Verbessern Sie die Fehlererkennung und reduzieren Sie Variabilität mit automatisierten Qualitäts-Workflows. Alteryx vereint MES-, ERP- und Qualitätsdaten, um Metriken zu standardisieren, Trends aufzudecken und die Ursachenanalyse für eine konsistente, zuverlässige Verbesserung zu beschleunigen.
Bis 2027 wird erwartet, dass 70 % der G2000-Hersteller generative KI einsetzen, um das Qualitätsmanagement von Produkten zu automatisieren (IDC, 2024). Qualitätsteams sind jedoch häufig auf Tabellenkalkulationen und voneinander unabhängige Systeme angewiesen, die die Berichterstellung verzögern und die Konsistenz einschränken. Die Kombination von Qualitätsdaten, MES-Metriken und ERP-Eingaben ist oft langsam und unzuverlässig. Manuelle Berichterstellung, begrenzte Erkenntnisse und unklare Ursachen führen zu langsamer Reaktionsfähigkeit, erhöhter Nacharbeit und steigern das Compliance-Risiko. Ohne strukturierten Zugriff auf vertrauenswürdige QS-Daten sehen sich Hersteller mit reaktiven Untersuchungen, erhöhter Variabilität, eingeschränkten Möglichkeiten zur Skalierung von Verbesserungen und einem Hindernis für den erfolgreichen Einsatz von KI konfrontiert.
QS-Daten, die über MES, ERP und andere Systeme verteilt sind, verzögern die Berichterstellung und behindern die Konsistenz.
Tabellenkalkulationen verlangsamen die Qualitätssicherung, führen zu Fehlern und blockieren die rechtzeitige Fehlererkennung und Korrekturmaßnahmen.
Unzusammenhängende Workflows schränken die Rückverfolgbarkeit ein und machen Audit- und Compliance-Berichte unzuverlässig.
Unstrukturierte Daten mit schlechter Nachverfolgbarkeit verhindern, dass KI Muster erkennt und qualitativ hochwertige Erkenntnisse liefert.
Alteryx One unterstützt Hersteller bei der Automatisierung hochwertiger Workflows durch die Verbindung und Standardisierung von Daten aus MES-, ERP- und Qualitätssystemen. Teams können Daten mithilfe einer geregelten Logik innerhalb von wiederholbaren No-Code-Workflows bereinigen, zusammenführen und analysieren. Dies ermöglicht eine schnellere Problemerkennung, klarere Fehlertrends und prüfbereite Berichte. QS-Verantwortliche erhalten eine konsistente Transparenz über alle Standorts hinweg und können von manuellen Aufgaben zu einer analysegesteuerten Entscheidungsfindung übergehen.
Schnellere Problemerkennung und klarere Fehlertrends
Reduzierter Aufwand für Nacharbeiten und manuelle Berichterstellung
Stärkere Compliance durch geregelte Rückverfolgbarkeit
Skalierbare, werksübergreifend abgestimmte Qualitätsprozesse
Manueller Export von 3.000 Excel-Datenbanken auf 3 Minuten reduziert
Bewertung des Sigma-Levels mit nur einem replizierten Workflow
Erzeugen zwischen 500 und 3.000 Datensätzen alle 30 Sekunden
Das Team benötigte etwa eine Arbeitswoche für die Datenkonsolidierung, um den Sigma-Level für jedes unserer 20 Werke zu beurteilen. Mit Alteryx konnten wir diese Aufgabe so replizieren, dass sie in weniger als drei Minuten für alle Werke erledigt werden kann.
Ersetzen Sie Tabellenkalkulationen und manuelle Formatierung durch geregelte Prozesse, die MES-, ERP- und QS-Daten vereinheitlichen. Standardisierte Berichte reduzieren Nacharbeiten, verbessern die Konsistenz und ermöglichen es Data Analysts, sich auf die Problemlösung zu konzentrieren.
Führen Sie MES-, ERP- und QS-Eingaben zusammen, um eine vollständige Transparenz der Leistung zu erhalten. Teams vergleichen Mängel, verfolgen Abweichungen und arbeiten standortübergreifend mit konsistenten Daten mit weniger Abhängigkeit von der IT.
Integrieren Sie Standards und Metriken in No-Code-Workflows, die sich standortübergreifend skalieren lassen. Analysten verfolgen Trends, decken Anomalien auf und überwachen KPIs mit sauberen, nachvollziehbaren Daten, um kontinuierliche Qualitätsverbesserungen sicherzustellen.
Bereiten Sie KI-fähige Datasets mit integrierten Schwellenwerten, Metadaten und Nachverfolgung vor. Geregelte Workflows reduzieren Risiken, verbessern die Erklärbarkeit und unterstützen die prädiktive Qualität, ohne die Compliance zu beeinträchtigen.
Führen Sie Batch-Datensätze, Geräteprotokolle und QS-Daten in Dashboards zusammen. Data Analysts erkennen Muster schnell, beschleunigen so Untersuchungen und fördern kontinuierliche Verbesserungen ohne Verzögerungen seitens der IT.
