预防生产缺陷的四个步骤

最重要的是,由于直观的用户界面、广泛的采用网络和强大的机器学习,该技术很容易集成到现有的业务网络中。
品牌和零售商越来越依赖以工厂检查形式对国外供应商进行质量和合规性检查。 这些公司每年投资数十亿美元,因为消费者继续要求比以往更低的成本、更高的质量以及更环保、更对社会负责的采购。
然而,检查行业内的增长并没有反映消费者的需求,而这数十亿美元的投资回报也微乎其微。 即使是最具创新性的玩家在检查中也继续使用过时的笔和纸流程。
更糟的是,支出迫使公司简单地将更多的钱投入这些现有流程,进一步将它们困在资源分配和回报不佳的循环中。
许多跨国公司认为其区域团队之间缺乏标准化。 这些团队使用内部工具彼此明显地相互操作,这降低了全公司的兼容性,并使得难以汇编聚合见解。 小工厂也有同样的效果。 内部团队可能会为每个客户端使用不同的工具,导致大量重复努力和资源分配不善。
质量和合规也因缺乏效率而受到影响。 手写报告数据人工输入电子表格每天可耗时数小时。 如果工厂检查员等到第二天早上才发送报告,则时区差异很大,可能导致采购总部的检查员失去完整的关键决策工作日。
据《福布斯》和《商业记者》报道,”质量和合规行业已经做好了变革的准备。督察提供了它。
该平台将所有核心活动放在一个地方,包括预订检查、生成报告、CAPA、社会和环境合规设施审计等。 该平台通过自动化关键流程、在几秒钟内而不是几小时内向用户提供报告和数据来进一步简化流程。
对陷入令人沮丧的支出模式的公司来说,最吸引人的是,入职检查员的好处几乎立刻显现出来。 采用意味着所有区域办事处突然在同一易于使用的平台上运作,确保每个团队成员的结果能够轻松地与其他人进行汇总。 大量工厂和供应商加入该平台,导致整个行业统一的通信和数据聚合方式。
《福布斯》和《商业记者》写道,通过从检查过程中消除”低附加值的手工工作,如生成报告或审查检查预订信息”,检查平台为企业腾出资源用于”高附加值活动“。
督察强大的机器学习不断分析新数据,为客户提供他们可能正在考虑的任何工厂的预测风险配置文件。 然后,企业可以根据这些预测风险状况自动化决策,例如是确认预订还是选择适当的检查程序类型。 这为工厂带来了更大的责任,为公司带来了更大的积极性。
正如 《福布斯》 和 《商业记者》 所总结的,”像督察这样的公司已经证明,这项技术已经出现,他们与一些世界上最大的公司所证明的跟踪记录已经证明它有效。督察为企业提供了一个全面的数字平台,使他们能够”无缝地将资源分配给更高效的运营,降低风险,并最终显著提高质量和合规投资的回报。
督察视线是一个端到端的质量控制平台,数字化和优化全球生产链的预生产、内联、最终、仓库和 远程检查 。 SIGHT 利用先进的数据分析和机器学习来评估风险,并建议采取预测行动来推动持续改进。 通过一个完全可配置的平台,您可以标准化和自动化质量操作,提高整个供应链的可见性和协作性。 将优质操作从被动操作转移到预防性操作。