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公司制造异常处理流程公司制造异常处理流程通常包括以下几个步骤：一、异常检测：-在生产过程中，设备、传感器或人工操作会不断产生数据。
异常检测的第一步是收集这些数据，包括生产线上的传感器数据、设备状态数据、产品质量数据等。
异常检测是制造业中非常重要的一环，它旨在及时识别和捕捉生产过程中的异常情况，以便采取相应的措施来避免或减少不良影响。
以下是对异常检测的详细介绍：1. 数据收集：-在生产过程中，各种设备、传感器和生产线会产生大量数据，包括温度、湿度、压力、振动等各种传感器数据，以及设备状态数据、产品质量数据等。
异常检测的第一步是收集这些数据，通常通过自动化系统或数据采集设备进行实时或定期采集。
2. 数据预处理：-收集到的数据可能存在噪声、缺失值或异常值，因此需要进行数据预处理。
这包括数据清洗（去除噪声和异常值）、填补缺失值、数据转换等操作，以确保数据的准确性和完整性。
3. 特征提取：-在异常检测中，需要从原始数据中提取特征，这些特征可以是统计量、频域特征、时域特征等。
特征提取的目的是将原始数据转换为更具代表性和可分辨性的特征，以便后续的异常检测算法能够更好地识别异常情况。
4. 异常检测算法：-异常检测算法可以采用各种方法，包括基于统计学的方法（如均值、标准差、箱线图等）、基于机器学习的方法（如聚类、支持向量机、神经网络等）、基于规则的方法等。
这些算法可以用来识别数据中的异常模式或行为。
5. 模型训练与评估：-如果使用机器学习或统计模型进行异常检测，需要对模型进行训练和评估。
这包括将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集训练模型，并使用测试集评估模型的性能。
6. 实时监测与反馈：-异常检测通常需要实时监测生产过程中的数据，并对异常情况进行及时反馈。
这可能涉及到实时数据流处理、报警系统的触发、以及相关人员的及时介入和处理。
异常检测在制造业中扮演着非常重要的角色，它可以帮助企业及时发现生产过程中的异常情况，减少损失，提高生产效率，保障产品质量。
制造过程中的缺陷分析与纠正制造过程中的缺陷分析与纠正一直是制造业中一个重要的课题，缺陷分析与纠正是指在制造过程中出现的问题或不良现象，通过科学的方法和技术手段对其进行分析和解决，以确保产品质量和生产效率。
缺陷分析与纠正对于提高产品质量、降低生产成本、提高生产效率具有重要意义。
一、制造过程中常见的缺陷在制造过程中，常见的缺陷包括但不限于：材料缺陷、工艺参数不合适、设备故障等。
材料缺陷是指原材料本身存在问题，如含杂质、气泡等；工艺参数不合适是指在加工过程中参数设置不当导致产品出现问题；设备故障是指生产设备出现故障或运行不稳定导致产品质量下降。
二、缺陷分析方法1. 统计分析法统计分析法是一种常用的方法，通过对数据进行统计和分析，找出问题发生的规律性和原因。
通过统计数据可以发现产品在哪个环节出现了问题，并可以找到解决问题的方法。
2. 质量管理工具质量管理工具包括因果图、流程图、直方图等，在进行缺陷分析时可以结合使用这些工具。
因果图可以帮助找到导致问题发生的原因；流程图可以帮助理清整个加工流程；直方图可以帮助了解各环节存在哪些问题。
3. 试验法试验法是通过实验来验证假设或解决问题，在进行缺陷分析时可以设计实验来验证自己提出的假设，并找到解决方案。
试验法需要科学设计实验方案，并进行数据采集和处理。
三、纠正措施1. 优化工艺参数当发现产品存在质量问题时，首先需要检查加工参数是否设置正确。
如果发现有些参数设置不当导致了产品质量下降，则需要及时调整这些参数以确保产品质量。
2. 加强人员培训人员培训是非常重要的一环，在加强人员培训后能够提高员工对于操作规范性及技术性水平，在操作时能够更加规范化及标准化来减少人为失误带来得损失。
3. 定期维护设备定期维护设备能够保证其运行稳定性及寿命长久，在使用期间如果有异常情况能够第一时间检查并维修处理以避免影响后续操作顾客得使用效果。
