- APS高级生产排程
- MES制造执行系统
- TPM设备管理系统
- 生产现场可视化
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。
获取分析方案质量是影响客户交付和订单量的关键因素
产品质量缺陷追溯周期长,找寻规律较慢
数据跨工厂/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
很难发现经验已知之外的影响产品质量的因素
决策者拿到不只是结果报告,而是触摸更多的数据,以获得见解
以企业级视角了解所有质量数据,提高数据分析效率,快速定位产品质量缺陷根因
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。
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。
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。
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。
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。
17年企业智能化服务,慧都始终围绕软件研发、智能制造、大数据BI等方向提供高价值的技术服务,
致力于促进技术与产业融合,帮助企业实现智能化变革
从大数据管理到AI高级分析,慧都大数据分析团队持续为企业提供数据分析解决方案和服务,为优化质量提供决策支撑。
满足企业千万量级不同类型的数据管理和整合分析,帮助企业灵活、安全、个性化地实现质量相关的全量数据探索。
智能关联影响质量的全量数据指标(人、机、法、料、环、检等),帮助企业实现质量根因追溯。
通过机器学习,找到影响质量的关键因素,预测质量趋势,洞察改善质量新见解。
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