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背景

在工業制造企業數智化轉型落地實施的關鍵時期，企業正面臨著產品質量全過程管控范式重構的機遇與挑戰。隨著市場產品升級至“質量主權”競爭，傳統抽樣檢驗和事后糾偏為主的質量管理已無法滿足高端市場對產品一致性、質量可追溯性的嚴格要求。因此，構建全鏈路生產制造數據驅動的數字化質控體系，成為企業實現質量突破、構建強大產品力的關鍵。

業務痛點

質量風險滯后

質量過程控制不足，問題事后分析，風險大。

檢測覆蓋不全

多為抽檢，無法全量參數覆蓋。

根因無法診斷

缺乏質量關鍵影響參數的識別，質量排查優化改進無抓手和依據。

追溯成本高昂

未形成全過程的質量數據管理與因素分析鏈路，質量追溯慢、成本高。

解決方案

基于數據驅動的智能化質量控制方法：利用大數據、機器學習等智能化算法，實現產品質量關鍵影響參數的識別、控制推薦、質量根因分析以及質量預測等應用。充分利用產品生產過程及質量檢驗結果等各類數據，替代傳統主觀判斷過程，實現更及時、精準、高效的質量控制。
面向研制的全過程產品質量管控應用：實現產品研發設計中參數設定的效率優化、生產執行側的精準控制以及交付檢驗側的查漏補缺，全面控制產品生產制造全過程質量。
構建全方位的一體化質量控制與優化體系：實現生產質量現狀實時監測、質量原因及影響動態分析，產品質量提前預測及預警，提供集監控、分析、預警的一體化質量服務。