东莞长安有家做PCB板加工的工厂，老板最头疼的是焊接不良率一直卡在百分之五上下。他试过换锡丝、调温度、换焊工，问题还是没解决。他以为是自己运气不好，招不到好焊工，后来请我去现场看，发现不是人的问题，是数据的问题。

我把过去三个月的不良记录全部拉出来，按不良类型、生产批次、焊工姓名、焊接温度四个维度交叉分析。结果发现一个规律：不良率高发的批次，都有一个共同特征——焊接温度超过标准值二十度以上。温度一高，锡丝流动性变差，焊点容易虚焊。

问题是：为什么温度会偏高？我查了设备记录，发现温控系统有个bug，实际温度和设定温度偏差很大，有的机器偏差高达三十度。但操作工看不到实际温度，只看设定值，所以一直不知道问题出在哪。

我们帮他做企业AI落地的第一步，是给每台焊接设备加装温度监控模块，实时采集实际温度数据，超差时自动报警。第二步是把历史不良数据和温度数据关联分析，找出最佳温度区间。第三步是建立预警机制，温度偏离正常范围时，系统自动提示操作工调整。

你现在就可以做一个动作：把你工厂过去三个月的不良记录找出来，按不良类型分类统计，找出占比最高的前三类问题。这三类，就是你下一步要攻克的堡垒。

不良率降不下来，不是人不行，是数据没跟上。

记住这一句：数据不说谎，说谎的是经验

"企业AI落地：东莞电子厂的PCB焊接，为什么不良率总是卡在百分之五"

转发理由：这条说透了焊接不良率卡脖子的根因，转发给管质量的负责人。

可抄作业

第一步：拉出过去三个月不良记录，按不良类型分类统计

第二步：找出占比最高的前三类问题，深入分析根本原因

第三步：给关键设备加装实时监控模块，采集实际运行数据

第四步：建立数据预警机制，异常时自动提示调整

温度数据一旦异常，系统会自动发送消息提醒操作工和设备管理员。这样问题能在第一时间被发现和处理，避免批量不良。

温度数据一旦异常，系统会自动发送消息提醒操作工和设备管理员。这样问题能在第一时间被发现和处理，避免批量不良。温度监控不仅是记录，更是预警。

关于纵横有道

纵横有道管理咨询，专注中小企业利润增长与企业AI落地。公众号对话框发送对应关键词，获取落地SOP。