行业领先的全面质量管理数智化运营平台

Sigmar QMS，将数智化技术与质量业务、体系标准深度融合，以全面质量管理为视角，以数智化、智能化应用为主攻方向，以“质量数智化环”为设计模型，以“质量协同魔方”为设计理念，建立全新的质量数智化运营模式，助力制造企业应对不确定性，构建强大的自主可控的质量数智化运营平台，灵活快速响应质量业务变化，以数治企，韧性成长，实现高质量发展。

  • 全面化
  • 平台化
  • 规范化
  • 集成化
  • 数智化

  • 全面化——质量业务全覆盖

    以公司为中心，覆盖质量各经营板块建立制造OMS系统；

    覆盖设计质量、供应质量、生产质量、体系质量、实验室质量、客户质量全业务场景；

    以集团分权的部署方式，建立顶层管理权限，各经营单位细分化管控。

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  • 平台化——成熟模块+敏捷交付

    以公司为中心，质量策划、质量控制、质量改进、质量分析等成熟应用开箱即用；

    业务变化快速调整、个性化需求敏捷开发交付。

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  • 规范化——体系标准与业务流程深度融合

    基于ISO、IATF等质量体系，构建及重构全面质量管理流程，提高过程管控能力，提高工作效率，实现体系标准与实际作业流程的深度融合。

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  • 集成化——异构系统全面整合

    打通从设计、研发、生产、体系到售后的全链条质量业务闭环管控；

    集成各异构系统、设备数据，如ERP、MES、WMS、SRM、量检具等；

    消除信息孤岛，促进质量信息一体化管理。

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  • 数智化——让数据产生价值

    构建产品质量管理全生命周期的数字平台，实现产品质量信息在线监控，实现产品全过程质量追溯、实现产品关键过程质量数据的查询、统计、汇总等，提升产品质量管理水平。

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数智化Sigmar QMS平台架构图

质量决策

质量决策

  • 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

设计质量管理

  • 设计质量策划
  • 质量协议&标准
  • 技术方案论证
  • 质量阀管控
  • 风险方案评审
  • FMEA

供方质量管理

  • 供方档案
  • 供方准入
  • PPAP批准
  • 年度审核
  • 供方质量改进
  • 供方缋效&索赔

生产质量管理

  • 进料质量控制
  • 过程检验控制
  • 成品质量控制
  • 不良品控制
  • 质量持续改进
  • 质量数据分析

体系质量管理

  • 质量规划与执行
  • 文档申请&分发
  • 文档版本&权限
  • 审核计划&检查表
  • 不符合项追踪
  • 改进效果验证

客户质量管理

  • 客户档案
  • 客诉处理
  • 8D&一页纸报告
  • 顾客满意度调查
  • 客诉改进追踪
  • 售后退换货

实验室质量管理

  • 实验标准及方法
  • 实验委托
  • 实验过程监控
  • 原始记录&报告
  • 实验人员&设备
  • 实验数据分析

支撑管理

质量门户管理

  • 质量文化
  • 个人工作台
  • 质量看板
  • 协同门户

研发质量管理

  • 项目基础信息
  • 项目看板管理
  • 项目质量阀
  • 质量整改

供应商质量管理

  • 供应商准入
  • 年度审核
  • 问题改进
  • 绩效与索赔

质量检验管理

  • IQC
  • IPQC
  • FQC
  • OQC

不合格品管理

  • 不合格品填报
  • 不合格品分配
  • MRB会议
  • 不合格品处理

质量改进管理

  • 问题登记
  • 任务整改
  • 验证预防
  • 整改报表

客户投诉管理

  • 客诉信息
  • 8D报告
  • 一页纸报告
  • 客诉分析

质量知识库管理

  • 经验收集
  • 入库审核
  • 查询&应用
  • 经验分享

质量设备管理

  • 设备履历
  • 内校&外校
  • 保养&维修
  • 备品备件

质量审核管理

  • 二方审核
  • 三方审核
  • 体系内审
  • 产品过程审核

体系文控管理

  • 新増&修订
  • 分发&签收
  • 作废&回收
  • 权限控制

质量成本管理

  • 成本主数据
  • 成本指标录入
  • 质量成本报表
  • 成本异常闭环

质量追溯管理

  • 追溯主数据
  • 追溯数据填报
  • 成本一键溯源
  • 原料一键去向

质量变更管理

  • 变更申请
  • 变更类型
  • 变更评审
  • 验证结案

移动质量管理

  • APP
  • 小程序
  • Html5
  • 企业微信

五大工具

APQP
PPAP
FMEA
SPC
MSA

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

系统集成引擎
（ESB）

  • ERP系统
  • CRM系统
  • SRM系统
  • MES系统
  • WMS系统
  • PLM系统
  • BPM系统
  • 邮箱系统

    • AI系统组件

  • RPA抓取
  • OCR识别
  • 语言助手
  • 智能预测

    • AI大模型

    语言模型
    视觉模型
    机器模型
    多模态
    模型

    典型应用场景

    打通上下游，实现产品从供应商到生产、销售到客户的质量全生命周期管理

    • 设计质量
    • 供方质量
    • 生产质量
    • 体系质量
    • 实验室质量
    • 客户质量

    设计质量

    质量策划、设计输入、设计过程、设计输出、风险管理、持续改进、团队协作管理、FMEA分析、质量成本规划、质量目标规划等。

    利用数智化工具进行设计方案的模拟和验证，以提前发现潜在的质量问题，通过收集和分析设计过程中的数据，对设计质量进行精准度量和评估。借助数智化平台实现设计团队之间的高效协作和信息共享，减少因沟通不畅导致的质量偏差。

