質量數據集成的案例
質量管理 | eMMA工藝仿真應用集成方案：打造質量閉環優化新范式
該集成方案在高精度焊接領域（如汽車制造與航空航天）表現尤為突出，真正實現了以質量數據驅動工藝設計的智能閉環，持續提升制造品質與效率。
eMMA與Simufact的集成方案不僅著眼于當前效能提升，更布局于未來的智能化能力躍遷：計劃2025年eMMA與Simufact將通過API直連，實現測量數據實時觸發焊接參數調整，達到實時控制閉環的目標；2026年后將進一步引入AI聯合優化機制，深度融合Simufact物理模型與eMMA的TSAF算法，生成“公差-成本-性能”帕累托最優解，動態推薦工藝窗口（如焊接速度/溫度區間）。
展開 質量管理 | 海克斯康數字化質量平臺助力巴奧米特提升質量監控預警及質量數據分析能力
從2022年開始，海克斯康與巴奧米特共同合作實施了數字化質量平臺一期項目，建設了質量策劃（質量主數據、檢驗工藝、制造工藝等）、供應商質量、過程質量管理（機加過程、外協、后處理等）、檢測設備連接與數據自動采集、質量檔案追溯等模塊，初步搭建起了統一的數字化質量管理平臺，以及建立了統一的質量數據標準、統一的流程規范。
02
解決方案
為進一步精細化質量管理，提升過程質量的監控預警能力、數據分析能力，挖掘QMS系統數據的應用廣度與深度，巴奧米特選擇與海克斯康深化合作，在金華工廠試點上線SPC及質量大數據分析模塊，將質量管控關口前移，以質量數據驅動過程質量的持續提升。
■質量數據聯通：在數字化質量平臺一期項目，已經建立起了統一的數據標準。通過海克斯康數字化質量平臺的柔性擴展，實現業務模塊的質量數據和質量監控預警與質量大數據分析模塊無縫聯通。
■質量監控預警：基于SPC八大判異準則，對關鍵質量特性進行實時監控，出現異常即進行實時通知，即時采取必要的處置措施，避免批量質量問題的發生。
■質量大數據分析：提供假設檢驗、方差分析、回歸分析、試驗設計（DOE）等統計分析技術，深入挖掘數據價值，實現數據驅動的質量持續改進。
03
項目收益
?通過質量數據監控與預警，此項目實現了對已經發生的質量異常進行實時監控，提高質量問題的處置效率；同時對潛在的質量問題進行預警，有效預防產品質量問題的發生。
? 此項目通過質量大數據分析技術的深入應用，利用試驗設計（DOE）、假設檢驗、回歸分析等統計建模技術，對機加工藝參數進行了改進優化和效果確認，提升了過程質量。
? 此項目極大提升了員工的數據分析技能與意識，顯著提升了質量數據的價值挖掘與應用能力。
展開 質量管理 | 質量部門的“升維”革命：eMMA如何讓質量工程師成為“數據科學家”？
在傳統制造范式下，質量工程師的核心職責是“事后判定”——基于測量報告進行合格與否的判斷，角色更像是“數據收集員”和“標準守門員”。然而，在智能制造與數據驅動的浪潮中，對質量部門的期待已從“發現缺陷”躍升至“預測并預防缺陷”，乃至“驅動設計優化與流程再造”。這要求質量工程師必須具備從海量數據中挖掘洞見、驅動決策的能力，即向“數據科學家”轉型。
海克斯康eMMA系統，正是這場“升維”革命中的關鍵賦能平臺。它不僅僅是工具升級，更是思維模式、工作流程與價值創造方式的系統性重塑。
接下來就為大家一一介紹該平臺跨越四重維度的角色進化。
第一重維度
從“經驗直覺”到“數據洞察” —思維的升維
傳統困境：
依賴個人經驗判斷問題根源，決策過程“黑箱化”，難以復現和傳承。
eMMA賦能路徑：
1、全局數據可視
通過eMMA MDM平臺，工程師首次能像查閱地圖一樣，縱覽產品全生命周期的所有尺寸數據，打破數據孤島。
2、3D直覺化分析
流暢的3D引擎將抽象的偏差數據，直觀映射在CAD模型上。工程師能從“看數字”變為“看形變”，洞察空間關聯與裝配影響。
3、SPC語言普及
