采访Khanh Pham,Inspectorio 数据科学主管

弹性和声誉在当今的商业环境中极其重要,无论供应链的规模和复杂程度如何,这两者都决定了你保持产品质量的能力。
作为负责确保产品质量的人,管理由1000多家供应商和工厂组成的全球供应链是一项挑战。在解决产品质量问题时,传统的质量控制方法可以很快把不稳定的局面变得可控。
本可以在生产过程早期发现的问题转化为了产品缺陷。如果这些产品到达最终客户,其结果将是一层层的财务和声誉影响。
然而,如果无法实时查看供应链中每个工厂存在的质量风险,就不可能真正了解风险所在。
任何防范措施的尝试不仅需要大量的监督、报告和支出,而且还可能需要数周的时间来完成——到那时损害可能已经造成。
为了避免这种情况,您的团队可以寻求数据科学合作,从根本上防止质量缺陷。

 

确保大量供应商的质量需要高水平的可见性、指标和效率。具有数字网络平台的数据科学以前所未有的规模为您提供了这三者。

利用数据科学,分析风险的任务就能瞬间转让给人工智能和机器学习软件,它能为您提供全天候、实时、完全自主的质量风险监控。

并让战略和预算变得更加清晰和可预测。您就可以用更少的钱和时间达到更好的质量控制。

我们与Inspectorio的数据科学主管Khanh Pham聊了聊,了解他如何帮助Inspectorio的客户自动化他们的质量计划并降低风险—显著地提高了运营效率和产品质量。

Khanh 的背景

对Khanh 来说,学习数学“像解决一个难题”。从童年开始,直到他获得计算机工程博士学位,数学一直是Khanh最大的优势之一。

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Khanh Pham,Inspectorio 数据科学主管

多年前,他通过自己的能力,领导了Inspectorio机器学习技术的研发。

技术和机器学习的好处正逐渐渗透到质量控制行业,帮助世界上最大的品牌和零售商建立自主的基于风险的质量计划,Khanh一直站在最前沿。

下面Khanh解释了数据科学和机器学习对质量控制行业的影响。

问:数据科学对你来说是什么?

Khanh:“数据科学既是一门艺术,也是一门科学。我们利用它从数据中提取意义,提供有价值的见解,帮助人们做出更好的决策。

我们提供了三个层次的见解:描述性的(告诉过去发生了什么)、预测性的(从过去的模式中学习来预测未来可能发生的事情)和规定性的(提供建议和建议)。”

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问:Inspectorio的数据科学团队扮演什么角色? 

Khanh:“Inspectorio的目标是提供一个自治系统,使质量管理更加高效、有效和准确——数据科学团队在利用机器学习为我们的客户(包括世界上最大的品牌和零售商,以及他们的供应商)实现这一目标方面一直走在最前沿。”

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问:Inspectorio如何利用数据科学提高产品质量?

Khanh:“我们的工厂风险预测和缺陷推荐器是我们如何帮助品牌和零售商用最新技术提高产品质量的一个好例子。”

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让我们开始解释工厂风险预测。有几个因素构成了工厂风险的统计模型-检验不合格率、缺陷不合格率、随时间的不合格率统计模型。不同于其他科技公司,我们考虑了许多不同的因素来全面了解一间工厂可能面临的风险。

我们的工厂风险预测模型是动态的,因为工程绩效会随时变化,我们的每次验货也会发生变化。在我们的模型中,每一个输入数据都被用来预测工厂风险,从而形成一个以数据驱动的客观模式。

这使我们的客户能够实时了解其工厂的绩效,并据此制定最新的业务决策,以跟上行业和竞争的步伐。

如何利用数据科学来预测质量风险 2 300x188接下来,我们有我们的缺陷推荐器,它允许我们从工厂的历史数据中学习。我们评估过去类似工厂和类似产品出现过的缺陷。每次有新的验货出现,我们都可以使用这些历史数据来提醒产品可能出现的缺陷。这让我们的客户能够了解在何处寻找潜在问题并主动降低风险。

我们同时也在开发一个产品风险预测,它基于产品的历史性能综合输入集,例如实验室测试结果、原材料、产品描述和复杂性,来考虑风险。这是继续建立我们的自动化和风险预测的下一步。我们正朝着这一愿景努力,以便更好地为我们的客户实现供应链全自动化的服务。

问:Inspectorio如何帮助全球品牌和零售商实现基于风险的自动化质量计划? 

Khanh: “首先是更好的决策。随着对工厂和产品的更清晰评估,品牌和零售商正在优化其质量管理计划的效率。他们可以将注意力和资源集中在高风险领域,以防止缺陷并提高工厂的绩效。

其次,当他们对低风险地区有了正确的评估,他们就可以减少这些地区所消耗的资源。这有助于节省成本,并使监控更加高效。”

问:未来5年,Inspectorio机器学习能力的愿景是什么? 

Khanh:

我们公司的主要愿景是为质量和合规性建立一个协作绩效平台。我们正在构建一个真正独特的端到端性能管理平台,帮助品牌、零售商和供应商提高绩效并更好地协作。

我们能够指导我们的用户对于那些他们应该采取的行动的种类和他们应该注意的领域。这些好处是巨大的,我们的许多客户已经体验到了。

问:对于考虑实施基于风险的质量计划的品牌和零售商,您有何建议?

Khanh:“记住这是一次旅行。从形象化的过程,到描述性的层面,到预测性的层面,再到规范性的层面,都需要时间。如果这是他们的愿景,他们需要记住这是一步一步的。

然而,这种转变是一个很好的开始,在短期和长期内都将带来许多回报。这是整个行业的发展方向,品牌和零售商需要它来保持竞争优势。”

问:在选择技术合作伙伴时,品牌和零售商应该注意什么?

Pham:“如果他们想通过机器学习和自动化来标准化和优化他们的质量操作,他们应该与拥有适当数据科学专业知识的技术团队合作,才能实现这种技术能够带来的优势。

Target 将 Inspectorio 评为最佳技术合作伙伴 

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如前所述,实现基于风险的自动化质量计划是一个过程——品牌和零售商需要选择一个在整个过程中与他们合作的合作伙伴。”

Inspectorio 的数据科学引领行业

在Inspectorio,我们的产品使用机器学习为世界上最大的品牌和零售商创建自动化的质量计划。如果您的公司拥有全球供应链,Inspectorio可以帮助您:

  • 启用数据驱动的风险评估计划
  • 自动执行此风险评估程序
  • 与业内最具创新精神的公司保持一致
  • 更能抵御干扰
  • 轻松识别和降低潜在风险
  • 提高运营效率

关于受访者

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Khanh Pham
Inspectorio 数据科学主管
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