生 产 质 量 管 理
物 流 仓 储 管 理
现 场 S P C 管 理
工 艺 管 理
AI赋能
数据驱动

智造协同

数 据 集 成
工 程 研 发 管 理
生 产 运 营 管 理
A I 视 觉 检 测
数 字 化 决 策
B I 报 表
A I 大 数 据 分 析
质 量 管 理 平 台
设 备 及 产 线 单 元 管 理
厂 务 管 理
传统的质量管理工具由于缺乏实时数据的支撑,只能做到事后管理,增加了质量改进的时间跨度,造成比较严重的质量损失。通过质量大数据平台的构建,可以实时、透明地管理质量过程;通过大数据分析手段和机器学习模型的建立,可以建立预测性质量管理机制,做到预先质量控制,大大降低质量成本,提升生产良率。


质 量 管 理 平 台
管理方法结合


与质量管理方法和理论相结合,增强管理体系建设的效能

       智能化应用

支持工业知识图谱建设,沉淀工业机理知识库,提升企业在行业中的竞争能力

       高效数据处理


分布式并行计算数据处理能力,快速定位质量缺陷及问题点,找出根因,快速调整工艺参数及设备控制,提升良率和管理效率