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浙江金奥汽车装备有限公司

浙江金奥汽车装备有限公司

企业

浙江金奥汽车装备有限公司成立于2008年,属汽车制造业,主营货物进出口。面向数控机床、生产数据分析、材料性能测试等领域提供数据服务,开放SKLM01数控龙门机床运行情况分析数据(数控机床、生产数据分析)、试样性能检测分析数据(材料性能测试、数据分析),支撑品质管理与工艺优化。

数控机床生产数据分析材料性能测试汽车制造高新技术企业
成立于 2008 年浙江省qiuhaimin@yesunsh.com

数据概览

4
数据集总量
93
总浏览量
0
关注人数
2026-08-22
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数据集列表

采购入库仓库管理分析数据
采购入库绩效评估
仓储流程管控
本数据主要应用于企业仓储入库效率管控、采购流程优化、生产物料保障、入库流程标准化管理等核心业务场景。通过对企业全周期原材料采购入库数据进行统计分析,整理采购单号、物料信息、入库及验收数据,计算入库完成率、验收完成率、入库及时率及入库管理综合评分,全面评估采购入库全流程管理质量,量化各环节执行效率。通过评分等级划分,快速识别入库管理异常订单,为仓储流程优化、采购计划调整、生产物料及时供应提供精准量化依据。同时,该数据可用于行业内同类企业采购入库管理对标参考,为同行开展入库管控、流程风险预警提供数据借鉴。1.加工前的数据说明:加工前原始数据为企业采购管理系统、仓储管理系统同步采集的原材料采购入库基础数据,包含采购单号、采购日期、物料编号、物料名称、采购要求、采购数量、单位、计划入库日期、实际入库日期、已入库数量、已验收数量等字段。2.处理规则:通过设定标准化计算规则、评分体系及等级赋值标准,对原始采购入库数据进行系统化加工处理,具体规则如下:入库完成率= (已入库数量/采购数量)×100%;验收完成率=(已验收数量/已入库数量)×100%;入库天数差=实际入库日期-计划入库日期;入库及时率=100%-(入库天数差×20%) ,入库及时率采用梯度计算:提前入库按100%计算不扣分,延迟入库按实际天数扣分,每天扣除20%,最低扣至0;入库管理综合评分(X)=入库完成率×40%+验收完成率×30%+入库及时率×30%,该权重依据业务风险等级设定,入库完成率是物料供应核心底线故占40%,验收完成率和入库及时率影响程度对等各占30%,管理等级基于综合评分划分,其中X≥95分为优秀,80≤X<95分为良好,60≤X<80分为合格,60分以下为异常。3.数据内容描述:经上述算法规则加工后,形成包含原材料采购基础信息、入库核心指标、验收核心指标、及时率指标、入库管理综合评分、管理等级分类的完整数据集。该数据可全面、精准评估采购入库全流程管理质量,清晰呈现各订单管理亮点与不足,量化入库不完整、验收不及时等风险,为企业仓储流程管控、采购计划优化、生产物料保障提供全周期、可追溯的数据支撑,助力企业提升采购入库管理效率,降低流程风险,保障供应链稳定。
浙江省数据知识产权登记平台2026-08-21 更新20
试样性能检测分析数据
材料性能测试
数据分析
通过对试样的机械性能和金相性能进行检测分析,记录每批次试样的日期、批号、材质、硬度、试样长度、拉伸长度、拉伸强度、屈服强度、石墨球数、总数等检测数据,分析试样的延伸率和球化率,通过延伸率可以知道材料的塑性,延伸率越大说明其塑性性能越好,在相同条件下材料受力时能够发生较大的变形而不至于立即断裂,‌这种性质对于结构的安全性和耐用性非常重要。通过球化率可以评估材料的机械性能和耐用性,球化率越高材料的机械性能和耐用性越好,制备的产品性能更好。这些数据可以反映每批次试样的机械性能和金相性能,使得能够更直接的了解材料的塑性、机械性能和耐用性,方便后期对浇注液性能的改进,从而提高产品的品质,同时也为采购部门购买相关原材料提供参考价值。‌算法规则包括以下几个方面:1.数据采集:通过对试样的检测数据进行采集,包括日期、批号、材质、硬度、试样长度、拉伸长度、拉伸强度、屈服强度、石墨球数、总数。2.数据处理:通过算法计算可知,延伸率=(拉伸长度-试样长度)/试样长度*100%,球化率=石墨球数/总数*100%。3.数据应用:通过延伸率可以知道材料的塑性,延伸率越大说明其塑性性能越好,在相同条件下材料受力时能够发生较大的变形而不至于立即断裂,‌这种性质对于结构的安全性和耐用性非常重要。通过球化率可以评估材料的机械性能和耐用性,球化率越高材料的机械性能和耐用性越好,制备的产品性能更好。通过这些数据可以更直接的了解材料的塑性、机械性能和耐用性,方便后期对浇注液性能的改进,从而提高产品的品质,同时也为采购部门购买相关原材料提供参考价值。
浙江省数据知识产权登记平台2024-09-11 更新200
采购入库仓库管理分析数据
仓储入库效率分析
流程优化
本数据主要应用于企业仓储入库效率管控、采购流程优化、生产物料保障、入库流程标准化管理等核心业务场景。通过对企业全周期原材料采购入库数据进行统计分析,整理采购单号、物料信息、入库及验收数据,计算入库完成率、验收完成率、入库及时率及入库管理综合评分,全面评估采购入库全流程管理质量,量化各环节执行效率。通过评分等级划分,快速识别入库管理异常订单,为仓储流程优化、采购计划调整、生产物料及时供应提供精准量化依据。同时,该数据可用于行业内同类企业采购入库管理对标参考,为同行开展入库管控、流程风险预警提供数据借鉴。
浙江省数据知识产权登记平台2026-08-07 更新30
SKLM01数控龙门机床运行情况分析数据
数控机床
生产数据分析
通过对SKLM01数控龙门机床的加工数据进行统计分析,了解日期、工作令号、部件名称、生产编号、机床编号、加工性质、计划时间、实际开始时间、实际结束时间、加工数量、不合格数量等产线生产数据,分析SKLM01数控龙门机床的时间偏差、合格率、加工效率,通过时间偏差可以评估任务的执行效率、识别潜在的问题区域,并据此调整未来的计划,通过合格率和加工效率了解机床的加工效能和运行稳定性,为机床的后期优化运行提供数据支撑。这些数据,不仅能应用于企业内部,针对产线的运行设备进行优化和采购指导,也能帮助家电、汽车、建材等行业的相关企业深入的了解SKLM01数控龙门机床的工作特性,对企业的相关设备采购工作提供参考价值。算法规则包括以下几个方面:1.数据采集:通过对SKLM01数控龙门机床的加工数据进行采集,包括日期、工作令号、部件名称、生产编号、机床编号、加工性质、计划时间、实际开始时间、实际结束时间、加工数量、不合格数量。2.数据处理:通过算法计算可知,实际完工时间=实际结束时间-实际开始时间;时间偏差=实际完工时间-计划完工时间;合格率=(加工数量-不合格量)/加工总量*100%;加工效率=加工数量/加工时间*100%。3.数据应用:通过时间偏差可以评估任务的执行效率、识别潜在的问题区域,并据此调整未来的计划,通过合格率和加工效率了解机床的加工效能和运行稳定性,为机床的后期优化运行提供数据支撑。便于管理部门对产线进行全面评估,为企业智能化工厂的建设提供支持和数据保障。
浙江省数据知识产权登记平台2024-09-11 更新680
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