    供方质量

    供方档案管理、供方质量审核、供应链质量追溯、供方绩效可视化、供方索赔、供方风险预测、协同质量改进。

    通过建立数智化评估系统，对供应商的资质、生产能力、质量体系、过往业绩等进行全面、实时的评估和打分。构建数智化看板，以直观的图表形式展示供应商的质量绩效，包括交货合格率、退货率、质量投诉次数等关键指标，借助数智化工具，实现对供应商的远程审核，查看其生产现场、质量控制流程等，减少实地审核的成本和时间，搭建数智化协同平台，企业与供应商可以在平台上共同探讨质量问题，制定改进计划，并跟踪改进措施的执行情况，运用数据分析，对潜在供应商的质量数据进行深入挖掘，为采购部门选择优质供应商提供科学依据等。

    生产质量

    检验模板制定、检验标准制定、各阶段质量检验控制（进料、过程、首末件、巡检、成品检、出库检等、检测数据集成、SPC\MSA管控、不良品控制、质量持续改进、质量追溯管控、质量成本分析、质量知识库及横向展开。

    通过数智化平台，重构和优化质量业务流程，实现体系、标准与作业流程深度结合，实现检验到整改到改善到经验库到横向展开的全生命周期管理及闭环。为每个产品赋予唯一的标识码，通过扫描或录入相关信息，实现从原材料采购、生产加工、检验测试到销售售后的全流程质量数据追溯，便于在出现质量问题时迅速定位原因和责任，基于历史质量数据和机器学习模型，预测可能出现的质量问题，提前调整生产工艺和参数，预防质量事故的发生；对海量的生产质量数据进行挖掘和分析，找出质量问题的规律和趋势，为企业的质量改进和决策提供数据支持。

    体系质量

    变革管理规划、质量文化规划与执行，体系文件申请、分发、签收、版本、权限等全生命周期管理，审核计划、审核任务、审核执行、不符合项追踪、改进验证等全过程管理。

    通过直观的仪表盘展示质量目标完成情况、关键质量指标的走势等，为管理层提供实时、准确的质量体系运行状况，将质量手册、检验标准、操作规范等文件进行数智化管理，方便员工随时查阅和更新，确保质量体系的一致性和唯一性，通过数智化平台提交审核申请，系统自动根据审核类型、时间要求和审核员可用性进行智能排程，对审核中发现的问题建立数智化跟踪台账，实时监控整改措施的执行进度和效果，确保问题得到有效解决。

    实验室质量

    产品实验标准及方法维护、实验委托、实验过程监控、实验原始数据、实验报告、实验数据分析、实验资源、实验人员、实验设备效率及稼动率分析。

    通过对实验流程进行数智化建模，分析流程中的瓶颈和优化点，提高实验效率和质量，利用自动化仪器和数据接口，直接将实验过程中产生的数据自动采集到数智化系统中，减少人工记录的误差和时间成本，取代传统纸质实验记录，以数智化形式记录实验的详细步骤、结果、分析和结论，支持多人实时协作和版本控制，设置质量控制指标和阈值，对实验数据进行实时监控和分析，一旦出现异常数据及时发出警报，通过数智化平台对实验室的人力、物力资源进行合理分配和调度，提高资源利用效率。运用大数据分析和机器学习算法，挖掘实验数据中的潜在规律和趋势，为实验方案的改进和研究方向的决策提供依据。

    客户质量

    客户档案、客诉管理、8D报告、一页纸报告、顾客满意度调查、售后退换货、行业客退率及标准分析、产品市场趋势分析、改善措施执行追踪。

    建立数智化的客户质量投诉管理系统，实现投诉的快速登记、分类、分配和处理，同时，对投诉数据进行深入分析，找出质量问题的根源和共性，推动整体质量的提升。创建数智化的知识库，包含常见的质量问题解答、产品使用和维护指南等，方便客户自主查询和解决一些简单的质量相关问题，提高客户的满意度。通过实时收集和分析客户的质量反馈数据，以直观的图表和报表形式展示给管理层和相关部门，便于及时做出决策和采取行动。

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    核心功能

    通过数智化手段，实现产品在设计、测试、量产、售后等阶段的质量业务场景

    价值分析

    构建质量一体化运营平台，助力企业高质量发展

    行业最佳实践-助力企业效率提升

    聚集行业 深入业务 全域赋能

    • 质量检验效率相比线下传递提升30%
    • 信息化质量管控与线下经验传授效率作比较，效率可提升40%
    • 质量预警防呆管理相比线下人工提醒管理提升50%
    • 质量数据统计分析，可替代当前数据统计分析人员，实现报表自动获取
    • 质量知识沉淀，相比线下电子存档管控提升50%
    • 质量报告的生成效率显著提升，从原始记录单生成至质量报告的效率提升40%
    • 质量追溯更加高效，追溯节点更加可视化，预计提升40%
    • 提升质量管控效率，避免数据断层，同时解决管控不连贯等问题