将冰冷的数据,转化为可见的利润

软件上线只是开始。我们的数据科学家团队深入您的车间,利用 NEXSPC 高阶分析工具,为您诊断顽固的质量症结,驱动良率的极限突破。

query_stats数据科学分析 factory现场主义 point_of_sale精准定位 paid利润可见化
专家拿平板与工厂团队讨论趋势图(示意)
insights现场讨论 · 趋势图驱动决策

为什么需要专家咨询?

您有了最好的手术刀(NEXSPC),但也许还需要一位经验丰富的主刀医生。

把“看见数据”升级为“看见因果”,再把因果转化为可复制的改善动作。
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打破“数据富豪,信息穷人”

痛点:系统里躺着几亿条数据,但没人知道如何挖掘它的价值。

方案:我们不只告诉您 “Cpk 是多少”,更告诉您 “为什么 Cpk 低”,以及 “调整哪个参数能提高 Cpk”。
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解决“甚至不知道问题在哪”

痛点:良率长期在 95% 徘徊,试错几十次都失败。

方案:用多维相关性分析与滞后挖掘算法,定位被忽略的隐性变量(环境湿度、电压波动等)。
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推动数字化转型“最后一公里”

痛点:买了软件,但因现场配置混乱、设备接口老旧或业务流程割裂,导致采集的数据“脏、乱、差”。

方案:家深入一线,协助定义数据标准与采集策略,确保录入即“高净值数据”,为后续挖掘奠定坚实基座。

方法论

坚持“数据驱动”与“现场主义”相结合。

Step 1:走进现场
顾问将至少 50% 时间在车间,观察操作员的每一个动作,寻找数据之外的线索与约束条件。
Step 2:数据挖掘
提取 NEXSPC 历史数据,进行清洗与建模,用相关性、滞后与高阶分析工具构建“可验证的假设”。
Step 3:快速迭代
提出假设 → 小批量验证 → 修正假设,把改善动作固化为控制限/规则/标准作业,确保可复制与可持续。

成功案例

用事实说话:从“找不到原因”到“可复制提升”。

某上市锂电企业

挑战:涂布面密度 Cpk 长期低于 1.0。

咨询成果:通过相关性分析发现“浆料粘度”与“涂布速度”的最佳滞后匹配时间。调整工艺后,Cpk 提升至 1.45,材料损耗降低 12%。

trending_upCpk 1.45 · 损耗 -12%

某汽车零部件 Tier 1

挑战:客诉多,内部 OOS 报警频繁但找不到原因。

咨询成果:诊断发现判异规则设置错误(使用了不适合的敏感规则)。优化规则组后,误报率降低 90%,客诉率下降 50%。

shield误报 -90% · 客诉 -50%
想把良率瓶颈变成可见利润?

把你的场景与关键指标告诉我们,我们会给出诊断范围与攻坚路径(含数据需求、周期与可交付物)。