四、结语综上所述，制造过程中得缺乏如何处理及纠正都非常重要但往往被忽视掉了这个步骤，在日后得操作过程当中都应该更为重视并且采取有效措施来避免影响后期得使用效果以确保顾客得满意度。
生产过程中异常情况处置流程及处置方法下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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制造业IQC数据分析中的异常检测与处理随着制造业的发展和智能化的进一步推进，对质量控制的要求也越来越高。
IQC（Incoming Quality Control）作为制造过程中的一环，负责对原材料和零部件的质量进行检验和控制。
在IQC数据分析中，异常检测和处理是一个关键的环节，它可以帮助企业及时发现和解决制造过程中的质量问题，提高产品的质量水平和生产效率。
一、异常检测的方法1. 统计方法统计方法是最常用的异常检测方法之一。
通过对IQC数据的统计分析，可以发现数据中的异常点和异常模式。
常用的统计方法包括均值-方差图、箱线图、控制图等。
这些方法可以对数据进行可视化分析，帮助人员更直观地了解数据的分布情况以及异常点的存在。
2. 机器学习方法机器学习方法在异常检测中也有广泛的应用。
通过建立异常检测模型，可以对数据进行自动化地异常检测。
常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、决策树（DT）等。
这些方法可以通过对已有数据的学习，自动识别和发现异常模式，从而实现对异常数据的检测。
二、异常处理的策略1. 排除异常点异常点是指与其他数据点明显不同的数据，可能是因为测量误差或数据录入错误导致的。
在异常检测中，发现异常点后，首先需要对其进行排除。
这可以通过将异常点从数据集中删除或使用插值法进行填充来实现。
排除异常点能够避免其对后续数据分析和模型建立的影响。
2. 根源分析异常点的出现往往说明制造过程中存在问题。
对异常点进行根源分析，找出导致异常的原因是解决问题的关键。
根源分析可以通过追溯原材料的来源、检查设备状态以及调查操作人员的操作流程等方式来进行。
通过找出根本原因，可以针对性地采取措施，防止异常再次出现。
3. 过程优化异常的发生往往暴露了制造过程中存在的问题和不足。
通过对异常进行分析和处理，企业应该意识到改进制造过程的重要性。
通过分析异常数据，发现制造过程中的瓶颈和瑕疵，并通过改进设备、工艺和人员培训等方式，优化制造过程，提高产品质量和生产效率。
制造业生产存在的问题及解决问题的方法和措施1存在的问题生产管理制度，生产管理流程，团队建设工作，生产工具（量具）管理，生产设备管理全部空白，生产安全管理都停留在口头上。
产品交期无法保证，生产管理存在问题。
产前组织不到位，生产组织时没有按照BOM组织，生产过程中缺东少西，无法保证正常生产，没有生产计划，生产任务单、生产转序单都没有落实，生产的无序无法保证正常生产，生产管理缺乏魄力，工人干活散漫。
生产现场杂乱无章，生产基础管理的5S管理，定置管理，看板管理、可追溯性管理不仅没有落实，而且规划都没有，客户来时为了应对客户进行简单整理。
家庭作坊管理模式，生产成本意识淡漠，生产成本浪费严重。
2应对的方法和措施协助生产管理者尽快完善生产管理制度和生产管理流程，整体规划全厂5S 管理、定置管理、看板管理，可追溯性管理，制定推进计划。
尽快完善工具管理、设备管理、安全管理相关制度和流程。
制定5S检查表，定期检查。
交期是企业的生命线，因此保交期是今后工作的重点因此必须做好以下工作在三个月内根据销售部下达产品需求计划，做好产前准备工作和生产组织工作。
组织制定月生产计划及周排程计划，并加强计划的跟踪、督促、协调，确保车间生产计划明确，衔接有序，高效运作。