內置的專業SPC（統計過程控制）算法，將過程波動轉化為Cpk、趨勢圖、柱狀圖、色差圖等“數據語言”，使工程師能用統計思維描述和預測質量狀態。
第二重維度
從“被動檢驗”到“主動預測” — 工具的升維
傳統困境：
工作重心在事后處理超差件，疲于奔命，無法前置干預。
eMMA賦能路徑：
1、預測預警
利用eMMA集成的TSAF時序預測模塊，工程師能基于歷史數據預測關鍵尺寸的未來走向，識別潛在的超差風險點，工作從“救火”轉向“防火”。
展開 質量管理 | 海克斯康質量大數據分析，破解質量管理智能化難題
應用于質量評價、質量分析、質量改進、質量控制等業務場景。
HEXAGON
04
集成AI大模型，實現數據分析智能化
? 海克斯康QMS智慧質量大數據分析模塊為國內研發，技術自主可控；
? 采用B/S架構（網頁版），通過瀏覽器訪問，使用便捷，界面美觀；
? 功能全面。覆蓋質量評價、分析、改進、控制及看板可視化等多個方面；
? 交互式可視化分析模式，有效降低了使用者的技術門檻；
? 智能質量分析。集成人工智能AI大模型，用于知識問答、AI輔助分析、解讀報告、輔助決策等，真正實現質量數據分析的平民化；
? 融合ISO及GB質量分析算法及要求，分析結果準確可靠；
? 支持多品種小批量生產模式的SPC及質量分析；
? 打造行業特點的分析包，彌補了通用工具軟件的專業化不足；
? 數據來源更加靈活。不依賴于特定數據庫，可任意集成已有數據源。
展開 
質量管理 | 數據驅動的質量革新：全新QMS系統開啟企業質量管理新紀元
在工業4.0與智能制造深度融合的今天，某電子材料公司以數字化轉型為契機，正式上線QMS（Quality Management System）質量管理系統。該系統通過全流程數字化管控、智能化分析及標準化協同，構建從原材料到終端產品的全生命周期質量護城河，助力企業實現質量管控效率躍升40%、客戶滿意度提升30%的階段性目標。
全棧式質量管理，覆蓋核心場景
基于行業痛點與客戶需求， QMS系統以"數據驅動、閉環管理"為核心，打造12大功能模塊，覆蓋質量管控全場景：
01
基礎支撐層
? 智能基礎平臺：模塊化架構支持快速部署，集成MES、BPM等系統；
? 動態數據池篩選：實時采集生產、檢測數據，監測異常波動，實現質量風險前置預警。
02
核心業務層
? 質量檢驗全流程數字化：從進料檢驗（IQC）到出貨檢驗（OQC），檢驗標準自動匹配，檢測數據實時同步；
? 閉環問題管理：不合格品精準追溯→8D報告自動生成→糾正預防措施（CAPA）閉環跟蹤，實現PDCA循環效率倍增；
? 工量具管理：校準任務智能提醒+審批流程電子化，確保量測設備100%合規。
03
智能分析層
? SPC+MSA雙擎護航：實時過程能力分析（CPK/PPK）結合量測系統智能評估，直擊質量波動根源；
? OCAP智能處置：異常觸發自動關聯應對預案，響應速度提升60%；
? 全景數據看板：多種統計報表，支持多維度質量分析。
? 通過變更管理流程與數據池動態聯動，實現工藝變更風險預判，客戶投訴率下降25%。
展開 質量管理丨數據驅動質效雙升，數字化質量平臺破解集團化企業質量困局
03
打造統一管理平臺
整合集團內分散的質量數據和管理流程，建立集中式質量管理信息化平臺，實現數據實時共享、業務協同處理，提升管理效率，為管理層提供準確、及時的決策支持。
04
提升合規與風險防控能力
確保集團質量管理活動符合國內外相關法律法規、行業標準要求，建立質量風險識別、評估與應對機制，提前預警潛在質量風險，降低質量事故發生概率及損失。
實現質量管理全價值鏈升級
數字化質量平臺賦能價值
質量提升
通過全面的質量體系建設和產品實現過程質量管控，產品一次合格率顯著提高；產品質量穩定性增強，客戶投訴率降低，提升企業品牌形象和市場競爭力。
效率提升
實現質量管理流程的信息化和自動化，減少人工干預，提高工作效率。例如，質量檢驗報告生成時間縮短，內部審核周期縮短。各部門之間的協同工作更加順暢，問題處理速度加快，整體運營效率得到提升。
