质量大数据应用

帮助企业构建完整的产品质量数据包，以优化产品质量为目标，以全面质量管理理念为指引，分析全过程的质量数据和问题，寻找质量改进点，帮助企业向质量预防和预测模式转型。集成质量标准、IQC、IPQC、FQC、OQC等数据，然后在此基础上构建质量知识库，以及质量异常定位模型，并对人、机、料、法等要素进行优化，提升质量水平

利用已有知识和算法模型，帮助企业建立质量知识库，梳理质量问题和原因、解决方案之间的关联关系，从而可以在第一时间快速解决质量隐患和问题

构建质量追溯和异常定位模型，逐层分析造成质量问题的人、机、料、法、环等要素，给出造成质量问题的原因，从而不断优化生产要素，提升产品质量

对关键工序，建立质量与工艺参数的关联关系，对工艺参数进行优化，并与设备采集后的数据进行比对，对执行的工艺参数进行控制，保证产品加工过程中的质量最优

建立覆盖预防成本、鉴定成本、缺陷成本（内部质量损失和外部质量损失） 的质量成本核算体系，不断分析和优化质量成本