在数字工厂实施过程中，如何学会通过梳理流程的思想来分析解决问题

在数字工厂实施过程中，采用流程梳理的思想来分析和解决问题，能够更系统地识别根本原因，避免"头痛医头、脚痛医脚"的局部优化。通过流程梳理，数字工厂不仅能解决当下问题，更能构建持续优化的能力，实现从"被动响应"到"主动预防"的转型。

背景

在数字化工厂前期调研、规划过程时，用户总会提出形形色色的问题，有的是系统问题、操作问题、还有些是进度和质量相关的问题，比如对生产车间的交付、产品质量出现问题等内容，但大家通常会重点从解决问题的点来思考，忽视了从上升到流程上的思路来解决，如果当出现问题时从流程梳理的思路上解决问题，有可能会找到出现问题根本原因，

案例一

在一次生产会议中，大家都提出生产操作过程要过程不规范，导致出现质量事故的情况，相关方也都踊跃的在分析如何解决此类问题的出现，如编写标准的SOP手册、增加检查点、检测次数等方案。

案例二

在一次生产会议中，老生常谈的质量问题反反复复的出现。大家每次都是出现了质量问题，然后开始分析、解决此类问题原因，解决完事后，当现场有场景变化或人员变化时又会出现类似的问题，

案例分析

现象层面解决

案例一：

中通过增加SOP手册、检查点等方式，仅解决了表面操作规范问题，但未分析：

为什么操作不规范？（培训不足？流程冗余？人员意识？）

现有流程是否存在设计缺陷？（如关键控制点缺失）

案例二：

中重复性问题频发，说明临时措施未触达根本原因（如流程容错性差、缺乏防呆机制）。

缺乏系统性视角

问题被孤立看待，未分析其在整体流程中的位置（如生产流程、质检流程、数据反馈流程的衔接点是否合理）。

未识别流程中的"变异源"（如人员变动、设备参数波动、数据传递延迟等）。

针对案例的优化建议

案例一：操作不规范导致质量事故

流程分析：

绘制当前操作流程，识别易出错节点（如未双人复核、无系统防错），制定标准的SOP操作手册。

根本原因：

可能是培训流程与实操脱节，或工艺参数依赖经验而非数据驱动。

优化方案：

在MES中嵌入强制校验规则（如扫描物料条码后才可启动设备）。

案例二：重复性质量问题

流程分析：

分析历史问题数据，定位高频失效环节（如换型号时的调试阶段）。

根本原因：

可能是变更管理流程缺失（如未更新工艺库）或知识未沉淀。

优化方案：

建立变更管理流程（ECN），关联PLM、MES系统确保数据一致性。

利用AI进行质量缺陷模式预测，提前干预。

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关键成功因素

跨部门协同：

流程梳理需覆盖生产、质量、IT等多部门，避免信息孤岛，

质量控制（QA）是否有没有覆盖到的质量控制点，质量保证（QC）有没有制定标准作业程序（SOP）、审核流程合规性等内容。

数据支撑：

利用MES、SCADA等系统数据量化流程瓶颈（如OEE分析）。

文化转变：

从"救火式应对"转向"流程预防"，鼓励员工参与流程改进。