原創|大數據新聞|編輯:陳久鳳|2021-04-21 09:59:06.940|閱讀 196 次
概述:某大型港資企業通過產品質量分析,將數據整理時間從60%降到了5%,看看他們是怎么做的!
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現在的社會是一個高速發展的社會,信息流通,大數據就是這個高科技時代的產物。 阿里巴巴創辦人馬云提到,未來的時代將不是IT時代,而是DT的時代,DT就是Data Technology數據科技。
產品質量分析就是對產品的質量水平從影響的各方面進行評價與判斷,提出改進建議和措施并指導有效實施的工作過程。
那重要的來了,如何有效利用大數據,更好的管控和預測我們的產品質量,從而實現企業利益最大化呢!
產品質量問題面臨的問題和挑戰:
1、質量是影響客戶交付和訂單量的關鍵因素。
2、產品質量缺陷追溯周期長,找尋規律較慢。
3、很難發現經驗已知之外的影響產品質量的因素。
4、數據跨工廠/跨車間/跨業務系統,只做數據展示,無法關聯分析。
解決方案:
產品質量分析及預測方案
產品質量異常追溯流程
產品質量分析及預測方案實施案例:
某大型港資企業-所屬行業:有色金屬冶煉和壓延加工業
核心需求:
打破多個業務系統(SAP、MES、IMIS、手工臺賬)的數據孤島,建立統一的數據采集和管理平臺
通過BI關聯分析找到產品質量問題的根因
技術及解決方案:
1、利用數據分析模型進行需求調研
2、搭建數據倉庫,構建分析模型;
3、Qlik為客戶實現BI關聯分析和報表展現和分發。
實施效果:
1、極大降低數據分析中數據收集和整理的時間,由原來的60%降低到5%。
2、通過BI數據探索功能協助尋找影響質量的關鍵因素,提高產品合格率、成品率、成功率。
數據分析工具:免費試用Qlik
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