企业推行质量管理的秘诀不在于投入多少资金和人力，而是要根据企业的实际情况来推行符合自身发展的质量管理系统，并且持之以恒地坚持下去，质量管理才能成功。 首先，我们必须明确一个信念：质量分析的根本目的是降低产品不良率，提高产品直通率，实现收益

目前很多制造型企业开始进行数字化转型，嫁接了很多提高生产效率的设备，比如MES、ERP、SPC等系统。这些数据能帮助企业看到当下正在发什么，比如在制品多少？库存多少？损耗多少？但是不能告诉企业为什么会形成这样的状态，比如，形成这个在制品数量，背后

预测分析是一种对企业越来越重要的策略。利用机器学习来分析企业收集的数据，现在可以用于对未来做出更准确的预测。但由于其复杂性和高昂的成本，该过程的采用率通常很低。如今，企业可以使用范围更广、价格合理且易于访问的解决方案，任何规模的企业都可以

零售企业每天如何使用预测分析的例子很多。但是，任何规模的企业都可以使用它来实现上述所有好处。可以使用预测分析来全面改善零售业务结果的一些主要策略，其中包括： 1、预测季节性消费者行为 这对电子商务企业来说是一个特别有用的应用程序，因为他们可

什么是大数据预测： 大数据的本质是解决问题，大数据的核心价值就在于预测，而企业经营的核心也是基于预测而做出正确判断。 大数据预测让分析从面向已经发生的过去转向面向即将发生的未来是大数据与传统数据分析的最大不同。大数据预测所得出的结果不仅仅得

生产的产品品种是越来越多，产品生命周期越来越短的市场环境下，生产部生产压力越来越大：客户要求交货期更短，更准时，且价格更低，质量更好。 车间是制造型企业的中心，车间和制造部门管理的好坏，直接影响着产品质量、成本、交货期各项指标的完成。 如何

在工业生产中，设备失效、人员疏忽、参数异常、原材料差异、环境波动等因素而导致质量偏离，引起质量等级的缺陷和损失非常巨大。工艺流程复杂的大型制造业，如钢铁、汽车、电子、服装等行业，信息数据孤岛凸显，导致质量问题频发，尤其需要及时发现和预测异

突破数据盲区：能快速整合多数据源，打破数据孤岛，将涉及经营的各类数据打通关联。 数据关联探索：构建分析体系：整合生产、销售、库存、应收、应付、回款等数据，形成 以财务结果为核心的经营监控和风险预警体系。 数据预测分析：对销售预测、财务预测、