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,也可能是众彩网生产过程管理等,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Excel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。Datahunter数据分析、平台DataAnalytics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Datahunter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。


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