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国际集团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。