成本降低
降低因質量問題導致的返工、報廢、召回等成本。通過優化供應商管理和采購流程，降低采購成本。合理配置質量管理資源，減少不必要的人力、物力浪費，進一步降低運營成本。
決策優化
提供準確、及時的質量數據和分析報告，為管理層決策提供有力支持。管理層能夠基于數據進行科學決策，制定更合理的質量策略和改進措施，提高決策的準確性和有效性，推動企業持續發展。
展開 質量管理 | 離散制造業質量數據管理方案
? 設計數據采集的流程和表單，確保數據的準確性和完整性。
? 對測量設備生成的數據格式進行評估，可以直接或通過數據轉換器統一為Q-DASAQDEF格式數據，以便后續分析工作。
04
軟件安裝和配置
? 安裝 Q-DAS 軟件，并進行相應的配置和調試。
? 與企業現有的系統進行集成，實現數據的無縫對接和共享。
05
培訓與推廣
? 對企業的相關人員進行 Q-DAS 軟件的培訓，使其掌握軟件的使用方法和操作技巧。
? 在企業內部進行推廣和宣傳，提高員工對質量管理的重視程度和參與度。
06
運行和維護
? 正式運行 Q-DAS 軟件，對生產過程進行實時監控和數據分析。
? 定期對軟件進行維護和升級，確保軟件的穩定性和安全性。
#應用效果
01
提高產品質量
? 通過實時監控生產過程和對測量系統進行分析，及時發現和解決質量問題，提高產品的一致性和穩定性。
? 對不合格產品進行追溯和分析，找出問題的根源，采取有效的措施進行改進，降低產品的不合格率。
02
降低生產成本
? 優化生產過程，減少廢品和返工，降低生產成本。
? 提高測量系統的準確性和可靠性，減少測量誤差，降低原材料和零部件的浪費。
03
提高生產效率
? 實現數據采集和分析的自動化，減少人工操作，提高工作效率。
? 及時發現生產過程中的異常情況，采取措施進行調整，減少停機時間，提高生產效率。
04
增強企業競爭力
? 提高產品質量和生產效率，降低生產成本，增強企業的市場競爭力。
? 為企業的決策提供有力的數據支持，幫助企業制定更加科學合理的發展戰略。
總 結
Q-DAS 軟件作為一款先進的質量管理軟件，在離散制造業中具有廣泛的應用前景。
展開 質量管理 | 海克斯康新能源電池工廠質量數據方案
然而，由于缺乏對這些過程參數和結果特性之間關系的深入了解，企業在調整參數時往往只能依靠經驗和試錯，這不僅浪費了大量的時間和資源，還可能導致產品質量不穩定。同時，不明確的參數影響關系也使得質量問題的排查變得困難，一旦出現問題，很難快速準確地找到問題根源并進行有效的解決。
Q-DAS質量大數據解決方案
方 案 概 述
基于Q-DAS 質量大數據解決方案旨在整合新能源電池生產過程中的各種數據資源，通過先進的數據采集、分析和可視化技術，實現對生產過程的實時監控、質量預測和優化決策，從而提升電池質量和生產效率。
1.數據采集與整合
利用傳感器、自動化設備和信息化系統，實時采集生產過程中的各種數據，包括原材料參數、生產工藝參數、檢測數據等。通過數據接口和標準化AQDEF協議，將這些數據整合到統一的數據庫中，實現數據的集中管理。
2. 數據分析與挖掘
運用先進的數據分析算法和模型，對采集到的數據進行深入分析。例如，通過統計過程控制（SPC）技術，實時監控生產過程的穩定性；利用機器學習算法，對電池性能進行預測和故障診斷；通過相關性分析，找出影響電池質量的關鍵因素。
3.可視化與決策支持
將分析結果以直觀、易懂的可視化方式呈現給生產管理人員和技術人員。通過儀表盤、報表等形式，展示生產過程的關鍵指標、質量趨勢和異常情況。同時，提供決策支持功能，幫助用戶根據數據分析結果制定優化措施和決策方案。
具體實施步驟
1、需求分析與規劃
與新能源電池企業合作，深入了解企業的生產流程、質量要求和數據管理現狀。根據企業的實際需求，制定個性化的數字化方案和實施計劃。
