智能制造-方案概述:应用场景
应用场景
客户痛点
内部质量管理:
- 质量管理靠“救火”,质量事故频发,合格率低,质量成本高昂,客户满意度低
- 质量数据散落在PLM、MES、ERP等非质量专业系统,数据孤岛严重,无法有效追溯,无法持续优化
- 品牌附加值低,利润低,议价权低
供应链管理:
- 供应商的管理全靠链主“盯”,不可控且人手不足;发生质量问题后,链主埋单,无法有效追溯
- 供应商的质量数据、结果都线下产生,易篡改,真实性无法保障
- 没有客观的供应商质量能力评估平台,无法进行科学的管理
- 供应链效率、敏捷性低,竞争力不足
通过本方案实现的业务效果:
以上下游质量管理作为核心产品,实现从产品质量策划到质量执行反馈的全生命周期供应链互联,真正解决信息孤岛和企业质量管理的需求,同时结合华为大数据、深度学习、大模型等技术深度挖掘企业质量管理潜能,形成端到端的智能决策和快速响应。
解决方案实践的应用行业推荐:
服务于制造业,主要目标行业为智能汽车与新能源、高端装备、电子3C、半导体等行业。针对解决制造企业普遍存在的质量问题难以预测、质量结果无法追溯、上下游质量无法管控以及质量数据信息缺乏协同贯通、质量管理缺乏统一平台等痛点。