质量管理 | 海克斯康质量大数据分析，破解质量管理智能化难题

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什么是质量大数据

质量大数据是产品在其生命周期的各阶段所产生的与质量相关的各类数据及相关应用技术的总称。除质量数据本身外，还包括质量数据的采集、存储、分析等相关应用技术。

质量大数据从来源看，主要有：与质量直接相关的质量检验结果与可靠性数据；直接影响质量形成的过程参数，这类数据一般由IOT进行采集；还包括与质量相关联的其它信息化系统（如MES系统、ERP系统等）的数据。

在人工智能时代，数据是核心基础资源，对企业来说，数据是重要资产。这些数据经过适当的处理、分析和应用，将为企业经营带来巨大的价值。

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质量大数据的价值—两个闭环

质量大数据在产品质量控制中的价值可以归纳为两个闭环：过程质量控制小闭环及设计工艺优化大闭环。

下图的左边是产品质量的实现过程，右边是质量大数据在产品质量控制中的应用。

• 在加工装配至质量检测阶段，通过对核心质量指标及关键过程参数进行实时监控，及时调整过程异常，确保产品质量的稳定，实现过程质量控制的小闭环（闭环一）。

• 在采集的大量的质量、工艺数据基础上，通过应用质量大数据分析技术，进行质量优化分析，并将分析结果反馈至工艺、设计阶段，推动工艺、设计优化，实现产品质量持续改善，即工艺设计优化大闭环（闭环二）。

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海克斯康QMS解决方案

海克斯康质量大数据分析系统是海克斯康数字化质量平台（QMS系统）的核心模块，聚焦质量与可靠性大数据的价值挖掘与应用，赋能企业质量管理数字化转型与智能化升级。其核心功能包括多元异构质量数据的采集与管理、质量数据可视化分析与看板、测量系统分析（MSA）、统计过程控制（SPC）、质量实时监控预警等常规质量分析功能，同时具备高阶统计建模及AI智能化分析扩展能力。应用于质量评价、质量分析、质量改进、质量控制等业务场景。

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集成AI大模型，实现数据分析智能化

• 海克斯康QMS智慧质量大数据分析模块为国内研发，技术自主可控；

• 采用B/S架构（网页版），通过浏览器访问，使用便捷，界面美观；

• 功能全面。覆盖质量评价、分析、改进、控制及看板可视化等多个方面；

• 交互式可视化分析模式，有效降低了使用者的技术门槛；

• 智能质量分析。集成人工智能AI大模型，用于知识问答、AI辅助分析、解读报告、辅助决策等，真正实现质量数据分析的平民化；

• 融合ISO及GB质量分析算法及要求，分析结果准确可靠；

• 支持多品种小批量生产模式的SPC及质量分析；

• 打造行业特点的分析包，弥补了通用工具软件的专业化不足；

• 数据来源更加灵活。不依赖于特定数据库，可任意集成已有数据源。