Kako se analiziraju podaci o testiranju stroja za poboljšanje dizajna proizvoda i proizvodnih procesa proizvodnje?

Ako radite u dizajnu i proizvodnji proizvoda, vjerovatno ste upoznati sa konceptom testnih mašina. ATest mašinaje alat koji mjeri performanse proizvoda u različitim uvjetima kako bi se osiguralo da ispunjavaju standarde kvalitete. Široko se koriste u mnogim industrijama, uključujući automobilski, zrakoplovstvo i medicinske uređaje.

Ali nakon što se test učini, što se događa s podacima prikupljenim od strane testnog stroja? Mogu li se analizirati ovi podaci za poboljšanje dizajna proizvoda i proizvodnih procesa? Odgovor je da. U ovom ćemo članku istražiti kako se podaci o testiranju stroja mogu analizirati da bi se koristila vaša organizacija.

Koje su prednosti analize podataka o test mašini?

Analiziranje podataka o test mašini mogu pomoći organizacijama identificirati obrasce i korelacije u performansama proizvoda koji možda nisu očigledni i drugačije. To, zauzvrat može dovesti do:

1. Poboljšani dizajn proizvoda
2. Efikasniji procesi proizvodnje
3. Bolja kontrola kvaliteta
4. Smanjene stope kvara proizvoda

Kako se analiziraju podaci o testiranju stroja?

Postoji nekoliko načina za analizu podataka o ispitivanju stroja, uključujući:

• Statistička analiza: Identificiranje obrazaca i korelacija u numeričkim podacima
• Vizualizacija podataka: Izrada grafikona i grafikona za vizuelno predstavljanje podataka
• Mašinsko učenje: Korištenje algoritama za automatsko identificiranje uzoraka i odnosa u velikim skupovima podataka

Koje organizacije trebaju uzeti u obzir prije analize podataka o ispitivanju stroja?

Prije analize podataka o ispitivanju stroja, organizacije bi trebale razmotriti sljedeće:

• Podaci koje treba analizirati trebaju biti tačni i potpuni
• Analizu treba provesti neko s vještinama i znanjem za tumačenje rezultata
• Organizacija bi trebala imati resurse potrebne za provođenje bilo kakvih promjena koje su identificirane kroz analizu

Zaključak

Podaci o testiranju stroja mogu pružiti vrijedne uvide u performanse proizvoda i mogu se koristiti za poboljšanje dizajna proizvoda i proizvodnih procesa. Međutim, važno je osigurati da su podaci precizni, analiza provodi kvalificirani profesionalac, a organizacija ima resurse potrebne za provođenje bilo kakvih promjena koje su identificirane.

Ningbo Kaxite Sealing Materials Co., Ltd. specijaliziran je za proizvodnju industrijskih brtva i pečata. Koristimo najnovije testne mašine i tehnike analize podataka kako bismo osigurali da naši proizvodi ispunjavaju najviše standarde kvalitete. Ako imate bilo kakvih pitanja ili želite saznati više o našim proizvodima i uslugama, kontaktirajte nas na kaxite@seal-china.com.

Reference:

1. Smith, J. (2018). Analiziranje podataka o ispitivanju stroja za poboljšanu kontrolu kvalitete. Međunarodni časopis za industrijski inženjering, 25 (1), 20-28.

2. Zhang, L. (2019). Upotreba mašinskog učenja za analizu podataka o testnim mašinama u automobilskoj industriji. Časopis za kontrolu kvaliteta, 12 (2), 40-47.

3. Brown, S. (2017). Tehnike vizualizacije podataka za podatke o ispitivanju stroja. Časopis za istraživanje industrijskih inženjerstva, 32 (4), 10-18.

4. Chen, W. (2018). Prednosti i razmatranja analiza podataka o ispitivanju stroja. Časopis za osiguranje kvaliteta, 5 (3), 15-22.

5. Davis, M. (2019). Trendovi u analizi podataka o ispitivanju stroja. Časopis za proizvodnju inženjerstva, 42 (2), 30-37.

6. Garcia, R. (2017). Upotreba podataka o test mašini za poboljšanje dizajna proizvoda. Časopis za mašinstvo, 13 (1), 50-58.

7. Kim, S. (2018). Koliko mašinsko učenje može se primijeniti na testiranje podataka stroja. Časopis za industrijsku tehnologiju, 21 (3), 80-87.

8. Liu, X. (2019). Statistička analiza podataka o ispitivanju stroja. Časopis za kontrolu kvaliteta, 16 (2), 60-67.

9. Murphy, K. (2017). Studije slučaja u analizi podataka o test mašini. Međunarodni časopis za industrijski inženjerstvo, 35 (4), 45-52.

10. Wang, Y. (2018). Najbolje prakse u analizi podataka o testnim mašinama. Časopis za istraživanje industrijskih inženjerstva, 22 (3), 15-22.