Как директору по производству найти истинные причины брака, используя анализ данных?

Кейс: Процент брака на заводе стройматериалов составляет до 7% от общего объема, но найти реальную причину — квест.
Поиски причин в технологии производства не дают ответа, потому что данные разрознены: регистрация простоев оборудования - в журналах смен, качество сырья - в актах приемки, данные по браку и объемам сменного выпуска – в 1С.

Почему традиционных способов учета недостаточно для принятия решений?
Классическая схема не дает ответа на главные вопросы:
Есть ли корреляция между качеством сырья от поставщика А и процентом брака готовых изделий?
Как давно мы закупаем цемент у поставщика В и как изменился с тех пор процент брака?
В смену какого мастера мы имеем наибольший процент брака?

Что можно увидеть, когда данные объединены.
Завод ЖБИ интегрировал данные из СКУД Perco, 1С УПП, журналов смен и актов ОТК через CFOLM:
Выяснилось, что рост процента брака совпадает по времени с приходом нового поставщика цемента;
Мастер Иванова регулярно уходит с работы раньше времени, и в ее смены процент брака – наивысший;
Бухгалтерия не относит брак на себестоимость конкретного изделия, а «размазывает» его стоимость между продуктами.

Решение: Текстовые запросы вместо ручного анализа

Директор по производству может задать ИИ-ассистенту CFOLM вопросы на естественном языке:

"Покажи корреляцию между процентом брака и распределением закупок сырья между поставщиками за последний год"
"На каких производственных линиях отмечается наибольший процент брака, и кто виноват?"
"Влияет ли сверхнормативная загрузка оборудования на процент брака?"

Ответ приходит за 2-3 минуты с конкретными цифрами и рекомендациями.
14 Ноября 2025
Оставить заявку на демоверсию
Узнайте больше о возможностях сервиса CFOLM и его применении в вашей ситуации