质量管理 | AI赋能QMS 提升质量控制效率，重塑企业质量文化

随着DeepSeek大模型在国内的快速发展，企业对AI应用关注度也越来越高，海克斯康数字化质量平台将AI融入传统质量管理流程，实现任务自动化，增强数据分析能力，并提供预测性洞察，从而提高效率、准确性和整体质量控制。

AI质量知识库主要功能

在诸多AI应用中，AI质量知识库便是一个典型应用，其主要功能如下：

特定领域智能助手

通过导入特定领域文档或问答来训练 AI 模型，使其能够基于特定领域知识库进行交互式对话，构建特定领域的 AI 智能助手。

多种大模型配置

支持 DeepSeek、GPT、Claude、文心一言等多种 LLM 模型。

自动化数据预处理

提供手动输入、直接分段、LLM 自动处理等多种数据导入方式，自动完成文本预处理、向量化和 QA 分割，节省手动训练时间，提高效率。

工作流编排

支持工作流（AI Workflow）编排，可以基于可视化的拖拽界面设计更加复杂的问答流程，如查询数据、查询任务、预约会议等。

API集成

提供与 OpenAI 官方接口对齐的 API，可直接接入现有 GPT 应用，可集成企业微信、公众号、飞书等移动平台，实现移动端应用。

AI质量知识库应用场景

海克斯康数字化质量平台的AI质量知识库已在众多客户落地应用，其中客户最常用的应用场景主要有以下几种：

智能问答

这是AI质量知识库最普遍的应用场景，通过将质量标准、质量文档、质量知识，质量数据等各种资料喂给AI质量知识库，便可通过AI大模型实现智能问答，大大提高知识的检索效率和准确性。

自动化任务处理

系统可基于AI质量知识库，对质量管理流程进行自动化处理。如在不合格品处置过程中，系统根据历史处置数据，可自动对同样的不合格品信息进行自动化处置，大大减少了不合格品处置周期和工作量，极大的提升了工作效率。

自动化质量改进

系统可基于AI质量知识库，对质量问题进行自动化原因分析和质量改进。如在质量问题8D改进中，系统可根据质量问题现象，自动进行原因分析和纠正措施建议，相关责任人只需进行对应的验证即可，大大提升质量问题改进周期和改进效率，成为产品质量提升的关键利器。

质量异常洞察

系统可基于AI质量知识库中的生产和检验数据，建立质量异常预测模型。基于质量预测模型，可在质量发生异常前，提前进行质量预警，并提供纠正措施建议，可有效避免不合格产品的出现，降低质量损失成本。

结语

AI在质量管理系统中的深度融合，正从根本上变革传统质量管理的模式与边界。其核心价值在于将质量管理从被动、滞后、抽样式的“事后检验”，升级为主动、实时、全量的“事前预警”与“事中控制”。 AI不仅是提升质量控制效率的工具，更是重塑企业质量文化、构建企业核心竞争力的战略引擎。它让质量管理变得更智能、更可靠、更具前瞻性，最终为企业创造更高的客户满意度、更低的运营成本以及更强的市场信誉。