[eGuide] 数据驱动质量管理的前 4 大 KPI

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数据驱动的质量管理通过在生产网络中为您提供 360 度可见性，为您提供填补信息空白的独特机会。 数据驱动质量管理的下一个重要步骤是利用人工智能 (A.I.) 和机器学习来实时优化数据收集和分析——为品牌和零售商提供比以前更好的机会来及早发现问题。

由于质量控制和保证难以衡量，因此缺乏衡量导致公司无法查明需要解决的问题或引导他们努力改进。 因此，KPI 非常宝贵。 我们总结了衡量您的质量管理的前 4 个 KPI：

1. 第一次正确 (RFT)

这个非常有用的 KPI 可帮助您通过对最终产品进行批判性观察来衡量生产过程的质量水平。 RFT 测量从您的生产线出现的总产量中的服装数量 没有缺陷，也没有在销售前进行任何修改. 换句话说，RFT 回答 问题：在您生产的所有服装中，有多少是完美的？

一旦获得该数字，您就可以 使用它来计算您的 RFT百分比。 离开生产线的缺陷品越少，您的百分比就越高。 最终目标是达到以 100% 的 RFT 生产零缺陷产品的程度。

您如何实现 100% RFT 的目标?

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2.缺陷率

缺陷率是另一个方便的 KPI，它可以帮助您判断哪些类型的缺陷最有可能在未来出现以及出现在何处。 此 KPI 会根据通过一段时间内通过检查收集的历史数据告诉您在任何给定单元中可以发现多少缺陷。 缺陷率的计算方法是 将观察到的缺陷数量除以检查的单位数量.

由于质量是贵公司能否在竞争中脱颖而出的重要决定因素，因此您需要确保收集和分析实际降低缺陷率所需的质量数据。 缺陷率越低，此 KPI 就越好，您的生产策略也越有效。

如何降低缺陷率?

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3.检验合格率

在进行的所有检查中，“检查通过率”涉及通过检查的数量。 该指标值得关注，因为它可以让您很好地了解供应链中每个特定环节的执行情况。 检查通过率越高，这个KPI就越好。

如何提高检验合格率?

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4.客户评价

毫无疑问，您已经熟悉这样一个事实，即客户满意度是公司成功的重要因素，而互联网使您比以往任何时候都更容易利用客户反馈来发挥自己的优势. 客户的声音 (VOC) 作为收集数据的工具非常有价值关于您的成功程度，尤其是在提升品牌声誉和表现出对客户需求的关注方面。 零售商和品牌应鼓励顾客对他们的购买留下反馈和评分，然后将他们的整体评分作为 KPI。 而且，当然：您的评分越高，KPI 就越好。

您如何收集客户评分并在数据驱动的质量管理方法中使用客户的声音？

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