如何利用数据有效提高服装生产质量

        服装生产由于工序众多，链条过长，往往容易导致生产质量问题再最后的总检入仓待发货时才能发现，造成返工导致交货延迟的损失，而管理方法上一般多是通过多设定质检节点，强化质量管理奖惩的手段来避免，属于治标不治本的应对方案。而要寻求治本的方法，有效提高服装生产质量，就需要对生产的人员进行大数据的建档与分析，从产能与管理的角度，提供出有效提高服装生产质量的方法。

通过数据描绘人员技能，针对性培训        

        服装MES系统是针对服装生产信息化管理的执行系统，其基础的功能就是对生产过程的人机法料等要素信息进行采集与分发，从而达到统筹管理的目的。而已其中的人的要素为例，借助于服装MES系统，可以收集员工在生产过程中所做的每一个工序，所花费的时间以及所产能的返修次点工序，从而逐步建立关于这个员工的生产数据档案，将这些档案进行汇总分析，就能得出阶段性员工的技能水平，成长曲线等分析图表，管理人员或班组长在拿到这些大数据分析图表后，能针对性地对每一个员工进行生产技能的培训，保证培训的有效性，也促使员工不断提升工作技能。

及时收集返修数据，避免连续出错

        另一个方面，车间基于每天所采集的车间生产大数据，能清楚当天车间生产的质量工序次点的分布，建立每天质量盘点体系规程，例如，一个单生产周期三天，那么第一天生产结束后，班组长能拿到其班组当天的生产质量次点分布，针对多次出现的工序次点，能及时将次点的规避方法或工序的准确操作强调给每一个班组成员，从而有效降低后两天同一工序的生产质量问题。

提前安排计划，强化工作预习

        服装MES系统除了进行生产之后的数据分析与预警，还提供了生产前的计划功能，通过对生产计划的提前安排。比如说按照交期排单，以及下周生产某个款，那么通过提前的工序安排，就能将需要生产的工序内容提前告知员工，并附录上相应的标准操作规范，易错要点以及规避方法，而员工在提前接受到生产计划后，相当于有了提前预习，对于不确定的生产工序，提前练习或请教，从而在实际生产的过程中能及时规避。

        总体来说，借助于服装MES系统的数据，管理人员可以在服装生产的整个数据进行分析，并给出针对性有效的决策，从产能与管理的角度，真正有效地提高服装生产质量。