2、系統部署與集成
安裝和配置 Q-DAS 質量大數據系統，將其與企業現有的生產設備、檢測設備和信息化系統進行集成。
展開 質量管理 | 海克斯康Q-DAS質量大數據專家SPC解決方案
海克斯康 Q-DAS 軟件產品能夠助力各行業企業提升產品與流程質量，其覆蓋范圍貫穿質量管控全流程：從前期的質量規劃，到中期的檢測數據采集，再到后期的數據可視化呈現與統計分析。憑借符合行業標準及規范要求的評估能力，Q-DAS 已成為該領域的行業領導者，為不同領域企業的質量管控提供可靠支撐。
在統計過程控制（SPC）領域，Q-DAS 憑借對 “過程波動預防” 與 “質量數據深度應用” 的精準聚焦，成為各行業企業提升產品與流程質量的核心工具。其價值不僅限于基礎的質量數據處理，更貫穿 SPC 全生命周期的關鍵環節：從前期的SPC 規劃階段，可協助企業結合行業標準合理進行策劃；到中期的數據采集階段，能直接連接超200種主流測量設備，兼容各類輸出格式，自動抓取 SPC 所需的實時測量數據，避免人工錄入導致的誤差；再到后期的數據可視化與統計分析階段，為現場操作人員-工程師-管理人員各個層級可自動生成符合標準和定制化要求的報表，直觀呈現過程質量狀況，幫助企業在質量問題發生前實現預警。
SPC大循環演示
數據采集與實時監控
手工量檢具
專注于車間現場檢臺手動/半自動數據錄入，實時數據展示與報警監控。
展開 質量管理 | 海克斯康助力Danfoss實現數據自動化管理與質量控制提升
面 臨 挑 戰
在制造企業中，工程、生產和質量保證部門雖有共同的高質量產品生產目標，但數據孤島問題嚴重阻礙了質量控制。許多企業的數據被鎖定在特定機器或設備中，導致數據采集、共享和處理困難。部分制造商手動跟蹤表格或紙質數據的方法耗時、不便共享協作且數據準確性存疑，應用程序解決方案也有局限。Danfoss同樣面臨系統未集成、缺乏統計過程控制（SPC）工具等問題，難以有效評估數據，員工每天需花費大量時間收集和處理數據。
Q-DAS解決方案
易于安裝與配置
2005 年Danfoss決定采用 Q-DAS，其安裝過程簡單，團隊可自行完成安裝和設置。
數據標準化與流程優化
? 公司利用 Q-DAS 對配置和目錄進行標準化，涵蓋從測量請求到數據評估的整個流程。使用了 Q-DAS 的標準設置，并定制了動態數據過濾器用于報告的多個 K域。
? 通過 Q-DAS，統計過程控制和測量系統分析得到改善，審核工作更加順利。在數據可視化方面，將反饋式管理模塊替換為預測式管理模塊。
獲得良好支持
?對于特定客戶的獨特需求，Danfoss可聯系 海克斯康 的支持團隊獲取協助，當地支持團隊能快速響應且無語言障礙，通常在下一個工作日就能提供解決方案。
? 團隊通過添加自定義工具擴展了 Q-DAS 的用途，可編寫適用于不直接支持 Q-DAS 數據格式設備的轉換器，實現從其他系統導出數據到 Q-DAS，從而監控車間的所有系統。
構建質量循環
Q-DAS 幫助Danfoss創建了一個集成的質量循環系統，包含七個不同但相互關聯的質量循環：
01
計量實驗室質量循環
三坐標測量機（CMM）操作員按優先級和測量原因對生產的零件進行測量，測量結果和歷史數據可在 Q-DAS 模塊的 O - QIS MCA/CMM 報告中查看。
展開 質量管理 | Q-DAS solara.MP：新源汽車質量數據的“精準標尺”
01
文章背景
在新能源汽車行業蓬勃發展的當下，產品關鍵特性的質量數據源認證，已然成為企業數據研究的核心要點，而數據本身的可信度，歸根結底源自測量系統與流程的標準化認證。傳統的測量系統分析方法，由于其發展歷程已逾30年，在面對業內日新月異的數據驗證需求與審核標準時，難以滿足業內日益革新的數據驗證要求與審核。特別是隨著 VDA 5 手冊第 3 版以及最新的 ISO 20214-7 標準的推出，如何與國際標準接軌，深入推進測量不確定度研究，已成為汽車行業亟待解決的重要課題。在此背景下，Q-DAS 作為質量大數據領域的專業翹楚，憑借其深厚的技術積淀與豐富的行業經驗，為中國汽車行業企業提供了專業的軟件與咨詢服務，助力眾多企業成功將測量不確定度研究應用于數據驗證工作中，推動行業向更高質量發展。
