AI賦能
數(shù)據(jù)驅(qū)動
智造協(xié)同
傳統(tǒng)的質(zhì)量管理工具由于缺乏實時數(shù)據(jù)的支撐，只能做到事后管理，增加了質(zhì)量改進的時間跨度，造成比較嚴重的質(zhì)量損失。通過質(zhì)量大數(shù)據(jù)平臺的構建，可以實時、透明地管理質(zhì)量過程；通過大數(shù)據(jù)分析手段和機器學習模型的建立，可以建立預測性質(zhì)量管理機制，做到預先質(zhì)量控制，大大降低質(zhì)量成本，提升生產(chǎn)良率。
管理方法結(jié)合
與質(zhì)量管理方法和理論相結(jié)合，增強管理體系建設的效能。
智能化應用
支持工業(yè)知識圖譜建設，沉淀工業(yè)機理知識庫，提升企業(yè)在行業(yè)中的競爭能力。
高效數(shù)據(jù)處理
分布式并行計算數(shù)據(jù)處理能力，快速定位質(zhì)量缺陷及問題點，找出根因，快速調(diào)整工藝參數(shù)及設備控制，提升良率和管理效率。
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