質量數據管理的案例
質量管理 | 3D尺寸數據管理項目高頻關注問題（EP1）
?？怂箍?em>質量數據管理系統憑借“eMMA質量數據全流程管理及協同共享方案”，為廣大企業用戶提供將構思付諸實踐所需要的功能，為用戶量身打造與自身需求相匹配的質量系統，實現數據指導決策，通過數字化賦能智能制造。
eMMA產品模塊架構最初以BMW的業務場景為藍圖進行設計，目前eMMA在國內已經與多家知名企業展開密切合作與使用場景共創，持續拓展軟件各方面功能，并基于中國用戶使用習慣優化迭代軟件設計。
eMMA系統具備眾多功能亮點功能，包括：許可證授權超級浮動權限、流暢的3D交互引擎、結合產品3D模型數據比對分析（包含基礎SPC分析能力）、點云數據的解析和管理、跨平臺多零件基于測量數據的虛擬匹配驗證、集成Q-DAS SPC軟件核心算法等。
Q:
作為企業管理者或質量團隊負責人，用戶如何判斷自身企業需不需要搭建數字化質量系統，尤其是尺寸數據管理系統？
A :
判斷企業是否需要搭建數字化質量系統，尤其是尺寸數據管理系統，可以從以下幾個方面進行考慮：
01
數據規模和復雜性
如果企業在生產過程中產生大量的尺寸數據，且這些數據來源多樣、結構復雜，手動處理和分析變得困難且容易出錯，那么就需要數字化系統來進行有效的管理。
02
質量控制要求
如果企業所處的行業對產品質量要求極高，尺寸精度的控制至關重要，而傳統方法難以滿足嚴格的質量標準，那么數字化質量系統有助于實現更精確的質量控制。
03
生產效率和成本
頻繁的尺寸測量和數據處理耗費大量時間和人力，導致生產效率低下、成本增加。數字化系統能夠自動采集、分析數據，提高效率并降低成本。
04
供應鏈協同
如果企業與供應商和客戶之間需要頻繁共享和協同處理尺寸數據，以確保整個供應鏈的質量一致性，數字化系統可以提供更便捷和準確的溝通方式。
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 質量管理 | ?？怂箍?em>質量大數據分析，破解質量管理智能化難題
HEXAGON
01
什么是質量大數據
質量大數據是產品在其生命周期的各階段所產生的與質量相關的各類數據及相關應用技術的總稱。除質量數據本身外，還包括質量數據的采集、存儲、分析等相關應用技術。
質量大數據從來源看，主要有：與質量直接相關的質量檢驗結果與可靠性數據；直接影響質量形成的過程參數，這類數據一般由IOT進行采集；還包括與質量相關聯的其它信息化系統（如MES系統、ERP系統等）的數據。
在人工智能時代，數據是核心基礎資源，對企業來說，數據是重要資產。這些數據經過適當的處理、分析和應用，將為企業經營帶來巨大的價值。
HEXAGON
02
質量大數據的價值—兩個閉環
質量大數據在產品質量控制中的價值可以歸納為兩個閉環：過程質量控制小閉環及設計工藝優化大閉環。
下圖的左邊是產品質量的實現過程，右邊是質量大數據在產品質量控制中的應用。
? 在加工裝配至質量檢測階段，通過對核心質量指標及關鍵過程參數進行實時監控，及時調整過程異常，確保產品質量的穩定，實現過程質量控制的小閉環（閉環一）。
? 在采集的大量的質量、工藝數據基礎上，通過應用質量大數據分析技術，進行質量優化分析，并將分析結果反饋至工藝、設計階段，推動工藝、設計優化，實現產品質量持續改善，即工藝設計優化大閉環（閉環二）。
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03
海克斯康QMS解決方案
海克斯康質量大數據分析系統是?？怂箍禂底只?em>質量平臺（QMS系統）的核心模塊，聚焦質量與可靠性大數據的價值挖掘與應用，賦能企業質量管理數字化轉型與智能化升級。其核心功能包括多元異構質量數據的采集與管理、質量數據可視化分析與看板、測量系統分析（MSA）、統計過程控制（SPC）、質量實時監控預警等常規質量分析功能，同時具備高階統計建模及AI智能化分析擴展能力。
展開 質量管理 | 離散制造業質量數據管理方案
離散制造業正面臨著激烈且嚴苛的市場環境，企業只有不斷提高產品質量、降低生產成本、優化生產流程才能實現持續快速發展。Q-DAS 軟件作為一款先進的質量管理軟件，為離散制造業提供了強大的解決方案。它能夠幫助企業實現數據采集、分析和報告的自動化，提高質量管理的效率和準確性，為企業的決策提供有力的數據支持。
Q-DAS專注于制造過程數據統計分析和質量數據可視化管理及報告，最早為大眾、寶馬、博世、麥格納等公司開發制造質量管理系統，并逐步推廣到汽車、航空、機械制造、電子、食品、醫藥和化工等行業。Q-DAS軟件系統以人、機、料、法、環為主線，貫穿并涵蓋企業制造PDCA全過程。
PART1
Q-DAS 1.0
