背景与挑战      

在当前高速发展的经济形势下，汽车主机厂面临着诸多挑战，其中如何对质量数据进行科学化与结构化管理达到降本增效的目的，成为各大主机厂不得不面临的重要问题。现阶段，汽车主机厂面临的质量数据管理问题主要包括以下几个方面：

01     数据收集和整合  

汽车主机厂生产过程中涉及大量的质量数据，包括来自不同环节的检测数据、生产过程中的参数数据、供应商提供的质量数据等。这些数据通常分散在不同的系统和部门中，导致数据的收集和整合困难。缺乏统一的数据管理平台和标准化的数据接口，使得数据的获取和分析变得复杂和耗时。

02     数据质量和准确性  

质量数据的准确性对于汽车主机厂来说至关重要。然而，在数据收集过程中可能存在数据录入错误、传输错误等问题，导致数据质量下降。此外，由于数据来自多个不同的来源，可能存在数据不一致性的问题，使得数据的分析和决策变得困难。

03     数据分析和挖掘  

质量数据中蕴含着大量有价值的信息，能够帮助企业发现潜在的质量问题、改进生产过程和提升产品质量。然而，由于数据量庞大、数据类型多样等因素，企业在进行数据分析和挖掘时面临着挑战。缺乏有效的数据分析工具和专业人员，使得企业难以充分利用质量数据提供的价值。

04     数据安全和保护  

质量数据通常包含企业的核心竞争力和商业机密，需要进行有效的安全保护。然而，在数据传输、存储和使用过程中，可能面临数据泄露、篡改和未授权访问等安全风险。汽车主机厂需要建立完善。

解决方案   

基于此，Q-DAS提出了质量数据管理系统方案，方案强调：

01

测量过程的全面管理，实现检验执行的管理，检验过程的追踪。

02

过程检测报告的在线审批，存储，归档，检索，实现加工过程无纸化及追溯。

03

质量数据的自动化采集与分析，过程能力分析、优化，做预防性维护。

04

质量信息数据大屏展示，自动化预警报告：邮件，微信，短信等形式。

核心技术模块     

质量数据采集端        

质量数据采集端        

质量数据信息分析端        

关键词：行业动态，汽车，解决方案