根据生产计划的安排，通过结构调整、细化计划、过程控制、产前准备、员工激励、设备点检等有效办法，尤其是推行计件工作制有助于提高生产效率、提升产能，确保人均产值持续提升在半年内根据公司技术文件、工艺纪律管理要求，督促车间严格执行工艺纪律、工艺文件，利用二个月时间制定机加工件的工时定额、焊接件的工时定额、装配的工时定额、出厂打压的工时定额、喷漆的工时定额，产品加工中遇异常问题提请技术部或质检部指导，落实生产任务单和零部件转序单，确保产品质量和生产效率有效提高。
根据产品生产特点，科学规划生产现场，完善现场管理看板和定置管理，加强现场6S管理，通过6S优化现场布局、美化现场环境、提高工人职业素质，配合质检部完善可追溯性管理。
突发制造业生产计划延误应急处理预案随着制造业的发展和全球化的进程，突发事件对生产计划的影响变得越来越严重。
无论是自然灾害、供应链中断，还是人为事故，都可能导致制造业的生产计划延误。
为了应对这些突发情况，企业需要制定应急处理预案，以保证生产计划的及时恢复和顺利进行。
一、建立应急处理组织体系针对突发事故，企业应建立完善的应急处理组织体系，确保能够在紧急情况下迅速行动。
该组织体系应包括应急处理领导小组、各部门应急处理责任人等，明确各人员的职责和权限，确保信息流通和决策的高效进行。
二、建立信息响应机制及时准确的信息是应对突发情况的关键。
企业应建立起包括内部和外部信息渠道的信息响应机制。
内部渠道可以包括生产部门、采购部门等提供的数据，外部渠道可以包括政府部门、供应商等提供的信息。
建立专门的信息采集和分析团队，及时对相关信息进行整理和分析，制定相应的预警和应对措施。
三、制定应急处理预案应急处理预案是应对突发情况的指导性文件，需要详细规定各部门在不同情况下的应对措施和工作流程。
预案应重点关注以下几个方面：1. 风险评估和预判：通过风险评估，确定可能导致生产计划延误的突发事件及其可能的影响程度。
通过预判，提前制定相应的应对措施。
2. 紧急联系方式和人员调配：明确各部门的联系人和联系方式，以便迅速沟通和协调行动。
当生产计划延误时，合理调配人员资源，确保生产线的顺利运行。
3. 库存备货和供应链管理：制定库存备货和供应链管理策略，以应对突发情况。
合理控制库存水平，确保能够在生产计划延误的情况下保障客户需求。
4. 紧急设备维修和替代方案：明确紧急设备维修和替代方案，及时修复或更换故障设备，保证生产线的正常运转。
5. 应急演练和培训：定期组织应急演练，检验应急处理预案的有效性，增强员工的应急处理能力。
四、与供应商建立合作关系供应商是制造业生产计划延误应急处理中的关键环节。
企业应与供应商建立稳定的合作关系，制定相应的合作协议和紧急联系方式，确保双方能够在紧急情况下及时沟通和协作。
【最新资料，WORD文档，可编辑】生产异常管理办法1.总则1.1.制定目的为建立各相关部门对生产异常的责任制度，以减少效率损失，提高生产力，特制定本办法。
1.2.适用范围本公司生产过程中异常发生时，除另有规定外，均依本办法处理。
1.3.权责单位1)总经理室负责本办法制定、修改、废止之起草工作。
2)总经理负责本办法制定、修改、废止之核准。
2.生产异常报告单2.1.定义本办法所指的生产异常，系指造成制造部门停工或生产进度延迟的情形，由此造成之无效工时，亦可称为异常工时。
生产异常一般指下列异常：1)计划异常因生产计划临时变更或安排失误等导致的异常。
2)物料异常因物料供应不及（断料）、物料品质问题等导致的异常。
3)设备异常因设备、工装不足或故障等原因而导致的异常。
4)品质异常因制程中出现了品问题而导致的异常，也称制程异常。
5)产品异常因产品设计或其他技术问题而导致的异常，或我机种异常。
6)水是异常因水、气、电等导致的异常。
2.2.生产异常报告单内容发生生产异常，即有异常工时产生，时间在十分钟以上时，应填具《异常报告单》。
其内容一般应包含以下项目：1)生产批号填具发生异常时正在生产的产品之生产批号或制造命令号。
2)生产产品填具发生异常时正在生产的产品名称、规格、型号。
3)异常发生单位填具发生异常之制造单位名称。
4)发生日期填具发生异常之日期。
5)起讫时间填具发生异常之起始时间、结束时间。
6)异常描述填具发生异常之详细状况，尽量用量化的数据或具体的事实来陈述。
