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      供應鏈品質數據管理云平臺

      •  供應鏈品質數據采集云平臺;
      •  供應鏈品質數據實時共享;
      •  提供各類品質數據分析手段
      •  生成各類品質數據報表

      產品介紹(pdf)

      核心功能列表

      核心功能列表
      供應鏈品質數據采集云平臺

      •  各供應商的品質數據通過數據采集端采集數據,檢測報告直接擊中保存到私有云服務器中;
      •  采集端涵蓋了各種數據采集的接口類型:自動采集及手工填報方式;

      供應鏈品質數據采集云平臺

      •  各供應商的品質數據通過數據采集端采集數據,檢測報告直接擊中保存到私有云服務器中;
      •  采集端涵蓋了各種數據采集的接口類型:自動采集及手工填報方式;

      供應鏈品質數據采集云平臺

      •  各供應商的品質數據通過數據采集端采集數據,檢測報告直接擊中保存到私有云服務器中;
      •  采集端涵蓋了各種數據采集的接口類型:自動采集及手工填報方式;

      供應鏈品質數據采集云平臺

      •  各供應商的品質數據通過數據采集端采集數據,檢測報告直接擊中保存到私有云服務器中;
      •  采集端涵蓋了各種數據采集的接口類型:自動采集及手工填報方式;

      核心功能模塊結構及業務流程圖

      核心功能模塊結構及業務流程圖

      我們不單提供專業的軟件與服務,我們同時也為客戶系統的運行提供理論與經驗支持,分享我們在質量管理領域的相關經驗與知識!

      質量數據采集

      (一)云服務器支持異地化錄入管理;
      1.供應鏈各環節只需要具備上網條件,即可連入系統使用,完成質量數據的采集及上傳工作
      2.服務器既可以使用云服務器,也可以架設內部服務器,用戶根據需要進行配置;

      (二)自定義錄入模板,滿足個性化的錄入需求;
      1.用戶可通過模板自定義的方式滿足不同的錄入格式需求
      2.同時系統也提供各類通用模板供用戶使用;
      3.模板的設計形式保持與傳統錄入表格相似的格式,降低培訓難度;

      配置錄入模板界面

      配置錄入模板界面(點擊可看大圖

      (三)支持多樣性的數據采集方式;
      1.自動串口(RS232)數據采集
      2.測量文件數據自動采集;
      3.方便快捷的手工錄入方式;

      自動采集配置界面

      自動采集配置界面(點擊可看大圖

      數據采集操作界面

      數據采集操作界面(點擊可看大圖

      (三)支持多樣性的數據采集方式;
      1.自動串口(RS232)數據采集
      2.測量文件數據自動采集;
      3.方便快捷的手工錄入方式;

      自動采集配置界面

      自動采集配置界面(點擊可看大圖

      數據采集操作界面

      數據采集操作界面(點擊可看大圖

      (四)提升數據采集的效率;
      1. 錄入單元格自動跳轉功能,自動引導輸入順序
      2. 需要錄入數據的區域采用高亮顏色提示;
      3. 采用下拉框選擇的方式,提升錄入效率
      4. 支持二位碼掃描功能識別
      5. 可導入產品圖紙(圖片格式),采用圖紙引導方式測量
      6. 可對接其它系統獲取表單的基礎數據,如ERP,MES等數據庫
      7. 支持拍照功能,保存產品的不良品照片
      8. 在錄入表單中查看SOP操作指導,方便新人使用

      (五)質量數據匯總;
      當前各供應鏈的質量數據都是通過郵件方式集中發送給客戶,然后由客戶集中匯總處理,這種模式的缺點是效率低,并且數據難于匯總。當前的系統平臺可按所需的方式直接從系統中選擇對應的檢驗單進行數據的提取,并導出為Excel文件,方便其它工具對數據進行二次分析。

      (六)計量類檢查項目的數據匯總;
      •  數據的排列方式:滿足用戶橫向或是縱向排列的方式
      •  數據的篩選:用戶可選擇任意的檢驗單進行數據的提取及匯總;
      •  數據的導出:可以導出Excel格式的文件

      計量類數據導出界面

      計量類數據導出界面(點擊可看大圖

      (七)缺陷,外觀不良類數據的匯總;
      •  匯總外觀等不良項目數據,分析不良缺陷的比例

      計量類數據導出界面

      計量類數據導出界面(點擊可看大圖

      (八)質量數據分析;
      •  SPC(Statistic Process Control)統計過程控制作為產品過程控制的有效手段,是目前普遍在全球先進制造業采用的分析方案。其中其主要的手段之一為控制圖,用于偵測制造過程中影響質量的潛在異常因素,并對異常情況發出預警
      供應鏈的質量數據錄入后,數據可直接傳輸到SPC軟件中自動進行分析,并根據判異規則對穩定性進行判定,當出現異常時,通過郵箱等方式發送給到相關人員

      系統運行示意圖(點擊可看大圖

      (九)質量數據的分析控制手段;
      •  控制圖理論是基于統計學的正態分布為基礎,判斷制造過程是否處于統計學的穩定狀態,數據點超過控制線時,預示出現影響質量的潛在異常因素,控制圖發出預警

      控制圖樣例(點擊可看大圖

      (十)質量異常因素的判斷及預警;
      •  控制圖理論提供了8大判斷異常的規則,同時對超過規格的情況也進行預警,一共有9條判斷規則,數據進入控制圖后,將根據所選的判斷規則進行穩定性判定

      判異規則界面(點擊可看大圖

      (十一)其它的質量數據分析方法;
      •  除控制圖之外,還提供其它多類的分析方法用于質量數據的分析,如工序能力(CPK)評估方法,對各關鍵工序的參數指標與規格相比較,評估其滿足質量標準的能力,如工序能力(CPK)在1.33以上即判定為符合要求
      •  其它的分析方法還有:箱線圖,均值運行圖,樣本運行圖(彩虹圖),正態檢驗,六圖分析模式等。

      工序能力分析圖(點擊可看大圖

      (十二)質量信息反饋;
      •  當控制圖出現失控點后,系統將通過郵件發送給對應供應鏈節點相關人員及管理人員
      •  同時在檢驗數據的錄入階段,也可通過郵箱或企業微信發送信息,如完成錄入后,將檢驗單數據以附件形式發送給相關人員

      信息推送示意圖(點擊可看大圖

      (十三)質量持續改善;
      •  針對控制圖的失控點,系統要求供應鏈內外各環節進行處理,對失控點進行原因分析及對應的改善措施,并對后續的效果進行持續監控,進行效果評估

      持續改善流程(點擊可看大圖

      原因分析及處理措施界面(點擊可看大圖

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