制造行业应用及成功案例
来源:中国电子政务网 更新时间:2012-04-15

 作为统计业的领先者,拥有丰富的统计分析和数据挖掘经验的提供商SPSS China(胜策软件)www.spss-china.com,对如今国内制造业需要从以前的粗放式生产经营模式过度到精细化的生产管理提供了帮助。
 
 
 
SPSS软件能够帮助制造业公司解决一系列问题,如了解客户偏好,设计最受市场接受的产品;了解客户偏好,设计最受市场接受的产品;了解客户偏好,设计最受市场接受的产品;制定合适的价格,确保企业利润率;了解市场需求,调整生产计划,优化库存结构;控制并优化生产制造过程,提高产品合格率;评估供应商质量,提高产品合格率;评估供应合同和订单违约率,提高风险控制能力;了解产品生命周期,及时调整产销计划。

  目前SPSS的应用产品为SPSS统计分析产品和Clementine数据挖掘产品。其中SPSS应用方法为质量控制图、方差分析、试验设计、回归分析、神经网络、决策树分析。通过SPSS可以实现全面的统计质量控制管理,并且使质量管理过程变得简单、直观、易于实现。日本著名的质量管理专家石川馨曾说过,企业内95%的质量管理问题,可通过企业上上下下全体人员活用质控七工具而得到解决。SPSS可以实现统计质量控制的七个基本工具(或叫品管七大手法),它们是控制图、因果图、直方图、帕累托图(Pareto)、统计分析表、数据分层法、散布图。 运用这些工具,可以从经常变化的生产过程中,系统地收集与产品质量有关的各种数据,并用统计方法对数据进行整理,加工和分析,进而画出各种图表,计算某些数据指标,从中找出质量变化的规律,实现对质量的监测和控制。

  Clementine是业界领先的数据挖掘产品,它集成了最先进的数据挖掘模型和算法,例如K-means, C5.0, Quest, CHAID等分类算法,Kohonen,K-means,两步法等聚类算法,Apriori, GRI, GARMA等关联规则算法。制造行业可以利用它来实现以下传统方法所不能完成的预测分析,如需求规划;产品定价;产品质量状况模式和预测、生产过程短期监控分析、生产过程长期走势分析、生产过程异常模式分析、产品质量分析、供销预测、原材料需求预测、销售收入预测、经营分析等。

  在美国,85%以上的制造业公司在应用SPSS的分析工具。SPSS通过评估订货模式、库存水平和可替换零部件的定价等的结合,在维持较高客户满意度的同时帮助制造业公司提高盈利水平。SPSS预测分析工具可以计算出最优的库存策略,决定某个部件的最优订购时刻和最优数量。SPSS简单易用的质量控制图表程序可以对产品质量进行监测和控制。及时扑捉到生产过程中质量指标的变化,告警质量分析人员,分析或调整生产过程,使生产线正常运行。

  POSCO, 南韩的世界级钢铁公司, 使用Clementine作为基础引擎开发了预测和控制系统, 从而有效地稳定了钢的输出质量Y. 当Y的预测偏离了目标值, 系统自动地提示工程师重新设置指定的关键参数到某一水平。

  为了满足预测和控制的项目目标, POSCO使用了Clementine‘s C&R Tree 模型在成百上千的监测变量中确定了关键的驱动因子,建立了一个简洁的预测模型, 并使用回归模型确定控制型驱动因子的置换。

  控制/预测系统成功地见效于 最终产品质量波动性的降低。过去六个月利用生产过程数据的内部评估,显示出该系统带来10-20%的改善,预示着在生产线实施部署该系统的美好前景。

  处于数据挖掘市场领导者地位的SPSS,其在数据挖掘发展方向的把握以及操作的简洁和简便性上远远超过市场上所有同类公司。在中国,由SPSS China(胜策软件)www.spss-china.com销售与支持SPSS产品,行使厂家职责。西门子、宝洁、上海通用汽车等在中国本土的成功制造业的企业和组织背后都有SPSS提供的信息决策解决方案。我们相信,只要选择SPSS产品,那么大量的数据如何时时掌握其中的变化,监督其效果,运用这些数据更加明显、更加有效的的分析结果,做出分析决策,更好的应用于生产中。