7)停工人数、影响度、异常工时分别填具受异常影响而停工之人员数量，因异常导致时间损失之影响度，并据此计算异常工时。
8)临时对策由异常发生之部门填具应对异常之临时急措施。
9)填表单位由异常发生部门经办人员及主管签核。
10)责任单位对策（根本对策）由责任单位填具对异常之处理对策。
2.3.使用流程1)异常发生时，发生部门之第一级主管应立即通知生技部或相关责任单位，前来研拟对策加以处理，并报告直属上级。
制造业质量异常处理流程管理制度一、引言质量异常是制造业中不可避免的问题，对于保障产品质量和客户满意度至关重要。
为了规范制造业质量异常的处理流程，提高质量管理水平和效率，制定和实施质量异常处理流程管理制度是必要的。
本文将为大家介绍制造业质量异常处理流程管理制度的主要内容和相关要素。
二、质量异常的定义所谓质量异常，是指在制造过程中出现的与产品质量不符或有潜在风险的问题，包括但不限于产品缺陷、工艺异常、材料异常、设备故障等。
三、制度内容1. 异常检测与报告1.1 建立异常检测机制：制定相应的检测标准和方法，确保对生产过程中的异常进行及时发现和检测。
1.2 异常报告要求：对发现的异常情况进行详细记录，包括异常的类型、位置、原因、影响等，确保完整的异常报告。
2. 异常分类与分级2.1 设定异常分类标准：根据实际情况，制定对异常进行分类的标准，并确保标准的合理性和可操作性。
2.2 异常分级管理：根据异常的严重程度，将异常事项进行分级，并制定相应的处理方案和时限。
3. 责任与权限3.1 审批权限：明确各级管理人员在质量异常处理过程中的审批权限，确保流程的顺畅进行。
3.2 责任划分：明确各岗位人员的责任分工和职责，并建立相应的考核机制，以保证各责任方的尽职尽责。
4. 异常处理流程4.1 异常报告：任何发现异常情况的员工应立即向上级进行报告，包括异常的具体情况、影响程度等。
4.2 异常确认与评估：由专业人员对异常情况进行确认和评估，以确定异常的严重性和影响范围。
4.3 处理方案制定：根据异常的性质和严重程度，制定相应的处理方案，明确处理的步骤和时间节点。
4.4 处理执行与监控：按照制定的处理方案，进行异常处理工作，并监控处理过程中是否达到预期效果。
4.5 结果评估与总结：对异常处理的结果进行评估和总结，为后续类似异常的处理提供经验和教训。
5. 监督与改进5.1 监督与检查：建立监督和检查机制，对异常处理流程的执行情况进行定期检查和评估，及时发现并纠正问题。
XX公司生产异常处理办法第一条目的为了规范本公司生产异常的处理，特制定本办法。
第二条范围本办法适用于一切造成生产停工或生产进度延迟的情形。
第三条异常分类1.计划异常：因生产计划或安排不当、失误等导致的异常。
2.物料异常：因物料供应不及时，物料品质问题等导致的异常。
3.设备和模具异常：因设备、模具不足或故障等原因而导致的异常。
4.制程异常：因生产过程中出现了待料、阻塞、效率低等导致的异常。
5.质量异常：生产过程中发生的各种质量问题导致的生产异常。
5.客户取消或变更订单（颜色、规格、名称、包装材料、包装规格等），公司的生产因此出现的生产异常。
6.人员不足：公司产能扩大或员工减员所致的人力不足，造成的生产异常。
7.水电异常：停电、停水导致的生产异常。
8.安全事故、工伤事故、火灾事故等导致的生产异常。
9.自然灾害：台风、洪涝、地震等自然灾害导致的生产异常。
第四条异常的常规处理程式1.标识：当生产出现异常时，应急处理得当，异常消除，不需进行标识。
但经应急处理仍无法消除异常的，应对现场物料、设备、场地等进行标识，以区别于常态，免于出现次生异常。
2.应急处理：当生产出现异常时，在场的人员都应按各自职责采取相应的应急处理措施。
以达到消除异常、恢复生产的目的。
3.上报：在完成异常的标识和处理后，异常所在部门或车间应向上级领导报告。
4.调查：根据不同异常的性质，由不同的责任部门牵头，对异常的发生原因进行调查。
5.评价：根据调查结果，应对异常情况所造成的不良影响进行评价。
6.问责：根据异常所造成的不良影响程度，对属人为责任的异常，问责相关部门和相关人员。
