数据采集
提供丰富的数据采集方式，满足不同场景应用需求，并自动生产数据报表，避免大量人工汇总报表
MaiSse结合当前制造业发展情况，紧跟质量管理发展趋势、加速质量体系升级与深化质量管理数字化研发，MaiSse-QMS将筑牢质量生命线，重塑企业核心竞争力。
导入质量控制标准，实现对来料、制程、发货等质量检验基准标准化，实现检验标准在线编制和批量导入、审核，实现检验标准系统自动推送，解决人工线下查找资料、携带大量检验技术文件到现场检验的痛点。
通过来料质量、不合格品处理信息的采集，系统可以实现任一时间段、任一零部件/物料、任一供应商合格率统计、不良分布、配送效率、检验效率等分析，提升公司供应商管理人员对供应商质量水平的统计分析效率。
制程检验包含如首末检、巡检、抽检、全检等并支持工序或工位员工自互检，制定对应的检验策略机制，自动记录检验数据及缺陷分类管理，实现全程无纸化作业，可与MES及 SPC系统数据集成。
根据发货单对产品规格、数量核对，依照检验标准执行发货质量检验并记录检验数据。对发货的产品质量实时掌握，及时掌握是否有影响发货的质量问题发生，改进产品质量，提高客户满意度，提高市场竞争力。
在线记录售后与客户投诉的质量信息，建立事件处理流程对过程进行监督与跟踪，将因质量异常投诉原因分类管理可输出PPM/MIE等报表，以此不断提高客户满意度。
基于系统内的数据连，当产品质量出现异常时，扫描产品条码查询整个生产过程履历，包含，人、机、料、法、环、测等环节，支持正反向追溯，可快速查询并定位出错环节。
提供丰富的数据采集方式，满足不同场景应用需求，并自动生产数据报表，避免大量人工汇总报表
采集上来的各类数据对接到SPC系统，SPC系统实现在线质量监测并实时预警，同时呈现图形报表
发生质量异常事件，如制程不良、成品不良、客户投诉等情况，在系统中可快速追溯到相关过程履历
通过对不良数据进行分析找出影响不合格的潜在原因，从根本上解决问题，并防止同样问题再次出现
基于改善纠正结果，建立标准化的流程和程序，提高工作效率和一致性，降低错误和缺陷的风险
实时生成不同维度的统计报表，如供应商、物料、产品、异常原因及PPM/MIE等以图形化呈现
传统的纸质作业状态；无体系化与标准化导致管理混乱；数据无法及时准确归档；供应商、制程、售后质量数据分散无法及时汇总；产品出现问题后无法及时精准定位到原因。
迈斯建立完善的质量管理体系及标准作业流程，实现数字质检作业，建立质量缺陷代码库，利用条码及IOT技术实现制程数据采集与关联，通过物料及产品码实现正反向追溯。
MaiSse-Qms系统实现建立全流程数字化追溯链，对产品生产过程中各个环节的建立追溯数据库。MaiSse-Qms系统可以帮助企业快速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系统的应用，能够提高企业生产效率、降低风险、提升竞争力，并赢得消费者的信任和认可。
MaiSse-Qms系统的作用是提升质量管理、强化供应链管理、实现合规要求满足、加强召回管理、提升客户满意度，以及支持数据分析与持续改进。
MaiSse-Qms系统可以收集大量的生产质量信息，为企业提供有价值的数据分析依据。基于这些数据，企业可以进行生产过程的持续改进，优化生产效率和质量，提高竞争力。
通过IT手段贯通各业务过程质量数据链，构建质量管理统计分析、在线监控预警及异常的改进协同平台。
