智能BI平台 AI

数据来源复杂，缺乏统一管理：在制造企业中，良品率相关数据可能散落在多种系统中，如生产执行系统（MES）、企业资源计划系统（ERP）以及质量管理系统（QMS）等。这些数据在没有集成管理的情况下，很容易形成信息孤岛，增加分析难度。
口径定义不统一：不同部门对“良品”的定义标准可能不一致，如果没有一套清晰的指标定义体系，就会导致分析出的数据互相矛盾，影响决策效果。
传统工具操作门槛高：一些传统工具需要专业的 IT 团队支持，导致数据无法高效流转到业务部门。一线的生产人员或管理人员在缺少技术经验的情况下，无法快速掌握工具，影响分析效率。

二、良品率分析如何借助 Smartbi 实现突破？

针对上述行业痛点，Smartbi 的数据智能解决方案提供了实用而高效的支持。Smartbi 一站式 ABI 平台具备多种功能模块，能够帮助企业从混乱的多源数据中提取分析价值，实现数据驱动决策。

具体来说，Smartbi 在良品率分析中的应用，可以从以下关键点脱颖而出：

Smartbi 提供了一套强大的指标管理功能，可以帮助制造企业基于业务需求定制化良品率指标体系。通过设定清晰的数据口径、计算规则、字段关联性，企业可以真正做到“全面管理指标”，避免因标准不统一而产生的数据混乱问题。

举例来说，企业可以通过平台定义“合格产品”的标准，基于不同的生产线或产品类型灵活调整规则，从而让这一指标更符合企业的实际操作场景。

数据建模是良品率分析无法回避的一环。Smartbi 的数据建模功能让企业能灵活整合来自 MES、ERP、QMS 等多种来源的数据，通过可视化的拖拽操作，实现数据的清洗、聚合与整合。一旦搭建完成，所有数据都可以通过统一的视图呈现，便于分析人员和管理层理解。

对于良品率的诊断分析并不总需要专业的数据专家。一线团队能够直接使用 Smartbi 的自助分析功能，随时随地查询关键数据，支持试探性探索。例如，通过交互式仪表盘，用户可以动态调整过滤条件，直接查看不同生产线、班次、甚至员工操作情况对良品率变化的具体影响。

更贴心的是，Smartbi 支持与 Excel 的自然融合，满足企业用户对传统工具的强依赖。在良品率分析场景中，管理层依托熟悉的 Excel 界面即可查看 Smartbi 的分析结果，同时保留对图表调整的灵活性，进一步降低了使用门槛。

分析数据的终极目标，是为企业优化质量、提升效率提供决策依据。在这一方面，Smartbi 无缝衔接分析与决策环节，通过其交互式报表、动态监控等功能，赋能企业各部门：

实时监控：通过大屏构建实时良品率监控系统，企业管理者可以第一时间发现异常指标，并追溯到具体的环节。
挖掘规律：基于历史数据分析，Smartbi 帮助企业识别生产中的潜在瓶颈、质量隐患及可优化空间。例如某条生产线经常出现不合格产品，通过数据追踪，你可能会发现问题来自于特定设备的老化故障。
便捷联动：Smartbi 提供开放的接口，方便将良品率分析结果无缝对接至其他管理系统，进一步推动企业管理的高效化与智能化。