02
面臨挑戰
在過去相當長的一段時間里，傳統的測量系統分析方法在汽車行業占據主導地位。其主要關注測量系統的偏倚、重復性和再現性等基礎指標，為汽車生產過程中的質量控制提供了一定的支持。然而，隨著行業的不斷發展和研究的逐步深入，數據驗證過程中對變差源的考量愈發全面，各因素之間的相互作用也日益復雜，這使得傳統的測量系統分析邏輯面臨嚴峻挑戰。在這種情況下，汽車行業企業面臨的潛在質量風險顯著增加，傳統方法已難以滿足現代汽車生產對高精度、高可靠性的質量控制要求。
相較而言，測量不確定度研究在數據收集和變差源分析方面展現出了更為科學合理的方法體系。它從一個更為宏觀和全面的視角出發，提供方法可以將測量設備和測量過程中諸多潛在變差源均納入考量范圍，如偏倚參考來源的合理性，短期的穩定性，測量對象的不均一性及環境溫度等因素。
展開 
質量管理 | 海克斯康Q-DAS質量大數據系統，解鎖企業高效運營新姿勢
在食品、醫藥、汽車等對質量追溯要求極高的行業，軟件能夠完整記錄每一批產品的質量數據，從原材料批次到生產班組，再到檢測人員，實現全流程可追溯。無論是應對客戶的質量審核，還是滿足行業監管要求，都能輕松應對，為企業規避合規風險。
來自汽車零部件行業的張先生，對此深有感觸：“之前我們車間的質量數據雜亂無章，每次客戶審核都要加班加點整理資料，生產過程中出現質量問題也找不到根源。自從引入海克斯康Q-DAS系統后，數據自動采集、分析一步到位，異常情況能及時預警，不僅減少了不良品率，客戶審核也一次就能通過，工作效率提升了不止一個檔次。”
除了核心的質量數據分析與管控功能，Q-DAS系統還具備良好的兼容性與擴展性。它能夠與企業ERP、MES等系統無縫集成，實現質量數據與生產、采購、銷售等環節的數據互通，助力企業構建全鏈條的數字化管理體系。無論是中小型企業還是大型集團，都能根據自身需求靈活配置功能模塊，滿足不同階段的質量管控需求。
▼
結 語
在數字化轉型的浪潮下，質量管控的智能化升級已成為企業提升核心競爭力的必然選擇。海克斯康Q-DAS系統，以數據為核心，以智能為驅動，幫助企業打破傳統質量管控的瓶頸，實現從“經驗驅動”向“數據驅動”的轉變。
點擊了解產品更多詳情：Q-DAS 質量大數據專家
展開 質量管理 | 海克斯康3D尺寸數據管理軟件助力知名車企質量提升
某車企作為中國汽車工業的知名品牌，一直致力于提升產品質量和生產效率。在質量管理方面，該車企面臨著諸多挑戰，如軟件質量數據分散、管理效率低下、生產流程復雜等問題。為了解決這些問題，該企業選擇了3D尺寸數據管理軟件作為其質量管理的解決方案。
客戶痛點
質量數據分散：該車企的質量數據分布在多個系統中，難以實現統一管理和分析。
管理效率低下：傳統的質量管理方式依賴人工操作，效率低下且容易出錯。
生產流程復雜：該車企的生產流程涉及多個環節和部門，協調難度大，容易出現質量問題。
01
解 決 方 案
質量規劃與分析
3D尺寸數據管理軟件能夠對汽車行業的車身制造過程進行質量規劃和分析。它從多個計量系統收集車間數據，并與控制管理質量程序相匹配，從而實現自動化和動態分析。這種能力使得制造商能夠在生產過程中實時監控和調整，確保產品質量的持續改進。
尺寸數據管理
3D尺寸數據管理軟件支持對產品全生命周期涉及的三維尺寸數據進行基于產品結構樹的標準化管理。通過流暢的3D分析引擎和專業的SPC統計方法，3D尺寸數據管理軟件確保各階段產品質量的持續改進。這對于車身領域尤為重要，因為車身的尺寸精度直接影響到整車的性能和外觀。
