數(shù)琨創(chuàng)享提供TQMS全面質(zhì)量管理數(shù)智化解決方案的優(yōu)秀服務商，10年來深入20多個行業(yè)提供專屬的企業(yè)管理解決方案，獲得高端制造業(yè)客戶的共同信任。 數(shù)琨創(chuàng)享TQMS全面質(zhì)量管理數(shù)智化六大業(yè)務場景： 1.設計質(zhì)量數(shù)智化 客戶需求分析、質(zhì)量策劃、質(zhì)量協(xié)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(zhì)量成本規(guī)劃。 2.供方質(zhì)量數(shù)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(zhì)量改進、供方績效、供方索賠、供方變更。 3.生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)智化 進料質(zhì)量控制、過程檢驗控制、成品質(zhì)量控制、SPC\MSA管控、不良品控制、質(zhì)量持續(xù)改進、質(zhì)量追溯管控、質(zhì)量成本分析。 4.體系質(zhì)量數(shù)智化 變革管理規(guī)劃、質(zhì)量文化規(guī)劃與執(zhí)行、文檔申請、文檔分發(fā)、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(zhì)量數(shù)智化 產(chǎn)品實驗標準及方法、實驗委托、實驗過程監(jiān)控、實驗原始數(shù)據(jù)、實驗報告、實驗數(shù)據(jù)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(zhì)量數(shù)智化 行業(yè)客退率及標準分析、產(chǎn)品市場趨勢分析、改善措施執(zhí)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(diào)查、售后退換貨、客戶培訓。 數(shù)琨創(chuàng)享通過多年研究，倡導要以全面質(zhì)量管理為視角，以數(shù)字化、智能化為手段，規(guī)劃建設從市場質(zhì)量（市場定位、客戶質(zhì)量等）、前期質(zhì)量（產(chǎn)品驗證、供應商質(zhì)量、研發(fā)質(zhì)量等）到過程質(zhì)量（過程檢驗、不合格品處理、質(zhì)量改善、質(zhì)量成本管理、質(zhì)量運營分析等）的全面的數(shù)字化運營平臺。 以此實現(xiàn)企業(yè)在整個產(chǎn)業(yè)鏈里面的競爭優(yōu)勢，響應國家《制造業(yè)質(zhì)量管理數(shù)字化實施指南》方針，實現(xiàn)面向企業(yè)重點業(yè)務環(huán)節(jié)質(zhì)量管理數(shù)字化、面向產(chǎn)品全生命周期/全產(chǎn)業(yè)鏈：質(zhì)量管理協(xié)同化、面向社會協(xié)作的生態(tài)建設：質(zhì)量管理共享化。 數(shù)琨創(chuàng)享提供行業(yè)領先的全面質(zhì)量管理數(shù)智化運營平臺 Sigmar QMS數(shù)智化全面質(zhì)量管理平臺，將數(shù)智化技術與質(zhì)量業(yè)務、體系標準深度融合，以全面質(zhì)量管理為視角，以數(shù)智化、智能化應用為主攻方向，以“質(zhì)量數(shù)智化環(huán)”為設計模型，以“質(zhì)量協(xié)同魔方”為設計理念，建立全新的質(zhì)量數(shù)智化運營模式，助力制造企業(yè)應對不確定性，構建強大的自主可控的質(zhì)量數(shù)智化運營平臺，靈活快速響應質(zhì)量業(yè)務變化，以數(shù)治企，韌性成長，實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。 數(shù)琨創(chuàng)享典型應用場景： 打通上下游，實現(xiàn)產(chǎn)品從供應商到生產(chǎn)、銷售到客戶的質(zhì)量全生命周期管理 1.設計質(zhì)量 質(zhì)量策劃、設計輸入、設計過程、設計輸出、風險管理、持續(xù)改進、團隊協(xié)作管理、FMEA分析、質(zhì)量成本規(guī)劃、質(zhì)量目標規(guī)劃等。 利用數(shù)智化工具進行設計方案的模擬和驗證，以提前發(fā)現(xiàn)潛在的質(zhì)量問題，通過收集和分析設計過程中的數(shù)據(jù)，對設計質(zhì)量進行精準度量和評估。借助數(shù)智化平臺實現(xiàn)設計團隊之間的高效協(xié)作和信息共享，減少因溝通不暢導致的質(zhì)量偏差。 2. 供方質(zhì)量 供方檔案管理、供方質(zhì)量審核、供應鏈質(zhì)量追溯、供方績效可視化、供方索賠、供方風險預測、協(xié)同質(zhì)量改進。 通過建立數(shù)智化評估系統(tǒng)，對供應商的資質(zhì)、生產(chǎn)能力、質(zhì)量體系、過往業(yè)績等進行全面、實時的評估和打分。構建數(shù)智化看板，以直觀的圖表形式展示供應商的質(zhì)量績效，包括交貨合格率、退貨率、質(zhì)量投訴次數(shù)等關鍵指標，借助數(shù)智化工具，實現(xiàn)對供應商的遠程審核，查看其生產(chǎn)現(xiàn)場、質(zhì)量控制流程等，減少實地審核的成本和時間，搭建數(shù)智化協(xié)同平臺，企業(yè)與供應商可以在平臺上共同探討質(zhì)量問題，制定改進計劃，并跟蹤改進措施的執(zhí)行情況，運用數(shù)據(jù)分析，對潛在供應商的質(zhì)量數(shù)據(jù)進行深入挖掘，為采購部門選擇優(yōu)質(zhì)供應商提供科學依據(jù)等。 