质量调查
以及根本原因
在产品生命周期内，防止质量问题再次发生，并及时解决。
根本原因可见性差距
质量问题很少会局限于最初出现问题的系统。例如，通过保修索赔提出的投诉可能源于供应商批次、零部件规格、生产车间流程偏差，或者三者的组合。
对于运营、工程和质量团队来说，调查是手动且跨系统的：从 MES、ERP、PLM 和质量系统中提取记录，每个系统都包含一部分信息，但对于这些部分如何连接却没有共同的理解。
其结果是调查耗时数周，本不该再次发生的故障反复出现，以及响应协调过程依赖于合适的人员手动核对数据。
揭示根本原因
Intelligence Center X， 建造在 Mendix 作为一个代理企业系统，它将产品、组件、供应商、批次和保修数据连接成一个不断更新的工业本体，因此从调查开始的那一刻起，就可以追溯质量事件的完整链条。
数据显示投诉数量正在上升： Intelligence Center X:
- 了解整个生命周期中的关联数据
- 系统性原因
- 并协调应对措施，由专人负责控制，每项行动都经过全面审计。
调查在数小时内从发现问题到找出根本原因，再到制定解决方案，涵盖了组织已运行的每个系统。
企业知识图谱
Graph Studio 将来自 PLM、MES、ERP 和质量系统的产品记录、组件谱系、供应商数据、批次历史记录和保修信息链接到一个工业本体中，该本体会随着运营的变化而更新。
当质量信号到达时，知识图谱已经包含了跨生命周期关系，可以确定爆炸半径并追踪系统性原因，而不仅仅是症状。
质量和运营团队甚至在正式展开调查之前就能看到完整的关联情况。
AI/ML模型开发与部署
AI Studio 让质量、工程和运营团队能够构建和部署基于关联生命周期数据的缺陷预测和异常检测模型，从而在问题蔓延到整个生产线之前将其标记出来。
每个模型都有版本控制、监控和管理；如果检测到模型漂移，则会自动进行处理，因此随着生产条件的变化，模型仍能保持准确性。
团队在整个生命周期中从被动调查转向主动调查。
流程编排
跨应用编排将质量调查背后的业务事件连接成一个可追溯的端到端工作流程，涵盖投诉接收、根本原因分析、纠正措施和认证结案。
多代理协调使专业代理能够像跨职能审查团队一样，协调质量、工程、供应链和运营等各个环节，每一步都会按顺序触发下一步。
由于协调工作在平台上进行，每次交接都会被记录并可听见，因此解决时间得以缩短。
优化 Siemens Xcelerator
对于运行中的组织 Siemens Xcelerator， Intelligence Center X 它采用开箱即用的工业本体进行部署，适用于生命周期智能产品，使质量和工程团队能够立即获得跨设计和生产数据的关联上下文。质量调查工作流程扩展了现有产品的价值。 Siemens 在产品整个生命周期内进行投资。
适用于任何OT平台
对于那些使用其他供应商提供的质量管理系统、制造执行系统和企业资源计划系统的组织而言， Intelligence Center X 该系统在现有系统之上构建多层架构，并建立相同的互联生命周期环境和智能体调查工作流程。受监管的混合型工作团队能够贯穿从信号发出到问题解决的整个流程，而无需考虑现有的质量或生产堆栈。
Vivix 部署后，解决生产问题的速度提高了 85%，每年节省了 6,000 小时。 Mendix.
连接整个生命周期和
在他们之前解决质量问题
有机会重来。
常見問題解答
我们的质量管理系统、制造执行系统 (MES) 和企业资源计划 (ERP) 系统各自包含部分信息。它们之间是如何协同工作的？
Intelligence Center X 它在现有系统之上构建多层架构，并通过工业本体将它们连接起来。无需数据迁移。知识图谱利用现有系统构建调查所需的跨系统关系。
在调查过程中，我们如何确保代理人操作和人工审批的可审计性？
从首次部署开始，所有代理操作、人工审批和工作流程步骤都会被记录、追溯并严格执行。从投诉接收到最终结案的完整流程，在平台所涉及的每个系统中均可进行审计。
随着高质量工作流程在各个职能部门的扩展，我们如何防止关键的调查知识集中在少数人手中？
流程编排将调查工作流程、升级逻辑和解决步骤编码到平台本身。经验丰富的质量工程师所掌握的知识将转化为一个受控的、可重复的流程，供整个组织使用。