数琨创享提供TQMS全面质量管理数智化解决方案的优秀服务商，10年来深入20多个行业提供50+专属的企业管理解决方案，获得高端制造业客户的共同信任。 数琨创享TQMS全面质量管理数智化六大业务场景： 1.设计质量数智化 客户需求分析、质量策划、质量协议和标准、技术方案论证、过点评审、设计变更、风险方案评审、FMEA、可靠性信赖性测试、市场客诉评估、质量成本规划。 2.供方质量数智化 潜在供方库、供方档案、供方准入、样件承认、PPAP批准、年度审核、供方质量改进、供方绩效、供方索赔、供方变更。 3.生产质量数智化 进料质量控制、过程检验控制、成品质量控制、SPC\MSA管控、不良品控制、质量持续改进、质量追溯管控、质量成本分析。 4.体系质量数智化 变革管理规划、质量文化规划与执行、文档申请、文档分发、文档签收、文档版本、文档权限、审核计划、审核检查表、不符合项追踪、改进验证。 5.实验室质量数智化 产品实验标准及方法、实验委托、实验过程监控、实验原始数据、实验报告、实验数据分析、实验资源、实验人员、实验设备效率及稼动率分析。 6.客户质量数智化 行业客退率及标准分析、产品市场趋势分析、改善措施执行追踪、客户档案、客诉处理、8D报告、一页纸报告、顾客满意度调查、售后退换货、客户培训。 数琨创享通过多年研究，倡导要以全面质量管理为视角，以数字化、智能化为手段，规划建设从市场质量（市场定位、客户质量等）、前期质量（产品验证、供应商质量、研发质量等）到过程质量（过程检验、不合格品处理、质量改善、质量成本管理、质量运营分析等）的全面的数字化运营平台。 以此实现企业在整个产业链里面的竞争优势，响应国家《制造业质量管理数字化实施指南》方针，实现面向企业重点业务环节质量管理数字化、面向产品全生命周期/全产业链：质量管理协同化、面向社会协作的生态建设：质量管理共享化。 数琨创享提供行业领先的全面质量管理数智化运营平台 Sigmar QMS数智化全面质量管理平台，将数智化技术与质量业务、体系标准深度融合，以全面质量管理为视角，以数智化、智能化应用为主攻方向，以“质量数智化环”为设计模型，以“质量协同魔方”为设计理念，建立全新的质量数智化运营模式，助力制造企业应对不确定性，构建强大的自主可控的质量数智化运营平台，灵活快速响应质量业务变化，以数治企，韧性成长，实现高质量发展。 数琨创享典型应用场景： 打通上下游，实现产品从供应商到生产、销售到客户的质量全生命周期管理 1.设计质量 质量策划、设计输入、设计过程、设计输出、风险管理、持续改进、团队协作管理、FMEA分析、质量成本规划、质量目标规划等。 利用数智化工具进行设计方案的模拟和验证，以提前发现潜在的质量问题，通过收集和分析设计过程中的数据，对设计质量进行精准度量和评估。借助数智化平台实现设计团队之间的高效协作和信息共享，减少因沟通不畅导致的质量偏差。 2. 供方质量 供方档案管理、供方质量审核、供应链质量追溯、供方绩效可视化、供方索赔、供方风险预测、协同质量改进。 通过建立数智化评估系统，对供应商的资质、生产能力、质量体系、过往业绩等进行全面、实时的评估和打分。构建数智化看板，以直观的图表形式展示供应商的质量绩效，包括交货合格率、退货率、质量投诉次数等关键指标，借助数智化工具，实现对供应商的远程审核，查看其生产现场、质量控制流程等，减少实地审核的成本和时间，搭建数智化协同平台，企业与供应商可以在平台上共同探讨质量问题，制定改进计划，并跟踪改进措施的执行情况，运用数据分析，对潜在供应商的质量数据进行深入挖掘，为采购部门选择优质供应商提供科学依据等。 3.生产质量 检验模板制定、检验标准制定、各阶段质量检验控制（进料、过程、首末件、巡检、成品检、出库检等、检测数据集成、SPC\MSA管控、不良品控制、质量持续改进、质量追溯管控、质量成本分析、质量知识库及横向展开。 4.体系质量 变革管理规划、质量文化规划与执行，体系文件申请、分发、签收、版本、权限等全生命周期管理，审核计划、审核任务、审核执行、不符合项追踪、改进验证等全过程管理。 通过直观的仪表盘展示质量目标完成情况、关键质量指标的走势等，为管理层提供实时、准确的质量体系运行状况，将质量手册、检验标准、操作规范等文件进行数智化管理，方便员工随时查阅和更新，确保质量体系的一致性和唯一性，通过数智化平台提交审核申请，系统自动根据审核类型、时间要求和审核员可用性进行智能排程，对审核中发现的问题建立数智化跟踪台账，实时监控整改措施的执行进度和效果，确保问题得到有效解决。 5. 实验室质量 产品实验标准及方法维护、实验委托、实验过程监控、实验原始数据、实验报告、实验数据分析、实验资源、实验人员、实验设备效率及稼动率分析。 通过对实验流程进行数智化建模，分析流程中的瓶颈和优化点，提高实验效率和质量，利用自动化仪器和数据接口，直接将实验过程中产生的数据自动采集到数智化系统中，减少人工记录的误差和时间成本，取代传统纸质实验记录，以数智化形式记录实验的详细步骤、结果、分析和结论，支持多人实时协作和版本控制，设置质量控制指标和阈值，对实验数据进行实时监控和分析，一旦出现异常数据及时发出警报，通过数智化平台对实验室的人力、物力资源进行合理分配和调度，提高资源利用效率。运用大数据分析和机器学习算法，挖掘实验数据中的潜在规律和趋势，为实验方案的改进和研究方向的决策提供依据。 6. 客户质量 客户档案、客诉管理、8D报告、一页纸报告、顾客满意度调查、售后退换货、行业客退率及标准分析、产品市场趋势分析、改善措施执行追踪。 建立数智化的客户质量投诉管理系统，实现投诉的快速登记、分类、分配和处理，同时，对投诉数据进行深入分析，找出质量问题的根源和共性，推动整体质量的提升。创建数智化的知识库，包含常见的质量问题解答、产品使用和维护指南等，方便客户自主查询和解决一些简单的质量相关问题，提高客户的满意度。通过实时收集和分析客户的质量反馈数据，以直观的图表和报表形式展示给管理层和相关部门，便于及时做出决策和采取行动。 通过数智化平台，重构和优化质量业务流程，实现体系、标准与作业流程深度结合，实现检验到整改到改善到经验库到横向展开的全生命周期管理及闭环。为每个产品赋予唯一的标识码，通过扫描或录入相关信息，实现从原材料采购、生产加工、检验测试到销售售后的全流程质量数据追溯，便于在出现质量问题时迅速定位原因和责任，基于历史质量数据和机器学习模型，预测可能出现的质量问题，提前调整生产工艺和参数，预防质量事故的发生；对海量的生产质量数据进行挖掘和分析，找出质量问题的规律和趋势，为企业的质量改进和决策提供数据支持。
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