7.改善及预防：对发生异常的原因进行改善预防，使得今后不再重复出现相同事件。
第五条异常的应急处理一、计划异常：生产安排不当、失误、等导致的异常，应及时纠正不当的生产安排，消除异常造成的生产混乱状态，及时恢复正常的生产秩序。
二、物料异常：1.原料供应不及时，常表现为无料、有料不足等。
车间生产工作总结汇报：问题与解决
在过去的一段时间里，我们的车间生产工作取得了一定的进展，但也面临了一些问题和挑战。
在这篇总结汇报中，我将重点介绍我
们在生产工作中所遇到的问题，并提出了一些解决方案。
首先，我们在生产过程中遇到了原材料供应不稳定的问题。
由
于供应商的原因，我们经常会出现原材料短缺的情况，导致生产计
划无法按时完成。
为了解决这个问题，我们已经开始寻找备用的原
材料供应商，并与现有供应商进行了深入的沟通，希望能够建立更
稳定的合作关系。
其次，我们还发现了生产设备老化严重的问题。
一些关键设备
经常出现故障，导致生产效率低下。
为了解决这个问题，我们已经
制定了设备维护计划，并对设备进行了定期的检修和维护。
同时，
我们还在考虑更新部分设备，以提高生产效率和质量。
此外，我们在生产过程中还存在着人员技能不足的问题。
一些
员工缺乏必要的技术培训，导致操作不规范，影响了产品质量。
为
了解决这个问题，我们已经开始组织员工参加相关技术培训课程，
并加强了对员工的岗位培训，以提高他们的技能水平。
综上所述，我们在生产工作中遇到了一些问题，但我们也已经采取了一些措施来解决这些问题。
相信在全体员工的共同努力下，我们的生产工作一定会取得更大的进步和成绩。
感谢大家的辛勤付出和支持！。
制造业生产异常的形成、现状及处理方法流程一、引言企业的管理包括正常情况的维持和异常情况的处置管理，而异常情况的发生及延迟解决不仅造成企业经营成本的上升，而且也影响企业的长远发展。
异常管理的实施和完善在很大程度上保证了企业更好地满足客户，提升公司经营绩效，最大限度地降低了异常给企业带来的损失。
随着市场竞争的日益激烈，现代制造企业需要不断提高对不确定性因素的快速反应和处理能力，以维持和提高企业综合竞争力。
在理想状态下，所有生产任务都将按照工序的详细生产计划顺利平滑完成。
但是在实际生产过程中，由于生产任务品种多、批量小和质量要求高等特点，致使生产过程环境的复杂性大大提高，容易引起生产异常。
当前，制造企业面对的不确定性因素越来越多，这些因素包括企业内部条件变化的不确定性和企业外部环境变化的不确定性两大方面。
对于大多制造企业来说，车间生产过程的复杂性和不可预测性导致物料异常、设备异常、人员变更、生产计划变更和紧急任务插入等异常情况时有发生。
车间异常事件的发生时常会造成生产停工，甚至长时间停产，从而影响企业生产任务的执行和产品质量及订单交货期。
因此，现代制造企业迫切需要一种对车间生产异常事件进行有效管理的实时管理系统，以实现对生产异常事件的监控、采集、传递、预警、处置、评价等一体化集成运行，从而提高企业对异常事件的快速反应和处理能力。
目前国内外的专家和学者已经对车间现场的生产异常事件进行了不少的研究和探讨，其中主要包括以下三个方面。
（一）车间生产设备异常事件管理的研究现状车间现场的生产设备是企业进行生产活动的主要生产因素之一，对于制造企业来说，对其车间生产设备异常事件进行有效的管理与监控以保证生产设备的正常运行显得尤为重要。
东南大学陈丽娟等人以电厂为背景，提出了MES系统数据仓库的双层体系结构，给出了电厂MES系统数据仓库的概念模型和数据模型，并介绍了MES系统数据仓库在电厂设备故障预报警方面的应用。
（二）车间生产过程中质量异常事件管理的研究现状车间生产过程中质量异常事件管理是产品质量管理的重要环节，也是产品质量管理方面问题的主要来源之一。
目前国内外许多专家和学者对车间生产过程中质量异常事件的管理和监管进行了大量的研究，已经取得了许多有价值的研究成果。
如：ShankarChakraborty、DigantaTah提出了一种咨询决策支持系统，该系统能帮助收集质量统计数据，并能对其进行分析，从而能实现与质量相关的决策支持。
