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

關于慧都大數據分析平臺

慧都大數據分析平臺「GetInsight®」升級發布，將基于企業管理駕駛艙、產品質量分析及預測、設備分析及預測、供應鏈管理等大數據模型的構建，助力企業由傳統運營模式向數字化、智能化的新模式轉型升級，抓住數據經濟的發展勢頭，提供管理效能，精準布局未來。