制造质量分析控制解决方案

背景

在工业制造企业数智化转型落地实施的关键时期，企业正面临着产品质量全过程管控范式重构的机遇与挑战。随着市场产品升级至“质量主权”竞争，传统抽样检验和事后纠偏为主的质量管理已无法满足高端市场对产品一致性、质量可追溯性的严格要求。因此，构建全链路生产制造数据驱动的数字化质控体系，成为企业实现质量突破、构建强大产品力的关键。

业务痛点

质量风险滞后

质量过程控制不足，问题事后分析，风险大。

检测覆盖不全

多为抽检，无法全量参数覆盖。

根因无法诊断

缺乏质量关键影响参数的识别，质量排查优化改进无抓手和依据。

追溯成本高昂

未形成全过程的质量数据管理与因素分析链路，质量追溯慢、成本高。

解决方案

基于数据驱动的智能化质量控制方法：利用大数据、机器学习等智能化算法，实现产品质量关键影响参数的识别、控制推荐、质量根因分析以及质量预测等应用。充分利用产品生产过程及质量检验结果等各类数据，替代传统主观判断过程，实现更及时、精准、高效的质量控制。
面向研制的全过程产品质量管控应用：实现产品研发设计中参数设定的效率优化、生产执行侧的精准控制以及交付检验侧的查漏补缺，全面控制产品生产制造全过程质量。
构建全方位的一体化质量控制与优化体系：实现生产质量现状实时监测、质量原因及影响动态分析，产品质量提前预测及预警，提供集监控、分析、预警的一体化质量服务。