3.生產(chǎn)質(zhì)量 檢驗模板制定、檢驗標準制定、各階段質(zhì)量檢驗控制（進料、過程、首末件、巡檢、成品檢、出庫檢等、檢測數(shù)據(jù)集成、SPC\MSA管控、不良品控制、質(zhì)量持續(xù)改進、質(zhì)量追溯管控、質(zhì)量成本分析、質(zhì)量知識庫及橫向展開。 4.體系質(zhì)量 變革管理規(guī)劃、質(zhì)量文化規(guī)劃與執(zhí)行，體系文件申請、分發(fā)、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(zhí)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(zhì)量目標完成情況、關鍵質(zhì)量指標的走勢等，為管理層提供實時、準確的質(zhì)量體系運行狀況，將質(zhì)量手冊、檢驗標準、操作規(guī)范等文件進行數(shù)智化管理，方便員工隨時查閱和更新，確保質(zhì)量體系的一致性和唯一性，通過數(shù)智化平臺提交審核申請，系統(tǒng)自動根據(jù)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(fā)現(xiàn)的問題建立數(shù)智化跟蹤臺賬，實時監(jiān)控整改措施的執(zhí)行進度和效果，確保問題得到有效解決。 5. 實驗室質(zhì)量 產(chǎn)品實驗標準及方法維護、實驗委托、實驗過程監(jiān)控、實驗原始數(shù)據(jù)、實驗報告、實驗數(shù)據(jù)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(shù)智化建模，分析流程中的瓶頸和優(yōu)化點，提高實驗效率和質(zhì)量，利用自動化儀器和數(shù)據(jù)接口，直接將實驗過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)自動采集到數(shù)智化系統(tǒng)中，減少人工記錄的誤差和時間成本，取代傳統(tǒng)紙質(zhì)實驗記錄，以數(shù)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(xié)作和版本控制，設置質(zhì)量控制指標和閾值，對實驗數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)控和分析，一旦出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)及時發(fā)出警報，通過數(shù)智化平臺對實驗室的人力、物力資源進行合理分配和調(diào)度，提高資源利用效率。運用大數(shù)據(jù)分析和機器學習算法，挖掘?qū)嶒灁?shù)據(jù)中的潛在規(guī)律和趨勢，為實驗方案的改進和研究方向的決策提供依據(jù)。 6. 客戶質(zhì)量 客戶檔案、客訴管理、8D報告、一頁紙報告、顧客滿意度調(diào)查、售后退換貨、行業(yè)客退率及標準分析、產(chǎn)品市場趨勢分析、改善措施執(zhí)行追蹤。 建立數(shù)智化的客戶質(zhì)量投訴管理系統(tǒng)，實現(xiàn)投訴的快速登記、分類、分配和處理，同時，對投訴數(shù)據(jù)進行深入分析，找出質(zhì)量問題的根源和共性，推動整體質(zhì)量的提升。創(chuàng)建數(shù)智化的知識庫，包含常見的質(zhì)量問題解答、產(chǎn)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(zhì)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(zhì)量反饋數(shù)據(jù)，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(shù)智化平臺，重構和優(yōu)化質(zhì)量業(yè)務流程，實現(xiàn)體系、標準與作業(yè)流程深度結合，實現(xiàn)檢驗到整改到改善到經(jīng)驗庫到橫向展開的全生命周期管理及閉環(huán)。為每個產(chǎn)品賦予唯一的標識碼，通過掃描或錄入相關信息，實現(xiàn)從原材料采購、生產(chǎn)加工、檢驗測試到銷售售后的全流程質(zhì)量數(shù)據(jù)追溯，便于在出現(xiàn)質(zhì)量問題時迅速定位原因和責任，基于歷史質(zhì)量數(shù)據(jù)和機器學習模型，預測可能出現(xiàn)的質(zhì)量問題，提前調(diào)整生產(chǎn)工藝和參數(shù)，預防質(zhì)量事故的發(fā)生；對海量的生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，找出質(zhì)量問題的規(guī)律和趨勢，為企業(yè)的質(zhì)量改進和決策提供數(shù)據(jù)支持。
聯(lián)系人：市場部
郵 箱：shukun@sk-sigmar.com
網(wǎng) 址：https://www.sk-sigmar.com
電 話：051257071053
地 址：江蘇省蘇州市昆山市花橋鎮(zhèn)光明路88號中鐵建設大廈1號樓
