数字化全面质量管理运营平台

传统模式面临的挑战

数据层面

质量数据统一难
集团公司与子公司之间数字化程度层次不齐,导致数据统一协同应用困难。

管理层面

管理决策依据难
公司层面质量业务没有统一的管控平台,无法做到一呼百应的效果。

目标层面

质量目标分解难
缺少统一的管控平台支持集团的质量目标下达,导致集团与子公司的质量目标难统一规划。

成本层面

成本汇总分析难
由于之前数据的分散,无法进行质量成本数据的统一管理和分析,对后续的可能发生的一些问题难以预知。

追溯层面

质量追溯预警难
数据分散在不同的系统当中,没有统一的追溯平台建立追溯节点,导致无法保证数据追溯的连贯性。

SIGMAR QMS 产品架构蓝图

质量决策

决策管理
  • 质量指标监控
  • 质量成本预算
  • 产品批次锁定
  • 质量风险预警
  • 客户满意度评价
  • 经验总结库
报表看板
  • 质量管理驾驶舱
  • 产品良率报表
  • 质量成本报表
  • 质量检验报表
  • 问题整改报表
  • 客诉分布报表

业务管理

前期质量管理
  • 项目目标管理
  • 开发阶段评审
  • 项目问题管理
  • 质量问题追踪
  • 经验总结应用
供应商质量管理
  • 供应商基础信息
  • 供应商准入管理
  • 供应商定期评价
  • 供应商审核管理
  • 供应商问题索赔
  • 供应商改进管理
进料检验管理
  • 检验标准维护
  • 检验任务管理
  • 进料检验报告
  • 原材料追溯管理
  • 不合格品处理
  • 进料检验统计分析
过程质量管理
  • 检验标准维护
  • 不良模式管理
  • 检验报告管理
  • 过程追溯管理
  • 不合格品处理
  • SPC管理
  • 过程检验统计分析
成品质量管理
  • 检验标准维护
  • 检验任务管理
  • 入库检验管理
  • 库存复检管理
  • 不合格品处理
  • 成品检验统计
客户质量管理
  • 客诉信息台账
  • 客户投诉管理
  • 售后信息管理
  • 售后索赔管理
  • 售后改进追踪
  • 客诉&售后统计分析

支撑管理

审核管理
  • 内审管理
  • 外审管理
  • 管理评审
  • 不符合改进
检验管理
  • 进料检验
  • 过程检验
  • 成品检验
  • 问题反馈
质量改进管理
  • 临时对策
  • 改善追踪
  • RA&LL
  • 经验总结
客诉管理
  • 客诉信息
  • 围堵措施
  • 问题整改
  • 经验总结
体系文控管理
  • 文档会签
  • 权限管理
  • 文档借阅
  • 文档查询
实验室管理
  • 实验委托
  • 任务分配
  • 过程管理
  • 报告管理
可靠性试验管理
  • 试验计划
  • 试验实施
  • 持续改进
  • 预防再发
FMEA管理
  • 功能分析
  • 失效分析
  • 风险分析
  • 问题管理
检验设备管理
  • 台账管理
  • 校验管理
  • 维修管理
  • MSA管理
质量追溯管理
  • 追溯数据
  • 成品溯源
  • 原料去向
  • 追溯预警
质量成本管理
  • 成本分类
  • 成本核算
  • 图表分析
  • 闭环管理
变更管理
  • 变更申请
  • 变更计划
  • 变更任务
  • 数据统计

数据管理

  • 客商数据
  • 物料产品数据
  • 项目数据
  • 成本数据
  • 检验数据
  • 过程数据
  • 实验室数据
  • 设备数据
  • 审核数据
  • 追溯数据

微服务后台

  • 表单服务
  • 建模服务
  • 流转服务
  • 文件服务
  • 移动服务
  • 消息服务
  • 权限服务
  • 智能服务
  • 运维服务

外部系统集成

  • ERP系统
  • CRM系统
  • SRM系统
  • MES系统
  • WMS系统
  • PLM
  • OA/BPM
  • 邮箱系统
  • 企业微信

数字化全面质量管理解决方案

Sigmar QMS

数字化全面质量管理平台

Sigmar LIMS

数字化实验室管理平台

Sigmar QMS

数字化全面质量管理平台

平台覆盖从前期质量、供应商质量、过程质量、成品质量到客户质量的全业务,平台功能包含质量检验、不合格品处理、质量稽查、质量追溯、问题整改、质量变更、质量成本、客诉管理、售后质量、体系文控、质量报表、移动质量、LIMS、SPC、FMEA、MSA等二十余个子系统。

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Sigmar LIMS

数字化实验室管理平台

平台实现从实验委托、样品接收、任务分配、进度监控、实验记录、报告自动生成、实验数据分析到资源、人员、设备管理的实验室全业务、全流程管控。

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Tiny Point

业务快速开发平台

平台具备快速搭建、灵活拓展、敏捷迭代、有效追踪、可靠安全、流程切换、高效开发的特点,可高效满足企业定制化需求。

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全面质量管理数字化价值

01

预防质量问题

数字化质量管理可有效解决生产阶段,产品供应流转过程中出现的产品生产周期长、质量指标提升乏力,过程质量管理效率低、全过程质量监测信息不完善、质量问题管理无序等系列问题。

02

提升管理精细化水平

通过大数据分析,可优化质量管控流程和方法,提前实施质量过程控制,实现管控流程优化和降低损失;通过经验总结提炼,可提升产品研制的标准化和模块化能力,优化批量化生产和定制化生产的决策和产能平衡,实现柔性制造和敏捷制造,在激烈市场竞争中持续提升先进制造能力和产品质量。

03

赋能供应体系管理

整合生产现场质量数据、供应商物料数据、实时市场反馈信息,实现质量数据全链条贯通。过构建供应链数据共享机制,丰富了供应商管理手段,优化了客户服务网络,提高企业服务客户的效率,减少客户投诉,提高客户满意度、忠诚度和市场占有率,树立良好的企业品牌形象。

04

推动质量技术创新

质量数据是质量管理的基础,大数据采集统计、处理分析,将大量节约质量数据管理人力咨源成本,数字技术提高了数据处理的效率和准确性,丰富了质量监测技术手段,将对传统质量抽样检验的统计理论和检测方法产生根本性变革,质量管控由事后补救向数字技术支撑的全命周期质量状态监控预测转变。

来源:ASQ/DGQ/BCG调研报告

客户案例

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