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近年来,众多制造业引用大量的智能设备,比如ERP、MES、CRM、SPC、QMS,产生了大量数据,却无法实时监控与分析。出现质量问题,废品已然存在,很难补救。就算对质量进行追溯,且追溯周期长,给生产造成不必要的成本。控制生产成本,对质量进行预测,势不可挡。
数据对企业的经济价值很难直接概念化和衡量。许多高管对数据货币化有一些错误的观点。对他们来说,从数据中获得经济价值的唯一方法是将数据出售给其他公司。因此,他们忽视了数据具有的巨大的未开发价值。企业可以通过改善客户体验、降低成本、寻找新客户等方式从使用大数据分析和人工智能直接或间接产生的数据中获利。
目前的ERP和MES里面的质量模块都是蜻蜓点水,完全无法满足现代企业进行质量管理,质量控制和质量预防的迫切要求。慧都生产质量分析方案,跨业务系统的数据关联分析,解决企业质量管理烦恼。
Qlik ®宣布收购NodeGraph,可定制的元数据管理解决方案,以帮助交互数据沿袭,影响分析和治理扩大其分析数据管道的能力,推动“解释的BI,”在数据可见性和更高的信任水平. 收购 NodeGraph 推进了 Qlik 的主动智能愿景,其中技术和流程可根据实时、最新和可信数据触发即时行动,以加速整个数据和分析供应链的业务价值。
配置 SMTP 电子邮件服务器时,您现在可以拥有单独的发件人电子邮件和用户名设置。
产品质量的控制是每一个企业头痛的问题”,在实际生产过程中,制造业企业产品原材料众多,生产工艺复杂,工艺变更频繁,使得生产质量分析变得越来越复杂。本文将详细阐述,如何进行高质量的生产质量分析。
质量是企业生存的根本,没有质量保障的企业会被市场淘汰,效率是企业追逐利益的保障,高效生产不仅能降低企业成本,而且能给企业创造更多的利益,那么如何才能实现生产质量和效率的提高呢?
随着市场竞争的加剧,大力提升产品质量,对质量分析,也逐渐被企业认识、接受、学习、采用。质量分析涉及的数据、部门众多,在分析过程中存在各种问题,本文旨在对质量分析的误区进行分析,以及帮助有关人员正确认识标准,从而更加有效地建立、保持和运行质量管理体系。
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