工厂风险预测
希望改善您的 风险缓解流程？ 您的操作是由 主观 决策驱动的吗？
督察的工厂风险预测功能是同类功能中的第一个：由机器学习和人工智能驱动的数据驱动的工厂风险配置文件。
此功能使确保生产设施的质量比以往更简单、更快、更可操作。 快速深入了解设施的故障风险、与其他设施的比较地位以及导致整体风险的单个指标，所有这些都处于一个极其简单的界面中。
传统上，评估工厂的风险依赖于 内部质量保证团队 的本能和经验，这些团队的任务是识别导致风险的属性。 不可能以任何有意义的方式将此类评估建立在数据的基础上，因为没有一种方法能够捕获足够的数据，以便对繁忙的工厂进行真正动态和 全面 的分析。
作为一个基于网络的平台，督察视线不断积累来自数千个组织的大量数据。 在由世界级数据科学家组成的内部团队的指导下，督察强大的机器学习软件可分析所有收集的数据，并将其蒸馏成可操作的见解，供最终用户使用。 这消除了数据收集和分析的负担，让你专注于管理和改进风险指标和 风险管理策略。
特征
风险评分工具与所有用户共享设施的颜色编码风险评分（1 到 100），较低的分数表示风险较低。 为了将此分数放在上下文中，该工具显示自上次评估以来分数的相对变化、其计算基于的因素以及检查的历史。
为了为设施改进创建适当的激励措施和基准，人口位置工具以图形方式显示工厂与其他工厂的排名。
分数细分工具概述了导致缺陷风险评分的指标。 工厂、供应商、品牌和零售商可以查看与故障风险相关的 100 多种不同属性，如总故障率和生产过程中失败率，并与以前的分数和行业平均水平进行比较。 此外，两个独立的模块显示正位系数和体积因子。 这使所有参与方都能够从大局出发，然后磨练，精确识别哪些属性对整体风险的影响最大。
另一个工具是风险评分趋势，它显示特定工厂的风险评分。 此工具对于衡量设施是否始终如一地保持其风险评分特别有用。 风险评分是否随着时间而波动，并且是周期性的？ 它与需求旺季有关吗？ 是否有长时间没有检查？ 要使用此功能，只需点击一个时间点即可查看有关该特定检查的所有相关信息。 所有这些对于寻求主动管理潜在问题的设施、供应商、品牌和零售商来说都是至关重要的信息。 高级过滤器允许用户按日期、零售商、监督办公室、生产国等自定义此趋势。
持续更新的指标
所有这些数据都随着网络上每个组织的每次检查而不断更新。
考虑到大多数现有风险模型都采用静态方法，仅每年平均更新一两次风险评分，这创造了前所未有的详细程度和即时更新。 督察的动态风险评估模型考虑了每次检查进行，并实时更新了风险评分。
计算和预测风险时数据驱动质量周期的价值
我们的数据驱动的工厂风险预测功能使所有利益相关者都拥有以下资产：
- 快速、简单和大规模的数据捕获。
- 深度和可操作的分析。 捕获的所有数据都通过机器学习算法自动分析。
- 协助地面团队。 协助和加强实地团队的努力和流程。
- 更好地向高风险地区配置资源。 品牌和零售商知道在哪里分配他们的资源，以获得最大的回报。
- 真理的共同来源。 督察的网络平台允许所有利益相关者访问相同的数据。
- 质量提高。 通过消除用户和他们需要的数据之间的障碍，工厂风险预测功能使确保高质量更加容易。s.
