隨著大數據、人工智能、5G網絡、傳感器等技術領域的飛速發展，越來越多的制造企業將目光聚焦于工廠的數字化升級。然而理想是美好的，但現實情況卻是大多數工廠往往缺乏對質量大數據的全面理解，同時數據壁壘遍布，缺乏打通手段。

那么在智能工廠轉型升級的進程中，如何統一數據流，將質量信息進行及時展示與反饋？管理者如何從數據維度對智能工廠進行科學管理？本期直播講堂邀請到行業經驗豐富的海克斯康Q-DAS專家，從典型案例和實際應用的角度，對質量關聯關系進行深度挖掘，全面闡述智能工廠中的質量大數據分析與運用。

直播預告

智能工廠中的質量大數據分析與運用

直播時間：5月10日14點

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質量大數據行業運用現狀 

針對企業缺乏有效的質量管理方法和工具；缺乏產品全生命周期的質量管控；“信息化孤島”情況嚴重，質量業務效率低等問題，本次直播把脈工廠數字化轉型的痛點，提供車間級、工廠級到多工廠企業級質量管理解決方案，幫助車間/工廠/企業實現其內外部高效、透明、協同的質量管控鏈，打通內外生產上下游的信息孤島，協同實現提質降本增效。

質量大數據數據流打通方法 

數據是進行數據分析的基礎，直接參與質量管理各個環節的預判決策。本次直播以“ 質量、效率、成本” 為根本出發點，通過將質量控制融入設計、采購、生產、售后等環節，并深入應用到企業質量體系管理、質量過程控制、質量成本分析、質量數據應用和系統互聯互通當中，協同設計、工藝和生產各環節同步決策及快速改進，實現數據流有效打通。

質量大數據管理應用場景 

介紹質量變化點管理、產品全生命周期、服務質量管理、客戶需求管理等應用場景，分析提供企業運營者對質量大數據的應用方法，以及及時進行質量數據反饋和相關部門進行信息互通的手段；深入分析質量問題根因，并對智慧工廠未來的質量與可靠性進行預測。

孟逸麟

Q-DAS統計學培訓講師

CAQ 六西格瑪綠帶

曾為上汽大眾、寶馬汽車、聯合汽車電子、長安汽車等企業做過培訓，在汽車行業有豐富的培訓與咨詢工作經驗，能夠分析客戶需求，提供相應的解決方案，及時對客戶的疑問作出反饋。