■ SPC系統國際標準的制定者（ISO 7870 、ISO 22514【Q-DAS擁有基于ISO22514標準自動計算CP,CPK能力的專利】、ISO 11464 、德國VDA SPC/MSA 的所有核心算法）；
■ 行業標準的制定者（AQDEF、Q-IF、Q-SAP/MES/PLM ）；
■ 企業標準制定者（Ford, GM, Chrysler, VW, Mercedes, BMW, Daimler, Magna, Bosch, ZF等40家大型公司都在公司章程中強制指定為SPC系統供應商）。
PART2
Q-DAS 2.0
Q-DAS CAMERA 解決方案（數據采集、數據監控、數據管理、數據評定、數據報告、數據歸檔。
PART3
Q-DAS 3.0
■ 真正意義上的(工業4.0/適應中國制造2025戰略)；
■ 智能質量大數據分析系統（全生命周期質量管理）。
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 | 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 | ?？怂箍敌履茉措姵毓S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 | ?？怂箍抵anfoss實現數據自動化管理與質量控制提升
質量提升：改進了統計過程控制和測量系統分析，審核更加順利，公司的數據安全性也得到增強。
通過采用 Q-DAS 軟件，Danfoss成功解決了數據管理和質量控制方面的難題，實現了高效、智能的生產管理，為企業的持續發展奠定了堅實基礎。Q-DAS 軟件以其強大的功能和良好的適應性，成為制造企業提升質量和效率的有力工具。
質量管理 | 海克斯康Q-DAS重塑數據采集分析體系，賦能制造業智能化升級
在全球產業數字化升級的趨勢下，制造業集團往往面臨多廠區數據孤島林立、質量管控效率低下等共性難題。海克斯康Q-DAS作為一款質量數據管理的核心軟件，憑借開箱即用的友好性與強大的功能擴展性，幫助企業構建起數據驅動的持續改進機制，在行業質量競爭中構筑起“護城河”。
全價值鏈標準化體系
從數據采集到決策的端到端貫通
Q-DAS的核心價值首先在于重塑企業級標準化能力。通過部署統一的通用配置模板，企業可實現全球制造基地在測量計劃、數據格式、分析維度上的全維度對齊。以精密零部件生產線為例，系統預設的200余項標準測量項覆蓋幾何尺寸、材料性能、公差范圍等關鍵參數，各工廠僅需在標準化框架內自定義5%-10%的本地化K字段（如特定客戶要求的專項檢測指標），即可快速搭建專屬質量數據庫，兼顧規范性與靈活性。
這種標準化絕非僵化的 “一刀切”，而是通過動態數據過濾技術實現 “剛性框架+柔性適配” 的平衡。當需要為重點客戶生成定制化質量報告時，工程師只需調用預配置的動態K字段組合，系統便能自動從多維度數據庫中精準抓取所需信息，將傳統48小時的報告編制周期壓縮至2小時。這種模式不僅讓ISO審核、客戶審核的效率提升70%，更使審計不符合項減少 65%，為企業構建起高效合規的質量管理基石。
從被動響應到主動預測
智能分析重構質量管理范式
在統計過程控制（SPC）領域，Q-DAS的進階應用正在顛覆傳統質量管控邏輯。系統內置的20余種統計分析模塊（如 Cpk過程能力分析、CUSUM累積和控制圖等），能實時捕捉生產環節的細微波動。例如，當車間注塑機溫度出現0.5℃的異常漂移時，系統通過多變量相關性分析，可提前45分鐘預警模具磨損風險，直接避免批量廢品損失，將質量問題消滅在萌芽階段。
Q-DAS更具革新意義的是數據可視化能力的升級。
展開 質量管理 | ?？怂箍禂底只?em>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
01
項目背景
巴奧米特是全球前三大骨科醫療器械生產廠商，依托近幾十年發展所積累的技術、制造、采購、營銷和管理優勢，創造性地發揮優勢資源，以高品質的產品與服務，滿足客戶高標準需求。
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?？怂箍禂底只?em>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。
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”？
3、根因分析提速
通過對比不同批次、不同供應商的數據集，結合3D剖面等功能，快速定位變異源，將根因分析從數天縮短至數小時。
第三重維度
從“生成報告”到“講述數據故事” — 價值的升維
傳統困境：
