將冰冷的數據,轉化為可見的利潤

軟件上線只是開始。我們的數據科學家團隊深入您的車間,利用 NEXSPC 高階分析工具,為您診斷頑固的質量癥結,驅動良率的極限突破。

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Gemba Walk and Data Analysis
insights現場討論 · 趨勢圖驅動決策

為什麼需要專家咨詢?

您有了最好的手術刀(NEXSPC),但也許還需要一位經驗豐富的主刀醫生。

把「看見數據」升級為「看見因果」,再把因果轉化為可複製的改善動作。
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打破「數據富豪,信息窮人」

痛點:系統裡躺著幾億條數據,但沒人知道如何挖掘它的價值。

方案:我們不只告訴您 “Cpk 是多少”,更告訴您 “為什麼 Cpk 低”,以及 “調整哪個參數能提高 Cpk”。
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解決「甚至不知道問題在哪」

痛點:良率長期在 95% 徘徊,試錯幾十次都失敗。

方案:用多維相關性分析與滯後挖掘算法,定位被忽略的隱性變量(環境濕度、電壓波動等)。
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推動數字化轉型「最後一公里」

痛點:買了軟件,但因現場配置混亂、設備接口老舊或業務流程割裂,導致採集的數據「髒、亂、差」。

方案:專家深入一線,協助定義數據標準與採集策略,確保錄入即「高淨值數據」,為後續挖掘奠定堅實基座。

方法論

堅持「數據驅動」與「現場主義」相結合。

Step 1:走進現場
顧問將至少 50% 時間在車間,觀察操作員的每一個動作,尋找數據之外的線索與約束條件。
Step 2:數據挖掘
提取 NEXSPC 歷史數據,進行清洗與建模,用相關性、滯後與高階分析工具構建「可驗證的假設」。
Step 3:快速迭代
提出假設 → 小批量驗證 → 修正假設,把改善動作固化為控制限/規則/標準作業,確保可複製與可持續。

成功案例

用事實說話:從「找不到原因」到「可複製提升」。

某上市鋰電企業

挑戰:塗布面密度 Cpk 長期低於 1.0。

諮詢成果:通過相關性分析發現「漿料粘度」與「塗布速度」的最佳滯後匹配時間。調整工藝後,Cpk 提升至 1.45,材料損耗降低 12%。

trending_upCpk 1.45 · 損耗 -12%

某汽車零部件 Tier 1

挑戰:客訴多,內部 OOS 報警頻繁但找不到原因。

諮詢成果:診斷發現判異規則設置錯誤(使用了不適合的敏感規則)。優化規則組後,誤報率降低 90%,客訴率下降 50%。

shield誤報 -90% · 客訴 -50%
想把良率瓶頸變成可見利潤?

把你的場景與關鍵指標告訴我們,我們會給出診斷範圍與攻堅路徑(含數據需求、週期與可交付物)。