数据采集
提供丰硕的数据采集方式，满足分歧场景利用需要，并自动出产数据报表，预防大量人为汇总报表
导入质量节造尺度，实现对来料、造程、发货等质量检验基准尺度化，实现检验尺度在线假造和批量导入、审核，实现检验尺度系统自动推送，解决人为线下查找资料、携带大量检验技术文件到现场检验的痛点 。
通过来料质量、不合格品处置信息的采集，系统能够实现任一功夫段、任一零部件/物料、任一供给商合格率统计、不良散布、配送效能、检验效能等分析，提升公司供给商治理人员对供给商质量水平的统计分析效能 。
造程检验蕴含如首末检、巡检、抽检、全检等并支持工序或工位员工自互检，造订对应的检验战术机造，自动纪录检验数据及缺点分类治理，实现全程无纸化作业，可与MES及 SPC系统数据集成 。
凭据发货单对产品规格、数量查对，遵循检验尺度执行发货质量检验并纪录检验数据 。对发货的产品质量实使仄握，及使仄握是否有影响发货的质量问题产生，改进产品质量，提高客户中意度，提高市场竞争力 。
在线纪录售后与客户投诉的质量信息，成立事务处置流程对过程进行监督与跟踪，将因质量异常投诉原因分类治理可输出PPM/MIE等报表，以此不休提高客户中意度 。
基于系统内的数据连，当产品质量出现异常时，扫描产品条码查问整个出产过程经验，蕴含，人、机、料、法、环、测等环节，支持正反向追忆，可急剧查问并定位犯错环节 。
提供丰硕的数据采集方式，满足分歧场景利用需要，并自动出产数据报表，预防大量人为汇总报表
采集上来的各类数据对接到SPC系统，SPC系统实此刻线质量监测并实时预警，同时出现图形报表
产生质量异常事务，如造程不良、制品不良、客户投诉等情况，在系统中可急剧追忆到有关过程经验
通过对不良数据进行分析找出影响不合格的潜在原因，从底子上解决问题，并预防同样问题再次出现
基于改善纠正了局，成立尺度化的流程和法式，提高工作效能和一致性，降低谬误和缺点的风险
实时天生分歧维度的统计报表，如供给商、物料、产品、异常原因及PPM/MIE等以图形化出现
传统的纸质作业状态；无系统化与尺度化导致治理混乱；数据无法实时正确归档；供给商、造程、售后质量数据分散无法实时汇总；产品出现问题后无法实时精准定位到原因 。
J9集团国际站成立美满的质量治理系统及尺度作业流程，实现数字质检作业，成立质量缺点代码库，利用条码及IOT技术实现造程数据采集与关联，通过物料及产品码实现正反向追忆 。
专一造作业主题信息化建设，深耕质量治理数字化
尺度API集成MES、ERP、WMS、SPC，解除信息孤岛
切合IATF 16949, ISO9001等系统文档要求，加快客户审核
MaiSse-Qms系统实现成立全流程数字化追忆链，对产品出产过程中各个环节的成立追忆数据库 。MaiSse-Qms系统能够援试祗业急剧定位和解决质量问题，提高产品质量和安全性，降低风险 。
MaiSse-Qms系统的利用，可能提高企业出产效能、降低风险、提升竞争力，并赢得消费者的信赖和认可 。
MaiSse-Qms系统的作用是提升质量治理、强化供给链治理、实现合规要求满足、加强召回治理、提升客户中意度，以及支持数据分析与持续改进 。
MaiSse-Qms系统能够网络大量的出产质量信息，为企业提供有价值的数据分析凭据 ；谡庑┦，企业能够进行出产过程的持续改进，优化出产效能和质量，提高竞争力 。
通过IT伎俩贯通各业务过程质量数据链，构建质量治理统计分析、在线监控预警及异常的改进协同平台 。