耗費大量時間制作靜態PDF報告，信息傳遞效率低，且難以互動。
eMMA賦能路徑：
1、動態交互式報告
利用eMMA Illustrator和eMMA Analyst，創建可旋轉、縮放、點擊查詢的3D交互報告。質量工程師能引導設計、工藝部門“走進”數據現場，共同診斷。
2、數據敘事模板化
將“Video of the Day”等動畫報告、趨勢分析看板固化為模板，把復雜的質量狀態，轉化為一目了然、可自動生成的數據故事，用于日常管理評審。
3、協同決策支持
通過訂制化網頁看板，將關鍵KPI、預警信息實時推送給跨部門團隊，使質量數據成為跨職能會議中共同決策的基礎，極大提升質量部門的話語權與影響力。
第四重維度
從“部門職能”到“價值鏈核心” — 組織的升維
傳統困境：
質量部門是成本中心，與研發、生產部門存在壁壘。
eMMA賦能路徑：
1、前饋設計與反饋優化
通過eMMA Planner管理的檢驗計劃與實測數據，可直接用于公差仿真軟件的模型修正，實現“設計-制造-檢測”的數字化閉環。質量工程師成為連接設計與制造的數據橋梁。
2、賦能供應鏈協同
基于eMMA的供應商數據管理平臺，主機廠質量工程師能統一標準、監控供應商過程能力，推動供應鏈質量水平整體提升，角色擴展為供應鏈質量生態管理者。
3、沉淀知識資產
將優秀的分析思路、解決案例沉淀為eMMA系統中的分析模板與規則庫，實現個人經驗到組織智能的轉化，讓質量部門成為企業持續改進的核心知識引擎。
展開 
質量管理 | 數字化賦能：醫療器械企業質量管理新標桿
■ 極大的提升了員工的數據分析技能與意識，顯著的提升了質量數據的價值挖掘與應用能力；
■推動現場質量管理實現從“管結果”到“控過程”的轉變，打造質量管理標桿。
質量管理 | ?？怂箍礠MS助力軌道交通行業質量管理數字化
■質量門碑：通過在產品開發到實物生產全過程設置質量管控節點，以標準的階段質量門、質量里程碑的形式，對工作質量和產品質量進行及時把關，確保質量滿足客戶需求。
■采購檢驗：合格的供應商供應合格的產品，通過在供方產品生產運輸環節設置首件鑒定、放行檢驗、入庫檢驗，明確質量流程步驟和輸入輸出字段，推動面向采購物料的 檢驗標準化，保證供應物料的質量可控。
■制造檢驗：現場自檢、互檢、專檢及監造檢實現無紙化管理，并通過信息化仿真、設備數據聯網等技術，基本實現關鍵重要工位現場數據的自動化采集、分析與運用， 現場質量管理的智能化程度穩步提升。
03
數字化質量方法應用
?質量業務的信息化：
經過近些年的標準化改造和信息化實現，已經基本實現對質量核心業務的標準化、信息化全覆蓋，開始向數據驅動的質量輔助決策轉變。
?質量貫通數據：
規范信息化業務接口，統一數據傳遞、共享原則，打通全過程質量數據管理鏈條，支撐基于數據驅動的質量管理改進提升。
?搭建數字化質量運營平臺：
從對質量業務執行評價角度出發，聚合質量異常類、指標類分析模塊，挖掘產品檢驗類、產品交付類數據應用，拓展質量數據預警分析功能，搭建數字化質量運營平臺。
?建設數字化管控模型：
在先前質量數據分析模塊基礎上，從數據輔助分析、決策維度出發，搭建數字化質量運營平臺，形成質量數據治理、智采數據分析、采購檢驗策略優化、制造檢驗策略優化、產品質量交付、全過程數字化質量管控、質量風險網格化等9項數據分析模型。
?搭建智能決策分析模組：結合公司質量信息化現狀及數據儲備狀態，從質量體系要求、前期指標探索、組織績效要求、項目質量目標設置等方面進行了綜合論證，探索通過閥值設定、信息推送及過程監控等手段，逐步實現數據驅動式的信息化指標拉動管理體系。
展開 質量管理 | 海克斯康Q-DAS質量大數據專家SPC解決方案
?？怂箍?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 | 品質管理黑科技！海克斯康Q-DAS讓數據驅動決策更高效
05
多維接口打通，數據無縫流轉
不管是便攜式測量儀器、測試箱，還是第三方系統、SAP 系統，M-QIS 都能輕松對接！通過串口（RS-232）直接傳輸測量數據，借助 Q-DM 數據管理工具實現第三方文件自動導入數據庫，還能通過 SAP QM-STI 接口讀取 SAP 系統中的測量值信息，用 qs-STAT 啟動專業分析，讓數據流轉無障礙，打破信息孤島。
▼
結 語
用數據說話，用科技提效！Q-DAS M-QIS 憑借可靠的統計分析能力，不僅能降低不合格品生產風險，更能為品質決策提供精準依據。無論是制造業工廠品質管控，還是復雜流程的質量追溯，都將成為得力助手。趕緊解鎖這款品質管理神器，讓持續改進更簡單，企業競爭力再上一層樓！
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