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  雷家文:生产供应链的可持续发展
TÜV南德意志集团(中国)全球非食品化学实验室经理、全球玩具及儿童产品副总裁 雷家文博士
2016-11-07
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  CTEI网讯 11月7日,2016年中国纺织服装行业社会责任年会在上海举行。TüV南德意志集团(中国)全球非食品化学实验室经理、全球玩具及儿童产品副总裁雷家文博士发表演讲。全文如下:

 

女士们、先生们,各位尊敬的嘉宾大家下午好!

  非常荣幸能够参加我们这次社会责任年会,与大家共同分享一下我们在过去的努力。今天我将介绍一个打造智能化学数据管理系统,并且更好地贡献于生产的发展,今天为大家介绍四个主要内容,首先介绍一下我们的管理系统,为什么我们要打造这样一个系统。第二部分将为大家介绍一下我们智能管控体系,如何能够更好地进行化学品的管理。第三部分将介绍我们化学品以及配方筛选过程,我们坚信归根结底,必须要更好地把我们的纺织行业从全价值链角度来进行管理,而化学品以及配方的筛选则是其中的重要一环。第四部分我将为大家介绍一下化学数据管理系统的本身,这将是我今天做的介绍内容。

  首先我们为什么要打造这样一个系统,其实测试并不仅仅是我们一个重要目标,并不是一个终极目标,只是一个指南,仅靠测试本身无法管理化学品的滥用。同时我们也是更好地建立起一个系统,不管是法规的建立,如何完善,只是一个参考,并不能保证我们实现化学品管理的终极目标。坚信随着我们走向未来我们能建立起一套核心的管理系统,更好地管理质量体系的设计以及实施,一直到最后的改进,我们希望关注全价值链的管理。化学品以及化学数据的管理将会成为非常重要的一个环节。同时在供应链的最前端将会对化学品以及配方进行筛查以及测试。在这个阶段,我们将会进行相关的取样,并且对他进行定量的风险评估,并不会等到最终产品制造出来才这样做。我们要测试的并不仅仅的是原材料本身,我们希望能够在生产最开始就做化学品以及配方的筛查,并且从根本上去杜绝可能出现的问题。最后还会做供应链以及供应库的管理,这一点也是非常的关键,也是我们未来必须要去加强的。

  化学品管理是什么呢?化学品管理是要建立一个好的文件体系,包括信息的记录,信息的传递,也包括像可追溯性,可以帮助我们更好地去进行安全以及规范化、作业标准化的建立,同时可以帮助我们实现国家体系以及国际相关的监控目标。同时在整个生产过程中,我们都要实施这样一个体系,整个所有的决策,整个质量体系的执行,都需要去一直关注,并且我们要进行定期的审核,来识别差距以及进行分析,同时如何进行整改,改善计划,来消除这些差距。

  我们还需要一个管理系统或者是ID的平台,所以我们建立了CDMS,这个是可以帮助我们进行整个供应链上下游所有信息的数据管理,可以帮助我们达成以下的任务,首先我们在整个供应链中所有的数据,包括像BOS和BOM,BOM是物质的物料清单表,而BOS是物质清单表,同时我们也要保证整个的供应链中所有的原料到最终产品的可追溯性,我们会编制基于材料、用途、区域或者国家的化学法规最新的需求,包括所有的产品、原材料、化学品以及相关的要求,并且还包括化学品的MSDS安全数据表,RSO受限的数据清单以及测试数据TDS,还有风险的评估。此外还有预防措施,有害化学品的逐步淘汰计划等等。并且我们要关注测序、方案的减少,减少多余的测试,同时我们还需要去以更加好的方式,更加适当的方式来进行测试。并且我们要确定测试的方案,监控受限物质的减少和消除,要进行测试相关的数据统计,建立统计报告,并且评估供应商的表现。就是要把这些数据变成我们可以用于监控供应商表现的一些KPI。

  这些是我们化学数据管理系统,它其中有六个最主要的部分,首先我们来看一下,第一个是产品信息,它可以帮助我们更好地进行一个记录,另外就是我们可以去检查不必要的测试。此外就是我们可以进行有关于国家或者是不同的原材料以及其他方面的信息记录。还有像MSDS,还有其他的一些记录,我们在进行测试的时候,配方是有关于最终产品,在整个过程之中,所有的步骤中所涉及到的化学品我们都可以减少不必要的冗余的测试。现在化学物质的这些法规相关信息非常的重要。

  在整个化学物质技术中,我们也需要通过这些信息实现我们的可追溯性,这可以帮助我们减少不必要的测试。测试的数据可以用于行业的应用,可以帮助我们进行更好的统计,也可以帮助我们进行有效的供应商的KPI的考评,可以让我们反复地去使用。这是它的功能,接下来我们看一下,这个是我们化学数据管理系统CDMS。它是一个智能的数据库,它可以根据供应商的表现自动地对物料清单进行算法的分析,并且给予测试,而且还可以进行不同参数之间的比较,并且可以根据预先定义的值,来计算材料和产品的测序通过的概率,是有我们的数学模型,可以通过这个模型对于所有的这些制造商、供应商来进行有关于不同参数以及不同化学品前后的比较,而且也可以是按照我们预先定义的一些条件来进行筛选。另外我们可以按时间轴来进行概率的计算,这个非常的重要,因为它可以帮助我们预测供应商的表现,并且给予一个动态的反映。在未来如果法规发生变化的话,我们也可以通过动态的数据确保哪些供应商可以持续的合规,并且也可以对于不同的物料,不同的化学品来作出未来合规的预测。

  这是我们定量风险评估以及测试,这些测试点它都有通过某一测试的信度的水平,可以看到它有贴测试参数,M材料类型、S原料供应商、F制造厂以及H测试历史这些所有的因素共同组成。这边是一个测试矩阵,M是横轴材料类型,P是纵轴就是参数,在整个系统中,所有的M和P最终都会组成一组数据,这组数据就是C的数据,是可以在我们LIMS的数据库中获得的,可以表现所有的材料本身的表现情况。所以在这边我们可以看到在所有的工厂,他在某一个品牌下,所有的化学品相关的合规的情况,我们也可以根据某一个品牌,或者是某一个供应商来进行相关的KPI分析。

  这边是我们的绩效矩阵,可以看一下它是可以固定测试点的比例,固定的预算,也可以量化水平,也就是我们说的信度。可以固定静态地去了解在某一个特定情境下的风险。而且我们也可以在样品量不足的时候确定什么测序要优先进行,这个是非常重要的。很多时候有一些工厂他给了我们测试的样品量,但是我们要进行很多的测试。如果说我们让工厂在增加他的样品量的取样再给我们寄回来,这会花更多的时间。所以我们首先会看哪些测试是最重要的测试,就会先进行这些测试。还有一个是抽样的测试,可以在我们整个供应链中进行抽样的测试,包括对于原材料,对于我们产品以及他的化学品的配方来进行测试。因为我们有些时候是不需要也不想做百分之百的测试,所以我们这种定量的测试可以让我们了解哪一种材料,其中的哪一种参数是我们最需要测试的。

  这个是我们整个的流程图,我们可以看一下左边的这个部分,它的最下面是LIM系统,LIM是我们实验室的信息系统,可以帮助我们进行实验室的治理,同时产生所有的原始数据,然后进入到CDMS的数据库中,并且进行分析。那么在进行了这些分析的时候,我们也可以把这个数据用于未来的一些其他的应用,这个是我们UCI整个的流程。谢谢大家!

 

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