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新思路让供应商的过程控制更系统

　　基于大数据的决策

　　所谓大数据，是指从原材料采购起，到制造过程，到用户使用后的反馈等，整个价值链上可以收集到的数据，因其量大，故称大数据。

　　这些数据，可以分为表象数据和控制数据两类。表象数据是指表现在产品上的数据，如材料、尺寸、性能和外观等。控制数据是指生产制造过程中的参数，如电流、电压、压力、功率、转数、速度、温度及湿度等。

　　表象数据是结果，控制数据是手段。我们可以通过控制数据的变化，去获得表象数据的结果，反过来，可通过表象数据的变化，去发现分析控制数据的变化，为决策提供依据。

　　对于表象数据，应重点关注其重复性和再现性两个能力的表现。

　　所谓重复性，是指多批次的品质一致性，即每批次的重复性能力。若偏差，都偏差，这证明制造系统的稳定能力，只需调整参数，使偏差回归即可。

　　例如，在以前的工作中，在尺寸测量报告里，多次测量的结果其实就很容易出现这种单边偏移中心的情况，因其尺寸和各，一般SQE不太注意，但实际上这种“偏移”已经降低了系统的“稳定”性能力。

　　所谓再现性，是指每批次内的品质与规定的要求的接近程度，越接近真值，再现能力越好。这证明制造系统的精度能力。

　　大数据的最终目的是：通过计算机联网，形成大数据;在不同节点上设置报警条件，使其自动报警，提醒关注。方便在控制中心监控，减少管理环节，提高反应速度;便于状态追溯，提供决策数据。

　　我们决策，无论大小，如果都能基于对这些数据的分析后作出，我想其决策失败的风险将小很多。

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