AI算法預測
3D尺寸數據管理軟件還利用AI人工智能技術預測尺寸數據變化趨勢。通過集成AI算法，可以結合輸入的歷史抽檢尺寸數據，按照時間序列智能預測輸出未來數據的趨勢結果。這種預測能力使得制造商能夠提前洞察潛在的質量問題，并準備相應的應對措施，從而減少生產中斷和返工的風險。
便捷的質量數據分析
對于鈑金件、內外飾等產品的塑型、成型過程，3D尺寸數據管理軟件提供了便捷的質量數據分析手段。
展開 氣體質量流量計是否可以與其他設備進行集成？
在工業自動化、半導體制造、實驗室分析以及新能源研發等領域，氣體的精確控制是確保工藝穩定性和產品質量的核心環節，作為全球領先的氣體質量流量計和控制器供應商，布瑯軻鍶特（Bronkhorst） 經常收到客戶這樣的疑問：“氣體質量流量計是否可以與其他設備進行集成？”答案是肯定的，而且這種集成能力正是智能流量控制系統的基石。
布瑯軻鍶特Bronkhorst-氣體質量流量計：https://www.bronkhorst-china.com/
無縫集成：從單一設備到智能系統
氣體質量流量計（MFM）和質量流量控制器（MFC）早已不再是孤立的測量儀表，在布瑯軻鍶特的產品理念中，每一臺設備都是龐大自動化網絡中的一個智能節點，無論是與可編程邏輯控制器（PLC）、分布式控制系統（DCS），還是與上位機軟件、數據采集系統（SCADA）進行集成，Bronkhorst 的設備都能提供卓越的兼容性。
這種集成的核心在于多樣化的通信協議支持，傳統的模擬信號（如 0-5V, 4-20mA）雖然仍在廣泛使用，但工業更傾向于數字通信帶來的高附加值，布瑯軻鍶特的產品線全面支持主流工業總線協議，包括 PROFIBUS、PROFINET、EtherCAT、Modbus TCP/IP、DeviceNet 以及 RS-232/485 等，這意味著工程師可以輕松地將流量計接入現有的工廠網絡，無需復雜的轉換網關，即可實現實時數據的雙向傳輸。
展開 質量管理 | 海克斯康助力風電零部件企業以數據驅動質量數字化
項目以實現制造工藝原始創新為目標，以提高零部件加工精度為切入點，集成國內外各類先進加工設備300多臺套，配套先進智能化管理軟件，實現全流程智能設計、智能生產、智能裝備、智能管理、智能服務，小批量定制，24小時無人值守，具有單耗低、排放低、效率高等特點，單位綜合能耗達到行業最低水平。
海克斯康憑借其在國內外實施的數字化檢測系統建設經驗，通過提供數字化質量平臺，幫助某風電零部件企業實現貫穿質量控制和質量管理的全面質量管理，并結合高端風電精密部件的特點，幫助實現“數據驅動、狀態感知、實時分析、優化決策、精準執行”的質量控制系統，推動企業質量管理過程的全面升級。
“
Part.02
用戶需求
01
公司系統多，系統間的數據沒有聯通；
02
數據傳遞依賴人工記錄、紙質單據傳閱，數據的準確性難以保障；
03
工藝信息、工單、質量數據等傳遞依賴于紙質單據，效率低、追溯復雜、保存困難、難以進行有效的過程控制；
04
質量異常管理，通過線下紙質單據管理，處理效率低，追溯困難；
05
檢測設備數據，手動記錄到紙質單據，無法保證數據的及時性、準確性、一致性；
06
檢驗過程，人工查閱紙質圖紙、工藝規范等文檔過程繁瑣，且紙質文件保存、下發成本較高；
07
質量數據監控困難，靠人工巡查，成本高、效果差；
08
質量數據統計分析，依賴人工進行數據匯總、分析，效率較低。
“
Part.03
解決方案
基于企業目前質量管理面臨的核心問題和需求，海克斯康的數字化質量管理平臺，結合高端風電精密部件行星銷軸、箱體、齒輪等典型零件特點，圍繞高端風電精密零件智能制造能力體系，以“數據驅動、狀態感知、實時分析、優化決策、精準執行”為方針，以銷軸數字化產線為應用單位，建設面向生產過程的自主決策質量控制系統。
展開 