A TRIGO-nál az adatok erejére az innováció alapjaként tekintünk. Elemzési megoldásaink forradalmasítják a minőségirányítást azáltal, hogy adatokon alapuló, cselekvést támogató felismeréseket nyújtanak, melyek javítják a termékminőséget, a működési teljesítményt és elősegítik a fenntartható növekedést.
A rejtett mintákat feltáró leíró elemzéstől a minőségi kihívásokat előre jelző prediktív elemzésig - integrált megközelítésünk támogatja az ellenőrzési és ellátási lánci folyamatok során hozott döntéseket, miközben az adatokból versenyelőnyt kovácsol.
Az adatok elemzése segít felismerni azokat a mintákat és trendeket, amelyek rámutatnak azokra a területekre, ahol a folyamatok esetleg nem működnek megfelelően. Segítséget nyújthatunk továbbá prediktív modellek kidolgozásában is, amelyek segítségével felismerhető, hogy várhatóan mikor merülhetnek fel minőségi problémák, így proaktív intézkedéseket hozhat azok megelőzése érdekében.
A beszállítók vagy alkatrészkategóriák teljesítményadatainak értékelése lehetővé teszi számunkra, hogy azonosítsuk, mely beszállítókkal vagy alkatrészekkel merülhetnek fel problémák. Emellett segíthetünk az OEM-gyártóknak és beszállítóknak a beszállítói teljesítmény időbeli nyomon követésében, hogy gyorsan felismerjék, mikor fognak problémák jelentkezni. Ez az, amit az OTD Predictor segítségével teszünk.
Ha minőségi probléma merül fel, támogató csapataink különböző forrásokból származó adatok elemzésével gyorsan azonosíthatják annak gyökérokait. Segítünk meghatározni a problémát előidéző konkrét tényezőket, hogy célzott változtatásokkal megakadályozhassa azok ismételt előfordulását.
Audit- és ellenőrzési adatait stratégiai információkká alakítjuk elemzési megoldásainkkal. Segítünk beazonosítani a megfelelőségi követelményekkel szembeni folyamatbeli hiányosságokat és priorizálni a fejlesztendő területeket, továbbá segítünk célzott intézkedéseket végrehajtani, ezzel javítva a minőséget és optimalizálva az erőforrásokat.
Számos folyamat, gyártási helyszín és termékbevezetés során jelentős mennyiségű minőségügyi adat gyűlik össze, mint például minőségi problémák a gyártásban, vevői panaszok, termékvisszaküldések, jótállási igények, gyökérok elemzés, stb.
A kritikus fejlesztési területek azonosításához szükséges, hasznosítható információk kinyerése továbbra is kihívást jelent minden gyártó számára, különösen az alábbi kérdésekben:
A velünk való együttműködéssel és az adatvezérelt folyamatok bevezetésével Ön teljes mértékben kihasználhatja az adatelemzést a megalapozott döntések meghozatalához. Minőségügyi szakértőkből és tapasztalt tanácsadókból álló csapatunk szorosan együttműködik Önnel, hogy megértsük egyedi igényeit és céljait, és az Ön egyedi kihívásaira szabott megoldást dolgozzunk ki.
Az iparág mélyreható ismerete és az adatvezérelt megközelítésünk segít abban, hogy átfogó megoldást nyújtsunk, amely integrálva van az ellenőrzési és ellátási lánc szolgáltatásainkkal.
Közel 20 globális OEM gyár elemzése alapján megállapítottuk, hogy az MI-alapú ellenőrzés hogyan alakítja át a járművek elektronikus vezérlőegységeinek és belső alkatrészeinek minőségellenőrzését azzal, hogy precíz felismerést biztosít és egyúttal csökkenti a költségeket az autóipari ellátási láncban.
Esettanulmányunkból kiderül, hogy a téves címkézés költségei meghaladják az évi 650 000 eurót, amelynek 95%-át a containment-re fordítják. Vezessen be szabványosított folyamatokat, nyújtson képzéseket és olyan technológiai megoldásokat, amelyekkel megelőzhetőek a költséges termelési zavarok az autóipari ellátási láncokban.
A prediktív minőségirányítás átalakítja a gyártást. Öt kulcsfontosságú megközelítésünk a meglévő adatokat és a gépi tanulást használja fel a beszállítói problémák 90%-os pontossággal történő előrejelzésére, az erőforrások optimalizálására és a költséges fennakadások megelőzésére.
Tanulmányunkból kiderül, hogy a repülőgépipari ellátási lánc késedelmeinek 33%-át az ügyfelek okozzák. Amikor az ügyfelek által generált késedelmek meghaladják a 30%-ot, a pontos szállítás teljesítménye legfeljebb 85%-ra korlátozódik, ami egyértelműen rámutat az ügyfelek fegyelmezettebb együttműködésének fontosságára.