（三）生产异常管理趋势当前，国内外已有不少专家和学者在车间生产现场信息管理和监控方面进行了大量的研究，并取得了可喜的成果。
近年来，随着计算机技术、网络技术的迅速发展和先进的制造思想的提出，MES 得到了长足的发展，结合MES等先进管理思想和理念对车间生产现场经常出现的生产异常事件进行有效管理，提升企业的快速反应能力已经成为一种新的发展趋势。
目前，这些研究成果为车间生产过程信息的管理和监控能力的提升提供了有力的支持，本文旨在构建一种能支持生产异常事件信息的动态采集、实时传递、快速处理和综合查询分析的车间（生产过程）生产异常事件实时管理系统。
二、生产异常的形成与类型（一）生产异常的形成生产管理是公司经营管理的重点，是达成企业经营宗旨和盈利目标的重要途径。
生产管理一般包括三个部分：生产组织活动、生产计划活动和生产控制活动。
通过不断优化生产管理系统，企业可以达成这样一种生产方式，它技术和经济上具备可行性、物质和环境条件所允许，能够迅速调整在生产过程中发生的各种关系，使之符合所制定的产能计划的需求，从而实现生产活动的目标，保证产品质量可靠、产量交期让客户满意。
正常的生产程序下，所产出的成品，均会呈现稳定的分布情形，然而，经过长时间的生产过程，难免会产生一些不良品。
造成不良品的原因，一种是机遇性原因，是不可避免的，也是无法控制的；另一种是非机遇性原因，又称异常原因，属于人为因素，它会对我们的生产和品质产生严重的影响，所以必须采取有效的管理和预防措施，进行异常分析和处理，唯有如此，才能保证持续地大规模生产和取得长期的持续改善。
车间现场管理是在生产第一线进行的综合管理，就是要把生产活动中的五个要素，即人、设备工装、加工方法、材料物资和信息有机协调地组织起来，以保证优质、高效、低耗、均衡、安全地进行生产。
车间现场管理是通过现场的生产管理者来进行的。
产品生产过程由一系列生产环节组成，一般包含加工制造过程、检验过程、运输过程和停歇过程等。
不论由于何种原因造成的产品生产过程的中断，均属停歇过程。
在生产现场，这种停歇过程多被称为生产异常，管理人员每天、每时都要进行有效的协调，以消除生产活动中的障碍，发掘生产中的潜力，完成生产任务。
异常问题处理得好坏，不仅直接影响产品的质量，而且还涉及整个车间乃至整个企业生产的有效性及经济性。
异常多数是指事物向不好的方向发展。
生产异常是指因生产流程、作业方法、机器设备、研发设计、材料等因素而造成的生产线上不合格品数量上升或生产效能下降的情况，是生产过程中造成的进度延迟或生产停工现象，它会造成生产浪费，并严重影响企业的生产能力。
如果生产过程处于异常波动时，我们称之为生产工序处于失控状态。
本文所指的生产异常是指造成制造部门停工、生产进度延迟、造成制程品质的影响等情形，由此造成的无效工时，亦称为异常工时。
按照工业工程方法进行生产异常处理的流程大致为：了解实际生产状况，取样分析结果，以文字表达在异常联络单上经部门主管核实后，通知制造生产部门和品质管理部门处理结果。
而当生产发生异常时，一般都是从处理流程、异常工时计算和责任处理三大内容来进行考虑，以便制定适时的应对办法。
（二）生产异常的主要类型对异常事件的分类管理是车间生产异常事件管理和预警的基础。
由于企业性质及生产类型不同，对生产异常的分类侧重点也不尽相同，如有的企业将制程异常视为主要的生产异常，而有的企业则将计划、物料、品质等异常视为主要生产异常。
产品生产制造过程中，由于人、设备、材料、质量、工艺、技术等的不稳定性，容易产生缺料、设备异常、材料异常等情况。
按实际生产过程造成生产异常的原因不同可以将生产异常分为五种主要类型，包括计划异常、物料异常、设备异常、制程品质异常、设计工艺异常、水电异常等，以便找到及时判断异常产生的标准、依据和处理方法。
生产车间经常出现的生产异常主要包括设备故障、实际进度提前或滞后以及紧急任务插入等。
而这些异常均能导致任务的计划进度发生改变，为使任务满足交货期要求或提高设备利用率，必须对这些异常扰动事件做出正确处理。
对异常的排除应从如表-1所示的几个方面着手。
三、生产异常的现状分析生产线上的设备、工艺、环境、操作人员以及所加工零部件的材料等因素一个或多个发生变化时，系统故障就发生了。
