AI Data Improvement Case

把分散报表，转成可执行的改善决策

面向生产、质量与经营现场，我们把 Excel、CSV、业务报表和过程记录统一整理成可解释、可复盘的分析流程，让企业不只看到图表，而是更快判断异常、定位原因，并形成持续复用的改善方法。

分钟级
从大量报表中提炼关键洞察，缩短等待分析结论的时间。
标准化
图表、结论和改善报告统一输出，便于复盘和管理沟通。
可落地
把异常判断转成 SOP 建议，支撑流程、质量和经营调整。
导入数据 Excel CSV 生产记录 质量数据 经营报表
等待导入后的分析
原始数据整理 多来源合并
批次尺寸不良备注
A-204149.82.1%正常
A-204250.97.8%夜班
A-204351.18.4%换型
A-204450.23.0%缺记录
维度指标状态优先级
尺寸波动Cpk 1.21偏低高
不良率+18%异常高
班次差异0.64相关中
SOP 缺口3项可改高
智能分析过程 六西格玛 + AI 推荐
D
数据
清洗、口径统一
M
方法
匹配统计模块
C
图表
生成关键视图
S
建议
输出 SOP 动作
1统一字段口径，识别缺失记录与异常批次。
2判断数据适合做能力、趋势、相关与差异分析。
3生成老板和现场负责人都能读懂的统计图表。
4把结论转成改善优先级、责任动作和复盘模板。
经营改善输出 结论 / 报告 / SOP
点击开始后，系统会把杂乱的表格记录转成可解释的指标、异常原因和下一步改善动作。
Cpk1.21能力偏低
异常率+18%夜班集中
相关性0.64换型相关
优先级P1先控流程
异常判断
尺寸波动与不良率在夜班换型后明显抬升，首检等待和参数确认记录是优先排查点。
异常趋势
流程调整换型后增加参数确认点，异常批次必须补全记录。
质量控制首检等待超过 15 分钟时，抽检频次提升到 30 分钟。
经营复盘每周按班次、设备、批次输出改善追踪报告。