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从“事后质量检测”前置为“线上实时监控”
零部件质量智能监测系统
从质量预防、控制、分析、改进、追溯等方面,帮助企业实现检验标准规范化、质量数据一体化、管理可视化、异常实时预警、改进闭环跟踪,以提高企业产品质量保障能力。
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我们为谁服务?

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零部件质量智能监测系统重点针对整机、配套及压缩机行业的集团化企业,其零部件品类繁多,供应商体系庞大,质量管控工作繁琐,且对产品质量要求较高,需要极大提升工厂零部件入厂检验效率。

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零部件质量智能监测系统重点针对整机、配套及压缩机行业的集团化企业,其零部件品类繁多,供应商体系庞大,质量管控工作繁琐,且对产品质量要求较高,需要极大提升工厂零部件入厂检验效率。
目标用户特征

行业属性
多用于整机、配套及压缩机等制造业,生产零部件较多,生产流程复杂,生产工艺要求高

行业类型
供应商体系庞大,零部件品类较多,尤其是年营收在10个亿以上的集团化企业。
用户常见痛点

检测项目杂
入厂检及过程抽检效率低,
人员成本高

检测品类多
整机零部件品类多,检测数据统计繁琐,效率低

检测数据乱
检验数据纸质化,信息滞后,事后质量追溯困难
- 检测项目杂入厂检及过程抽检效率低, 人员成本高
- 检测品类多整机零部件品类多,检测数据统计繁琐,效率低
- 检测数据乱检验数据纸质化,信息滞后,事后质量追溯困难
我们能为您提供
检验标准管理
在系统中对所有零部件的标准进行统一管理
来料质量管理
对入厂零部件进行入厂检验
过程质量管理
对供应商所提供的零部件的生产过程进行质量管控
报表管理
SPC分析报表、月度/季度/ 年度CPK分析报表、异常报表
发货管理
发货申请单管理、发货审批流程线上化
异常监控
异常参数管理、dash-board监控管理图、异常提醒管理
质量管控路径
- 01参数规划规划设备、工艺、产品等重点管控参数01参数规划规划设备、工艺、产品等重点管控参数
- 02工艺标准设定参数的工艺标准及管控范围02工艺标准设定参数的工艺标准及管控范围
- 03过程监控系统监控过程稳定,发现异常波动03过程监控系统监控过程稳定,发现异常波动
- 04波动分析分析异常波动原因以及解决方案04波动分析分析异常波动原因以及解决方案
- 05异常知识库根据历史异常记录形成异常知识库05异常知识库根据历史异常记录形成异常知识库
- 06建立预案建立预防方案,降低异常风险损失06建立预案建立预防方案,降低异常风险损失
质量管控路径
系统架构&功能
- 系统架构
- 产品功能
系统架构

产品功能

质量报警机制

报警策略
超控制线报警、超规范线报警、趋势异常报警、过程能力报警

报警类别
层级报警、严重报警

推送方式
系统通过即时通讯(视频、语音)、APP、LED屏、现场大屏等方式推送报警信息,及时提醒运维人员

闭环智能指导
异常原因智能分析、闭环方案智能指导,实现业务流程不断优化
- 报警策略超控制线报警、超规范线报警、趋势异常报警、过程能力报警
- 报警类别层级报警、严重报警
- 推送方式系统通过即时通讯(视频、语音)、APP、LED屏、现场大屏等方式推送报警信息,及时提醒运维人员
- 闭环智能指导异常原因智能分析、闭环方案智能指导,实现业务流程不断优化
产品核心价值
零部件质量提升
产品合格率由95%提升至98%,质量损失减少60%;
企业端人力成本减少
入厂检及过程检测人员由5人缩减至4人
供应商人员成本减少
生产线检测人员由8人/两班缩减至4人/两班
- 零部件质量提升产品合格率由95%提升至98%,质量损失减少60%;
- 企业端人力成本减少入厂检及过程检测人员由5人缩减至4人
- 供应商人员成本减少生产线检测人员由8人/两班缩减至4人/两班
客户成功案例
客户成功案例

某压缩机公司零部件质量监控
【案例背景】该公司供应商数量较多,零部件种类繁多,数量庞大,入厂检及现场抽检工作流程繁琐,人员成本高。
【实施效果】①入厂检由线下改为线上,缩减人员成本20%;②入厂检验流程前置,提高工作效率,质量损失降低60%;③过程检验数据可视化;④实现产品质量追溯。
申请成功
请先完善账号信息
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400-135-7277
客服在线时间:9:00-17:30
Email:support@cosmoplat.com
反舞弊邮箱:Jubao@haier.com
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