數琨創享提供TQMS全面質量管理數智化解決方案的優秀服務商，10年來深入20多個行業提供50+專屬的企業管理解決方案，獲得高端制造業客戶的共同信任。 數琨創享TQMS全面質量管理數智化六大業務場景： 1.設計質量數智化 客戶需求分析、質量策劃、質量協議和標準、技術方案論證、過點評審、設計變更、風險方案評審、FMEA、可靠性信賴性測試、市場客訴評估、質量成本規劃。 2.供方質量數智化 潛在供方庫、供方檔案、供方準入、樣件承認、PPAP批準、年度審核、供方質量改進、供方績效、供方索賠、供方變更。 3.生產質量數智化 進料質量控制、過程檢驗控制、成品質量控制、SPC\MSA管控、不良品控制、質量持續改進、質量追溯管控、質量成本分析。 4.體系質量數智化 變革管理規劃、質量文化規劃與執行、文檔申請、文檔分發、文檔簽收、文檔版本、文檔權限、審核計劃、審核檢查表、不符合項追蹤、改進驗證。 5.實驗室質量數智化 產品實驗標準及方法、實驗委托、實驗過程監控、實驗原始數據、實驗報告、實驗數據分析、實驗資源、實驗人員、實驗設備效率及稼動率分析。 6.客戶質量數智化 行業客退率及標準分析、產品市場趨勢分析、改善措施執行追蹤、客戶檔案、客訴處理、8D報告、一頁紙報告、顧客滿意度調查、售后退換貨、客戶培訓。 數琨創享通過多年研究，倡導要以全面質量管理為視角，以數字化、智能化為手段，規劃建設從市場質量（市場定位、客戶質量等）、前期質量（產品驗證、供應商質量、研發質量等）到過程質量（過程檢驗、不合格品處理、質量改善、質量成本管理、質量運營分析等）的全面的數字化運營平臺。 以此實現企業在整個產業鏈里面的競爭優勢，響應國家《制造業質量管理數字化實施指南》方針，實現面向企業重點業務環節質量管理數字化、面向產品全生命周期/全產業鏈：質量管理協同化、面向社會協作的生態建設：質量管理共享化。 數琨創享提供行業領先的全面質量管理數智化運營平臺 Sigmar QMS數智化全面質量管理平臺，將數智化技術與質量業務、體系標準深度融合，以全面質量管理為視角，以數智化、智能化應用為主攻方向，以“質量數智化環”為設計模型，以“質量協同魔方”為設計理念，建立全新的質量數智化運營模式，助力制造企業應對不確定性，構建強大的自主可控的質量數智化運營平臺，靈活快速響應質量業務變化，以數治企，韌性成長，實現高質量發展。 數琨創享典型應用場景： 打通上下游，實現產品從供應商到生產、銷售到客戶的質量全生命周期管理 1.設計質量 質量策劃、設計輸入、設計過程、設計輸出、風險管理、持續改進、團隊協作管理、FMEA分析、質量成本規劃、質量目標規劃等。 利用數智化工具進行設計方案的模擬和驗證，以提前發現潛在的質量問題，通過收集和分析設計過程中的數據，對設計質量進行精準度量和評估。借助數智化平臺實現設計團隊之間的高效協作和信息共享，減少因溝通不暢導致的質量偏差。 2. 供方質量 供方檔案管理、供方質量審核、供應鏈質量追溯、供方績效可視化、供方索賠、供方風險預測、協同質量改進。 通過建立數智化評估系統，對供應商的資質、生產能力、質量體系、過往業績等進行全面、實時的評估和打分。構建數智化看板，以直觀的圖表形式展示供應商的質量績效，包括交貨合格率、退貨率、質量投訴次數等關鍵指標，借助數智化工具，實現對供應商的遠程審核，查看其生產現場、質量控制流程等，減少實地審核的成本和時間，搭建數智化協同平臺，企業與供應商可以在平臺上共同探討質量問題，制定改進計劃，并跟蹤改進措施的執行情況，運用數據分析，對潛在供應商的質量數據進行深入挖掘，為采購部門選擇優質供應商提供科學依據等。 3.生產質量 檢驗模板制定、檢驗標準制定、各階段質量檢驗控制（進料、過程、首末件、巡檢、成品檢、出庫檢等、檢測數據集成、SPC\MSA管控、不良品控制、質量持續改進、質量追溯管控、質量成本分析、質量知識庫及橫向展開。 4.體系質量 變革管理規劃、質量文化規劃與執行，體系文件申請、分發、簽收、版本、權限等全生命周期管理，審核計劃、審核任務、審核執行、不符合項追蹤、改進驗證等全過程管理。 通過直觀的儀表盤展示質量目標完成情況、關鍵質量指標的走勢等，為管理層提供實時、準確的質量體系運行狀況，將質量手冊、檢驗標準、操作規范等文件進行數智化管理，方便員工隨時查閱和更新，確保質量體系的一致性和唯一性，通過數智化平臺提交審核申請，系統自動根據審核類型、時間要求和審核員可用性進行智能排程，對審核中發現的問題建立數智化跟蹤臺賬，實時監控整改措施的執行進度和效果，確保問題得到有效解決。 5. 實驗室質量 產品實驗標準及方法維護、實驗委托、實驗過程監控、實驗原始數據、實驗報告、實驗數據分析、實驗資源、實驗人員、實驗設備效率及稼動率分析。 通過對實驗流程進行數智化建模，分析流程中的瓶頸和優化點，提高實驗效率和質量，利用自動化儀器和數據接口，直接將實驗過程中產生的數據自動采集到數智化系統中，減少人工記錄的誤差和時間成本，取代傳統紙質實驗記錄，以數智化形式記錄實驗的詳細步驟、結果、分析和結論，支持多人實時協作和版本控制，設置質量控制指標和閾值，對實驗數據進行實時監控和分析，一旦出現異常數據及時發出警報，通過數智化平臺對實驗室的人力、物力資源進行合理分配和調度，提高資源利用效率。運用大數據分析和機器學習算法，挖掘實驗數據中的潛在規律和趨勢，為實驗方案的改進和研究方向的決策提供依據。 6. 客戶質量 客戶檔案、客訴管理、8D報告、一頁紙報告、顧客滿意度調查、售后退換貨、行業客退率及標準分析、產品市場趨勢分析、改善措施執行追蹤。 建立數智化的客戶質量投訴管理系統，實現投訴的快速登記、分類、分配和處理，同時，對投訴數據進行深入分析，找出質量問題的根源和共性，推動整體質量的提升。創建數智化的知識庫，包含常見的質量問題解答、產品使用和維護指南等，方便客戶自主查詢和解決一些簡單的質量相關問題，提高客戶的滿意度。通過實時收集和分析客戶的質量反饋數據，以直觀的圖表和報表形式展示給管理層和相關部門，便于及時做出決策和采取行動。 通過數智化平臺，重構和優化質量業務流程，實現體系、標準與作業流程深度結合，實現檢驗到整改到改善到經驗庫到橫向展開的全生命周期管理及閉環。為每個產品賦予唯一的標識碼，通過掃描或錄入相關信息，實現從原材料采購、生產加工、檢驗測試到銷售售后的全流程質量數據追溯，便于在出現質量問題時迅速定位原因和責任，基于歷史質量數據和機器學習模型，預測可能出現的質量問題，提前調整生產工藝和參數，預防質量事故的發生；對海量的生產質量數據進行挖掘和分析，找出質量問題的規律和趨勢，為企業的質量改進和決策提供數據支持。
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