世俱杯 2025

目前很多制造型企业拥有了MES、ERP、SPC等业务系统，获得了大量的数据。然而在跨工厂、跨系统的异构数据中，如何找到生产各个环节的规律和异常，如何获得优化见解，是制造型企业面临的关键挑战。通过数据分析提升产品质量，提高产品合格率、成品率则是企业发展的下一步抓手。

产品质量数据分析的问题和挑战

产品交付：质量是影响客户交付和订单量的关键因素

缺陷追溯：产品质量缺陷追溯周期长，找寻规律较慢

数据孤岛：跨工厂/跨车间/跨业务系统，只做数据展示，无法关联分析

数据不全：数据准确性不稳定，数据分析决策支持功能弱

优化见解：很难发现经验已知的影响产品质量的因素

慧都在产品质量分析及预测解决方案里，轻松助力企业提升产品品质，降低生产成本，帮您做出正确的决策。

主要从质量部门、生产部门、研发部门、IT部门，管理层着手。

质量部门：

- 提高分析效率，寻找缺陷根因，提高质量追溯效率80%。

- 快捷分析质量高风险缺陷及趋势，主动发现缺陷规律和质量异常，预测质量。

生产部门：

- 连接多个工厂和工序，实现各工序人、设备、工艺等数据的关联分析和可视化报表。

- 主动找到优化质量的关键生产环节，提高成功率。

研发部门：

- 通过分析优化设计、认证、检验流程，且减少试验次数。

- 主动获得产品升级优化见解，超越客户心理预期。

IT部门：

- 轻松集成和管理跨工厂/夸车间/跨业务系统的数据。
- 规范数据输入及存放，同时保障数据安全。
- 简单部署，轻松维护。

管理层：

- 掌握企业运营情况，多工厂的订单量、准时率、足额率等数据的分析可视化。
- 客诉与缺陷的关联可视化，帮助发现改善质量的关键因素，提高品牌忠诚度。

质量数据分析整体方案架构

关于慧都大数据分析平台

慧都大数据分析平台「GetInsight®」升级发布，将基于企业管理驾驶舱、产品质量分析及预测、设备分析及预测、供应链管理等大数据模型的构建，助力企业由传统运营模式向数字化、智能化的新模式转型升级，抓住数据经济的发展势头，提供管理效能，精准布局未来。