常州市 迅林工程机械有限公司
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大数据 技术驱动工程机械产品质量提升

发表时间:2018-07-21 08:50

【 原创】根据中 国工程机械工业协会统计数据,截止至2017年底,我国工 程机械行业设备保有量超过800万台。近两年行业好转,工程机 械产销量继续在高位运行,国产设 备销售占比进一步提升。


然而,在这些成绩的背后,我们必 须清醒的认识到,我国仍 然是个工程机械产销大国,还不是强国,尤其是 在工程机械产品的质量和可靠性方面,距离市 场和用户的期望较远,用户满意度不高,质量问题时有发生。由于互 联网时代信息交流和传播的便利性,这些暴 露出来的质量问题不仅没有消弭,反而通过互联网放大。例如,某用户 在微博中发布了某挖掘机的故障记录,由于该 故障存在一定的普遍性,迅速引 起其他消费者的共鸣,进而成 为互联网舆情热点,迅速的在网络中传播,对企业 品牌和声誉造成较大的伤害。

挖掘机卖场

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因此,工程机 械企业需要进一步提升产品质量,从而更 好的保护企业声誉和品牌。在过去的几十年中,为了进 一步提升产品质量,工程机 械企业通过提升管理水平、加大研发投入、引入先进设备、培养高 技能人才等方式,大力解 决企业的质量问题。但由于生产检测数据、消费者使用数据、产品售后服务数据、机械设 备阶段性效能评估数据等往往散落在生产、销售、售后等各个环节,无法系统收集和分析,导致企 业的质量提升措施往往缺乏针对性,技改投 入方向也通常从企业而非用户的角度看待问题,质量问 题的观测存在片面性,并最终 导致同等规模的质量投入并不能带来同等水平的消费者满意度提升。


例如,我们在 参加企业的新品发布会时,经常听到的产品卖点,都是经过多久的研发,多少的经费投入,拥有了多少项专利,实现了多少改进,借此来 体现出产品的性能先进性,而少有 企业从用户体验出发,针对上一代产品在使用过程中,总结归 纳出多少值得改进的地方,进行有 针对性的改进提升。企业研发产品,从根本上,是为了 满足市场和用户需求,而不仅 仅是给自己秀肌肉,不重视 产品质量和可靠性提升,产品的 研发就是和市场脱节的,就是一 种简单的拍脑袋行为,我们在这上面,是走过很多弯路的。


如今,互联网 时代为解决这些问题提供了一种新的解决方案——基于大 数据技术的质量提升应用。大数据 技术从开端到现在,由于缺 乏反映企业质量水平的评价指标和演化规律研究,利用大 数据技术来针对性的提升产品质量的研究和应用较为少见。相关应 用和研究主要集中于三个方向:科学研究、企业应用和政府应用。在这些探索中,研究者 和使用者们已经取得了一定的阶段成果。例如在 大数据应用方面,实现了 利用大数据实现对预测充血性心力衰竭患者再入院的风险预测、预测网 络用户在未来的集体行为、刻画当 前国家和区域层面的人均收入的空间分布情况、优化水资源管理决策、减少交 通拥堵并改善公共安全等功能,为互联 网时代下的数据应用提供了新的思路和方向。而在工程机械领域,清华大学—天远科 技智能装备大数据研究中心也开展了积极探索,有望进 一步推动与夯实智能装备大数据技术在我国工程机械产业的应用,深度融 合设备与人的交互,逐步实 现设备的智能服务和全生命周期的管理,为客户 提供更全面的数字化服务,并探索 出产品质量提升的有效路径。

挖掘机卖场

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在此背景下,卓远智 联科技有限公司,受国家质检总局委托,通过深 入分析工程机械行业的产品质量数据特征,对工程 机械质量发展状况进行分析,并总结 形成了来自于互联网多个渠道的消费者售后服务反馈关键词库。在此基础上,利用数据爬取技术、主成分分析(PCA)、模糊数学、支持向量机(SVM)及机器学习等方法,建立了 以消费者需求为导向的质量提升大数据模型。该模型 可以自动收集并深度挖掘不同渠道的生产检测、消费者使用、产品售后服务、机械设 备阶段性效能评估等数据,最终给 出企业产品质量提升的方向性结论,将质量 提升投入从过去的以“企业感觉”为主转变为以“消费者需求”为主,推动质 量提升投入更加贴合用户需求,能够有 效帮助企业发掘真正带来效益的质量提升路径,形成更 有效率的质量投入——产品收益正循环,从而协 助企业造就更加强有力的市场竞争力!


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