生产型企业测试数据智能分析有何价值？

信息化的快速发展和不断创新给电子行业带来了巨大的市场需求和发展空间，推动了电子元器件产业的强劲发展，在这竞争与机遇并存的数字信息化时代下，电子器件生产企业不断向自动化、智能化管理方向发展。 

测试数据智能分析有何优势？ 

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的价值，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。  

对于生产型企业而言，生产现场的数据（生产数据、测试数据等）就属于一手数据资料，很多企业对于测试数据的利用还停留在仅判断产品合格与否的阶段，单纯用于给客户提供产品参数资料。熟不知测试数据不同角度的分析对企业来说起着举足轻重的作用。如对测试数据的分析可以帮助车间管理者了解产线测试效率、合理制定排产计划；根据合格与不合格产品的分布统计，帮助生产部门及时调整生产工艺，提高产品合格率；根据对不同产品的订单数据分析，帮助领导层定位产品发展方向、指导企业科学运行等。   

测试数据智能分析如何实现？

测试数据智能分析的前提就是数据采集，当然传统测试方法不具备该条件，目前常见的方法就是ERP、SNP、K3、OA、MES等工厂流程管理类数据库、数据流的对接，当然该方法涉及系统数据间接对接，数据分析还是存在一定缺陷，目前市场上常见的方式就是利用自动化测试软件，自动测试产品性能指标，自动化测试软件的测试数据直接存入进企业测试数据库，智能分析系统可直接调取数据中的测试数据，进行多重算法的有效分析，算法分析包括：SPC、CPK、ANN等分析模式，除了算法分析之外，还有简单的产品不良率、设备利用率、投产转化率、设计转化率、资源利用率、测试人员工作效率等分析结果也会同步实时展现在智能分析系统中。智能分析系统可采用B/S架构的模式部署在用户企业的局域网上，同时也可以展现在电子看板中，与此同时，兼容Android和IOS手机端APP的实时查看。

方便了现场操作人员、品质管理工程师、企业生产研发管理者、企业管理者等角色对产品品质的有效把控。 

测试数据智能分析方法：

SPC分析：统计过程控制（Statistical Process Control），简称SPC，应用SPC对质量数据进行统计、分析从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，以便对过程的异常及时提出预警，提醒管理人员采取措施消除异常，恢复过程的稳定性，从而提高产品的质量。

CPK分析：过程能力分析，工序能力分析是质量管理的一项重要的技术和基础工作。它有助于掌握各道工序的质量能力，为产品设计、工艺、工 装设计、设备的维修、调整、更新、改造提供必要的资料和依据。