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制造业解决方案:帮助企业摆脱质量控制的问题

  制造业是;工业的主要组成部分,是我国国民经济的支柱产业之一。这是区分发展中国家和发。达国家的一个重要。因素。制造业主要包括产品设计、产品研发、原料采购、产品生产测试/质量检验!、存储、运输、营销等一系列过程。采购、生产;、测试、存储等过程的独立运行和!相互影响,可能会影响产品质量和品牌声誉。

  长期以来,我国制造业的一大不足之处在于,在缺乏质量控制的情况下,品牌和质量问题给市,场带来了不良的信,誉。随着我国制造2025年战略的深入推进,我国制造业正试图将其提升到高质量的制,造业。

  为了实现高质量的制。造,一方面要求行业创新,另一方面要把质量。控制贯穿整个生产和制造过程。它不仅保证了产品的质量底线,而且为提高产品附加值和提高产业链地位奠定了基矗产。品的核心技术创。新和。营销渠道创新的品牌价值将。得到改善。

  产品质量受到许多方面的影响,如原材,料的质量,包括供应商对原材料库存质量的,控制,以及生产质量。原材料的影响可能是参数问题,,也可能是生产过程管理等,因此,综合质量控制不仅仅是指,一个节点。相反,,它涉及到整个制造公司运,行的每一个节点。

  可以说,质,量控制问题牵涉到整个身体,如果这个环节有严重的问题,那么结果对制造商来说可能是灾难性的。因此,企业要解决质量控制问题,不仅要注意几个所谓的关,键合格率,指标。作为制造业的,核心环节,在采购、研发、,生产,、设备运行、监控、人,力资源绩效等方面可以看到质量控制。只有通过对各环节的业务进行全面分析,才能解决质量控制问题。

  。1.企业系统中有许多复。杂的数据来源。多年来,制造商拥有大量的IT系统,使数据源更加复杂,包括ERPCRMSCM甚至Ex。cel等。

  2.跨部门之间的合作。和权威。控制。由于质量控制环节涉及到许。多业务部门,因此有必要对质量控制。进行进一步的分析。这涉及。到基于数据分析平台的分析与合作以及数据权限控制。

  3.、数据分析的,实时性和效率。由;于报告系统的结构和功能有限,制造商对相关业务数据的获取往往不够及时,报告系统的分析效率、也很低。

  作为新一代自助采购经营驱;动的产品。Data,hunter数!据分析平台DataAnal、ytics具有异构数据源集、成、智能交互分析、团队沟通、合作、定制权限管理。从领导层到一线业务人员,可、以实时关注各业务的核心指标,随时随地进行自助数据分析和合作。

  包括质。量管理分析。、材料采。购分析、生产。分析等七大。制造业主题,从不同维度对制造业各业务数据进行全面分析。每个主。题从多个角度和多个维度进行分析。本文以质量管理分析为例,包括材料质量控制、生产质量控制、仓储。物流质量控制等。

  材,料质量控制板分别分析了材料进量不佳率的纬度。例如,通过仓储在线的不利比例,可以看出!哪些仓库的库存损失更加严重,以及是否可以通过改善库存环境。来降低仓储在线的不利比例。

  通。过材料质量控制板,我们;可以清楚地看到仓库2在线的不利率最高,我。们可以很容易地通过数据钻孔功能看到仓库。高不良率主要由哪些产品组成。

  仓储物流质量控制,主要监测各月开箱率、不,同运输方式、开箱率、,仓库运,输量和不良率。这些指标可以,清楚地反映开箱率的总体情况。例如,我们可以通过,不同的运输方式来打开盒子,从而知道最坏的开箱率是货车也可以检查哪种类型的货物是,最高的,。

  用户市场质;量监控看板、通过每月监控产品100台维护率新产;品100台维护率产品故障统计等指标,。有助于提高生产质量检验流程。从而提高了产品的质量。

  从产品故障部分分布图表中,我们可以看到磁性控,制管的损坏数量最多。我,们可以进一步了解磁性控制管的产,品类型主要是基于这些信息。我们可以有针对性地提,高产品质量。

  减少库存投资:通过对BI,和业务系统的整合,分析最佳产品和产品供应商的排名。合理优化库存产品结构。

  控制服务质量:通过对员工服务的分析,提供定制的营销,服务和优惠活动。

  物流数据分析:对运输过程中产生的货物损失和货物差距进行分析,进行物流性能分,析和物流过程优化。

  通过部署Datahun,ter数据分析平台,制造商可以充分挖掘各种业务数据的价值,通过数据优化质量控制等核心业务。随,着市场竞争的加,剧,越来越多的消费者可以通过加强质量控制来有效地提高市场竞争力。