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質(zhì)量管理 | ??怂箍蒂|(zhì)量大數(shù)據(jù)分析,破解質(zhì)量管理智能化難題

國際金屬加工網(wǎng) 2025年05月09日

01  什么是質(zhì)量大數(shù)據(jù)

質(zhì)量大數(shù)據(jù)是產(chǎn)品在其生命周期的各階段所產(chǎn)生的與質(zhì)量相關(guān)的各類數(shù)據(jù)及相關(guān)應(yīng)用技術(shù)的總稱。除質(zhì)量數(shù)據(jù)本身外,還包括質(zhì)量數(shù)據(jù)的采集、存儲、分析等相關(guān)應(yīng)用技術(shù)。

質(zhì)量大數(shù)據(jù)從來源看,主要有:與質(zhì)量直接相關(guān)的質(zhì)量檢驗結(jié)果與可靠性數(shù)據(jù);直接影響質(zhì)量形成的過程參數(shù),這類數(shù)據(jù)一般由IOT進(jìn)行采集;還包括與質(zhì)量相關(guān)聯(lián)的其它信息化系統(tǒng)(如MES系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)等)的數(shù)據(jù)。

在人工智能時代,數(shù)據(jù)是核心基礎(chǔ)資源,對企業(yè)來說,數(shù)據(jù)是重要資產(chǎn)。這些數(shù)據(jù)經(jīng)過適當(dāng)?shù)奶幚怼⒎治龊蛻?yīng)用,將為企業(yè)經(jīng)營帶來巨大的價值。

02  質(zhì)量大數(shù)據(jù)的價值—兩個閉環(huán)

質(zhì)量大數(shù)據(jù)在產(chǎn)品質(zhì)量控制中的價值可以歸納為兩個閉環(huán):過程質(zhì)量控制小閉環(huán)及設(shè)計工藝優(yōu)化大閉環(huán)。

下圖的左邊是產(chǎn)品質(zhì)量的實現(xiàn)過程,右邊是質(zhì)量大數(shù)據(jù)在產(chǎn)品質(zhì)量控制中的應(yīng)用。

? 在加工裝配至質(zhì)量檢測階段,通過對核心質(zhì)量指標(biāo)及關(guān)鍵過程參數(shù)進(jìn)行實時監(jiān)控,及時調(diào)整過程異常,確保產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定,實現(xiàn)過程質(zhì)量控制的小閉環(huán)(閉環(huán)一)。

? 在采集的大量的質(zhì)量、工藝數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,通過應(yīng)用質(zhì)量大數(shù)據(jù)分析技術(shù),進(jìn)行質(zhì)量優(yōu)化分析,并將分析結(jié)果反饋至工藝、設(shè)計階段,推動工藝、設(shè)計優(yōu)化,實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量持續(xù)改善,即工藝設(shè)計優(yōu)化大閉環(huán)(閉環(huán)二)。

 03  ??怂箍礠MS解決方案

??怂箍?/a>質(zhì)量大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)是??怂箍禂?shù)字化質(zhì)量平臺(QMS系統(tǒng))的核心模塊,聚焦質(zhì)量與可靠性大數(shù)據(jù)的價值挖掘與應(yīng)用,賦能企業(yè)質(zhì)量管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化升級。其核心功能包括多元異構(gòu)質(zhì)量數(shù)據(jù)的采集與管理、質(zhì)量數(shù)據(jù)可視化分析與看板、測量系統(tǒng)分析(MSA)、統(tǒng)計過程控制(SPC)、質(zhì)量實時監(jiān)控預(yù)警等常規(guī)質(zhì)量分析功能,同時具備高階統(tǒng)計建模及AI智能化分析擴(kuò)展能力。應(yīng)用于質(zhì)量評價、質(zhì)量分析、質(zhì)量改進(jìn)、質(zhì)量控制等業(yè)務(wù)場景。

04  集成AI大模型,實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析智能化

? ??怂箍礠MS智慧質(zhì)量大數(shù)據(jù)分析模塊為國內(nèi)研發(fā),技術(shù)自主可控;

? 采用B/S架構(gòu)(網(wǎng)頁版),通過瀏覽器訪問,使用便捷,界面美觀;

? 功能全面。覆蓋質(zhì)量評價、分析、改進(jìn)、控制及看板可視化等多個方面;

? 交互式可視化分析模式,有效降低了使用者的技術(shù)門檻;

? 智能質(zhì)量分析。集成人工智能AI大模型,用于知識問答、AI輔助分析、解讀報告、輔助決策等,真正實現(xiàn)質(zhì)量數(shù)據(jù)分析的平民化;

? 融合ISO及GB質(zhì)量分析算法及要求,分析結(jié)果準(zhǔn)確可靠;

? 支持多品種小批量生產(chǎn)模式的SPC及質(zhì)量分析;

? 打造行業(yè)特點的分析包,彌補(bǔ)了通用工具軟件的專業(yè)化不足;

? 數(shù)據(jù)來源更加靈活。不依賴于特定數(shù)據(jù)庫,可任意集成已有數(shù)據(jù)源。

  

   

  

(??怂箍倒I(yè)軟件)

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