RFID助力服装厂实现返工率从25%降至3%

　　服装生产管理者最关心的无外乎两件事，一是产量，二是质量。今天就和大家来谈一谈服装生产质量管控的关键指标--返工率。

　　返工率居高不下，一般来说，要么是工序不合理或者机器出了问题，导致某个款式返工率很高，这种情况管理者一定要及时发现、及时处理，避免更多次品的出现;要么就是车间管理还不到位，尤其是瑕疵品产生不能准确的追溯到人，导致大家互相推诿责任，无法提升全体员工的品质意识。

　　对于瑕疵品的处理，目前常见的方法是当天产生的，当天下班前所有员工一起，花半个小时到一个小时，当天处理掉。但是这就耽误了正常的生产，一些工厂可能还无法做到当天清理，导致次品积压。

　　而对于人事管理，则一般按照每个工人的返工率高低，超出合理或平均范围的，阶梯式扣钱。这就要求返工率数据必须准确而且方便记录，不准确会引起工人的不满，而繁琐的方法则增加了质监部门的工作难度，难以贯彻执行。

　　XXX服装厂就遇到了这方面的困难，他们对产品质量的要求相对较高，管理者林总也在品质管理方面做了非常多的工作，对各个检验岗位提出了各种要求。

　　如要求QC均采用手工画“正”字的方式来统计相关的质检数据，但返工率一直维持在25%，降不下来。

　　分析下来，有这样几个问题：

　　1、检验数据和瑕疵数据不准确，由于是手工登记，一旦跟不上流水线节拍，采取事后补填，就常常造成数据不准确。

　　2、检验数据和瑕疵数据不及时，一方面是事后补登的原因，另一方面相关数据至少要到当天工作完成后，才能统计完成，造成第二天才能发现问题并解决;

　　3、没有办法记录造成瑕疵的生产员工信息，不能有针对性的辅导生产员工改进及解决瑕疵问题;

　　4、要同时填写多个检验报表，造成检验员动作太多，严重影响员工的工作效率;

　　5、没有办法统计返工品的再次检验过程及数据，因此没有办法很精确的考量每个检验人员实际的检验件数和瑕疵数，也没有办法统计每个检验人员漏检的件数和瑕疵数，因此很难针对检验人员进行绩效考核。

　　归根结底，林总需要的是数据，准确并且及时的数据!可数据从哪里来?尝试过多种方法之后，最终，林总在RFID技术上找到了答案。

　　RFID(Radio Frequency Identification )，即射频识别技术，通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据的通讯技术，已广泛应用于生产管理、仓库管理、门禁卡、交通卡等领域。

　　经过二个多月的摸索和试运行，林总已经在全厂内全面推广RFID技术用于记录和统计品质管理方面的数据，并取得了较好的成效。

　　质检流程优化的基本思路是：

　　在半成品检验(中查)、成品检验(尾查)、后道检验(终检)处安装RFID数据采集终端，可以实时采集所有生产线及后道的检验数据和瑕疵数据，并随时可生成各个方面的报表，方便管理人员及时发现问题并解决问题。

　　步骤一：统计各生产线10大瑕疵问题，重点解决瑕疵率高的问题

　　步骤二：根据瑕疵率报表进行数据分析，找到问题所在。

　　步骤三：瑕疵率汇总，显示各个生产线的品质情况，重点关注瑕疵率较高的班组。

　　具体的操作方法为：

　　1、采用RFID数据采集终端后，所有的检验数据和瑕疵数据均采用刷卡的方式进行数据记录。每个RFID数据采集终端均搭配若干张RFID卡，检验通过及每个种瑕疵原因均配有一张RFID卡，检验人员检验完成后，只根据根据实际的检验结果刷不同的RFID卡即可完成数据记录工作，大大减轻了检验人员的工作量，提高检验人员的工作效率。

　　2、同时，在每条生产线上安装电子看板，将当日的目标产量、投产数量、成品数量、瑕疵数量、瑕疵率、瑕疵率目标等关键数据显示给所有的生产人员、检验人员查看，使生产活动能够透明化，让每个生产人员、检验人员可以做到心中有数、目标明确。

　　3、设定了各生产线半成品检验(中查)、成品检验(尾查)、后道检验(终检)各个检验岗位的目标值，一旦某条生产线某个检验岗位的瑕疵率超过目标值，即时向各个品管部、技术部相关人员的手机发送提醒邮件，即时通知相关人员赶至现场查找瑕疵原因，解决瑕疵问题;

　　4、针对生产人员进行数据统计，可以很方便的找到造成瑕疵的人员或原因，并加以改善。

　　5、针对检验人员进行数据统计，可以统计检验人员的实际工作量，并且包括返工品的再次检验。

　　XXX服饰有限公司在实施和推行RFID技术近半年后，半成品检验(中查)的瑕疵率控制在15%以内，成品检验(尾查)的瑕疵率控制在8%以内，后道检验(终检)的瑕疵率控制在3%以内，基本能够达到事先制定的目标，为企业进一步发展提供了坚实的基础。