（一）生产的正常波动与异常波动由一些偶然性生产因素产生的质量波动现象称为正常波动。
偶然性生产因素是指在产品生产中经常对质量起作用的因素，例如生产设备受外面影响引起的微小震动，工人在生产操作过程中的微小的技术变化，不均匀的材料硬度，生产刀具的正常磨损，生产工艺参数随时间的微小变化等。
这些偶然性变化对产品质量影响很小，而且其质量波动现象是随机的，没有规律的，在技术上很难消除，在生产中难以预测并査明。
如果生产过程中处于正常波动时，我们称此生产工序处于受控状态。
由系统性生产因素（异常的因素）产生的质量波动现象称为异常波动。
例如生产设备调整不恰当，夹具定位不准，员工操作违反作业规程，材料牌号与要求生产的产品不符，外界环境变化较大不利于生产等。
这些系统性生产因素的变化对产品质量影响很大。
但是，这些系统性因素在一定时间、一定条件下，其变化是有规律可循的，并通过一些检测手段可以测量的，能够采取一定的有效措施避免和消除或减少其影响的，使生产工序处于可控制状态。
（二）生产现场管理方面存在着许多问题例如：生产常用报表的数据收集、传送仍采用人工方式，易造成资料的准确性和及时性的缺陷；管理人员对现场生产状况掌握不够及时或不够准确；生产异常处理的单据（如制程异常联络单）需人工跑单作业，效率低下；设备损失工时偏高，生产效率低；产品不良率、报废率有待降低，单位产品成本还较大；随着客户对产品质量、交期、弹性的要求越来越高，生产现场现有管理模式渐渐不能满足客户需求。
（三）生产异常的处置过度依赖于经验判断信息滞后导致管理人员桌台摆放的往往是昨天或更早时间的汇报单和异常处理申请。
从信息论的观点来看，过程的各种参数检测数据和表观现象是系统内部的各种反应表现出来的“信息”。
由于生产过程的异常诊断长期以来都是依赖熟练操作人员的经验进行的，操作人员在长期生产实践中，积累了大量丰富的异常诊断经验。
然而，最困难的是获取和整理那些仅存于专家头脑中，遇不同状况能随机应变的知识，即专家自己尚未进行过条理性组织的启发性知识。
典型的如“遇到什么现象，采取什么措施”的知识，这些知识本身可能是不完备的，甚至不同专家的知识有相互矛盾的地方，但它们对实际问题的求解却非常有效。
（四）传统处理方式不能适应现代制造业生产的要求车间生产异常事件的处理往往需要各个部门之间的通力协作，传统制造企业异常事件的处理是按照从车间生产异常事件发生到异常事件处理结束的串行方式进行管理的，整个处理过程中的信息流主要依靠传统的人工、电话、报表等信息传递方式，这种方式采集和传递效率低、信息出错率高、汇总分析能力差、速度慢且易失真，难以及时做到部门的有效协调，使得相关管理人员不能及时、准确地响应异常事件，容易造成资源浪费和内部矛盾，严重降低企业生产效率和利润率，更难以及时做出处理并对生产异常事件进行有效的预测与防控，甚至在操作人员或管理人员拿到数据报表时情况可能就已对生产造成了新的影响。
（五）现实中缺乏异常事件处理的信息化智能化平台当车间生产异常事件发生时，由于缺少一个支持异常事件处理的信息化平台，管理人员与生产现场事件处理人员和操作工人之间难以实时地进行信息交互和业务协同，以致难以对异常事件及时做出响应和快速制定出有效解决方案。
信息、报表数据滞后，导致企业反应迟钝，无法及时避免和应对错误。
信息不能共享，各部门之间缺乏及时必要的沟通，各自为政，极易造成“信息孤岛”，并且造成许多工作的重复进行。
企业要提高综合竞争力，需要突破异常事件信息传递的瓶颈，需要一个支持异常事件信息快速传递的系统应用到日常生产实际中。
（六）降低生产异常成本及其损失的使命要求制造过程中的异常具有不确定性、不稳定、随机发生和异常种类多等特点。
由于生产异常，如质量异常造成的返工、返修、报废等质量成本上升；设备故障之后的维修费用增加；异常的发生消耗了有效的生产时间；组织内异常处理速度慢，导致现场在制品减少；设备故障、物料短缺、质量问题等都会造成部分工序暂停或生产计划变更，进而造成现场在制品增多、在制库存积压等等，这些都会给企业带来不同程度的经济损失，降低企业效益。
