量团队成员可以使用设备运行状况和性能数据来优化方案，并确保具有成本效益的客户满意度。
以下是MachineMetrics为QMS增加价值的几种方法:
工作标准及程序不仅仅是操作机器的说明。它们对质量过程至关重要，并告知用户如何正确操作机器以满足质量标准。
有了机械计量学，管理人员可以开发和构建动态工作流．对个别产品类型进行更改、调整和修改;这些文件会根据实时生产和运营数据自动更新。任何过程差异都可以立即响应。
许多制造公司，如数控加工，有难以置信的高公差要求。通过在车间收集的自动化机器数据，团队可以准确地衡量他们如何有效地满足所需的产品质量标准。
这些实时数据提供了可操作的见解，可以对事件做出快速响应。不合格品可以通过平板在机器上捕获，从而实现质量测量，如首次合格率和报废率。标准的差异会触发自动警报和通知，因此运营商可以及时干预。
公司需要准确的记录来审查和改进过程，也可能需要产品责任或政府强制的合规要求。
人工数据收集在制造过程中容易出错且耗时;质量报告也是如此。MachineMetrics平台向用户提供准确的质量报告，并将这些数据写入质量管理系统。
收集、分析和提供的大量机器数据确保了更高质量的记录，因此改进工作针对的是实际问题，而不是人工数据或人为假设所掩盖的问题。
MachineMetrics平台收集精确的生产和运营数据，能够进行产能分析、根本原因分析和其他性能分析，以改进流程，同时保留符合标准的高质量产品。
当零件被拒绝时，MachineMetrics收集信息以了解质量问题发生的原因。这为管理人员提供了他们需要的工具，以确定零件不符合标准的最常见原因。有了像帕累托图这样的内置工具，管理人员可以快速利用实时机器数据深入挖掘根本原因，消除废料，并确保遵守产品标准。我们称之为质量根本原因分析．
来自MachineMetrics的帕累托图表确定了零件不符合标准的主要原因。
实时机器数据显著改善了企业间的通信。每个人都可以访问当前的机器运行状况和生产性能，通过内置的警报和通知，质量人员可以自动收到不符合要求和报废的通知。
由于质量和生产报告是数据驱动的，并自动保留，生产和质量团队之间的沟通是从反映实际情况和性能的单一版本的真实情况进行的。
手工数据剥夺了质量管理系统所需的准确的、实时的信息，而这些信息是满足质量标准所需的。
MachineMetrics可以与质量系统、MES和其他车间解决方案集成，以确保准确的生产数据用于驱动每个功能。
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