原創|實施案例|編輯:陳久鳳|2021-04-19 14:25:35.553|閱讀 382 次
概述:如何找到生產各個環節的規律和異常,如何獲得優化見解,是制造型企業面臨的關鍵挑戰。通過數據分析提升產品質量,提高產品合格率、成品率則是企業發展的下一步抓手。
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目前很多制造型企業擁有了MES、ERP、SPC等業務系統,獲得了大量的數據。然而在跨工廠、跨系統的異構數據中,如何找到生產各個環節的規律和異常,如何獲得優化見解,是制造型企業面臨的關鍵挑戰。通過數據分析提升產品質量,提高產品合格率、成品率則是企業發展的下一步抓手。
產品質量數據分析的問題和挑戰
產品交付:質量是影響客戶交付和訂單量的關鍵因素
缺陷追溯:產品質量缺陷追溯周期長,找尋規律較慢
數據孤島:跨工廠/跨車間/跨業務系統,只做數據展示,無法關聯分析
數據不全:數據準確性不穩定,數據分析決策支持功能弱
優化見解:很難發現經驗已知的影響產品質量的因素
慧都在產品質量分析及預測解決方案里,輕松助力企業提升產品品質,降低生產成本,幫您做出正確的決策。
主要從質量部門、生產部門、研發部門、IT部門,管理層著手。
質量部門:
- 提高分析效率,尋找缺陷根因,提高質量追溯效率80%。
- 快捷分析質量高風險缺陷及趨勢,主動發現缺陷規律和質量異常,預測質量。
生產部門:
- 連接多個工廠和工序,實現各工序人、設備、工藝等數據的關聯分析和可視化報表。
- 主動找到優化質量的關鍵生產環節,提高成功率。
研發部門:
- 通過分析優化設計、認證、檢驗流程,且減少試驗次數。
- 主動獲得產品升級優化見解,超越客戶心理預期。
IT部門:
- 輕松集成和管理跨工廠/夸車間/跨業務系統的數據。
- 規范數據輸入及存放,同時保障數據安全。
- 簡單部署,輕松維護。
管理層:
- 掌握企業運營情況,多工廠的訂單量、準時率、足額率等數據的分析可視化。
- 客訴與缺陷的關聯可視化,幫助發現改善質量的關鍵因素,提高品牌忠誠度。
質量數據分析整體方案架構
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