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埃林哲研究院

? 對于汽車、工程機械等大型設備制造企業(yè),產品質量的可靠性和穩(wěn)定性一直是企業(yè)致力于打造的核心競爭力之一。為了提升質量水平,很多企業(yè)非常重視正向質量管控方法:對原材料采購、生產制造過程、產品出廠檢驗等各個環(huán)節(jié)進行了嚴格的管理;但在產品售后階段的逆向質量管控:對售后產品質量問題收集、原因分析、糾正預防、效果驗證等工作,沒有進行充分而有效的管理,導致企業(yè)的售后服務和質量保障水平提升緩慢。

? 在管理實踐中,很多大型設備制造企業(yè)都建立了售后維修服務系統(tǒng)或客戶關系管理系統(tǒng),通過這些系統(tǒng)記錄設備故障現象、原因分析、維修方案、維修成本等,對維修工作進行了有效的管理,但對故障原因的深層次分析、改善措施、效果驗證、知識標準化等大量有價值的工作沒有深入開展,這種“重糾正輕預防”的做法,無法從根本上實現售后服務從“被動維修”到“主動保養(yǎng)”的轉變。

? 越來越多的企業(yè)已經意識到進行逆向質量管控的重要性,但受制于管理方法和管理工具的限制,推進緩慢。埃林哲公司基于工程機械行業(yè)多家企業(yè)的管理實踐,研發(fā)了售后質量追溯分析系統(tǒng),從售后階段的維修數據入手,激活和喚醒離散而昏睡的售后維修數據,逐步提升產品質量和售后服務水平。

? 埃林哲售后質量追溯分析系統(tǒng)通過數據接口、數據導入或其它方式采集售后服務階段的產品故障單信息,由售后服務人員對故障單進行分析,決定是否建立故障卡進行分析改進,建立故障卡之后將故障信息傳遞給故障責任方,故障責任方在管理系統(tǒng)中反饋改進優(yōu)化措施,改進完成后由相關部門進行驗證和后續(xù)跟蹤,驗證有效后將改進措施導入到標準化的流程中,并持續(xù)進行管理。

? 在整個改善過程中,要將有效信息提取和優(yōu)化,形成知識庫,借助不斷積累的知識庫,各個環(huán)節(jié)的人員可以在故障分析、責任判定、優(yōu)化改進、預防維護、設計改進等方面提高工作效率。

? 埃林哲售后質量追溯分析系統(tǒng)已經在多家企業(yè)成功部署,取得預期效果。目前,埃林哲公司針對設備故障深層次原因分析的工程難題,正在進行深入研究,打造基于物聯網的裝備工況和運行大數據平臺,利用安裝在工程機械裝備中關鍵核心執(zhí)行部件的傳感器,搜集工況和運行大數據,質量和技術人員可以通過大規(guī)模分析對比開工指標,從典型取值、波動幅度、回傳密度等多個維度進行分析,自動搜索、推薦與故障車輛關系密切的特征工況和運行數據,結合知識庫系統(tǒng),并引入外部數據進行分析,為找到更深層次的原因提供線索,并最終得出正確的結論。

? 從當前的售后質量追溯分析系統(tǒng),到集成物聯網技術的裝備工況和運行大數據平臺,埃林哲公司不斷努力創(chuàng)新,為工程機械行業(yè)的發(fā)展提供支持。

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