制造业的数据分析和质量
过程管理

Minitab 通过数据分析和质量过程管理，帮助公司达到新的运营绩效水平，提高效率并推动创新。

案例研究

持续改进质量、耐久性和创新性以生产出完美的产品

绘儿乐 (Crayola) 在提高产品质量和可靠性的同时实现了成本节省

绘儿乐 (Crayola) 始终秉持精益求精的精神，通过统计分析，全力以赴确保每年生产出的 22 亿支蜡笔满足最高标准。

了解该公司的初始六西格玛项目如何节省超过 150 万美元，并营造出更加以数据为驱动的问题解决文化。

在线研讨会

利用高级分析的优势来确定产品缺陷并设立质量基准。

机器学习：制造性能的下一目标

在我们调查的全球公司中，有一半以上的公司将机器学习视为能够在未来 2 到 3 年内对其业务产生影响的重大挑战之一，而且许多公司并不知道该从何处着手。您可能并非像您想象的那样落后很多。流行的机器学习工具实际上是您早已了解的建模工具的扩展。

我们邀请您看一下如何从现在开始。（60 分钟）

相关博客文章

您应当选择哪个供应商？ 检查一下数据。

当有多个供应商在竞争您的订单时，您怎么知道做出了正确的选择？

您如何确定选择的是质量最好的供应商，或者剔除那些产品不符合您期望的供应商？

让我们来看一个例子，看看如何使用数据做出明智的决策。

提高过程效率：5 种关键的精益工具

精益专注于通过消除浪费与缺陷，实现客户价值最大化。

精益工具侧重于理解流程、寻找浪费、预防错误以及记录所做的事情。

案例研究

Bobcat
优化设备效率以提高产量
对于 Bobcat，事关重大。改进激光切割性能提高了生产速度，相当于节省近 100 万美元的新设备安装成本。

Cummins
了解 Cummins 的智能数据分析技术
超过 12000 个项目，节省 20 亿美元，拥有 2700 多名在六西格玛技术（包括统计分析）方面训练有素的员工。Minitab Quality Trainer 电子学习课程是 Cummins 绿带、黑带和其他质量专业人员课程的一部分。

Boston Scientific
使用数据分析优化成本并维护质量标准
Boston Scientific 缩短了监管审批流程，同时满足导管的安全标准。