SAS 如何實現更好的製造品質
整合產品、人員、地點和流程的品質檢視。 深入了解客戶感知。 並及早發現潛在的問題。
企業品質數據管理
- 在整個產品生命週期中獲得單一、全面的品質檢視。
- 消除資料孤島，並結合流程、產品和客戶的聲音。
- 整合來自所有來源的結構化和非結構化品質相關資料。
進階的預警分析
- 利用預測分析與嵌入式 AI，快速合併和分析大量資料。
- 早期識別問題，甚至在問題發生之前，以便您可以主動採取糾正措施來改善結果。
- 使用專利的分析模型，比傳統的早期警告技術更快、更準確地偵測新興趨勢。
預測品質
- 使用預測建模技術實現進階流程控制 (APC)，包括神經網路、回歸分析和叢集。
- 自動監控所有製造過程的運作狀況，以協助確保產品品質持續。
- 根據上游結果設定下游流程，以補償先前的品質問題。
根本原因分析
- 提高生產產量，同時減少廢物和廢物、降低能源使用量和成本，並支持可持續發展計劃。
- 透過全方位領先市場的進階分析工具，從探索式分析、使用最佳化工具進行實驗設計，以及因果工具，獲得更深入的流程瞭解。
- 使用根本原因分析快速進行疑難排解和更正問題，實現更長的正常運作時間和更順暢的操作。
探索 SAS 的製造品質解決方案如何透過應用 AI 嵌入式 IoT 分析來協助您改善產品品質、產量和 OEE 指標，無需編碼。
為什麼選擇 SAS 來提高製造品質？
啟用並支持您的品質驅動策略。 快速工作解決問題。 然後將客戶反饋和期望與設計、工程、製造和包裝聯繫起來。
提高最終產品品質
- 透過使用預測建模和分析結合和分析大量資料，從而推動可靠性、效率和最終產品品質的持續改進。
- 使用根本原因分析快速進行疑難排解和更正問題，確保更長的正常運行時間和更順暢的操作。
深入了解真正的 & 認知品質問題
- 訪問和分析所有類型的數據-從呼叫中心系統，傳統新聞網站，社交媒體論壇或服務呼叫的書面記錄。
- 通過解決導致廢棄物、浪費和過量能源使用的原因，以支持可持續發展工作。
提高產量 & 輸送量
- 將自動化品質控制測量與監控、追蹤和報告結合，專注於關鍵任務問題並降低成本。
- 整合經過驗證的品質方法，例如 lean和Six Sigma。
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