制造业如何有效的运用质量大数据？

“大数据”对于制造领域的企业来说不是一个新鲜词了，从工业 1.0 到工业 4.0，再到“中国制造2025”，都足以说明制造业进行智能化改造离不开大数据的运用。纵观大数据在制造企业的应用，在这过程中，质量大数据引起了部分企业的重视，但多数的企业仍然不知该如何有效的运用质量大数据？

有效的运用质量大数据的前提条件

首先，采集数据要全，几乎涉及到质量的数据都必须采集到，全局化和结构化的数据采集是大数据分析的基础。

质量大数据主要包含两种数据：第一种是工件的质量数据，也就是涉及到质量的所有几何数据。目前制造业为了有效的提高产品质量，产品生产过程流程控制越来越严谨，测量几乎延伸到产品生产的全过程，从原材料的检测、机床在机检测、现场检测到质检部门的质量验证。发达的技术及设备能将这些信息数据采集到，但有效的应用质量大数据还需要借助质量管理工具以及质量管理软件，使得质量大数据成为制造业质量管理的重要支撑。

第二种，质量大数据还包含散落在工厂内外所有部门以及所有环节上的数据，这些数据不仅仅指的是涉及到质量的数据，还有设备信息、人员信息、环境等间接影响质量的数据，在万物互联的信息世界，质量管理中质量问题的发生不仅仅是简单的因果关系，制造业内部的各种数据之间都有着联系，并且有着未知的隐藏规律，只有应用好质量大数据，才能真正的实现工厂信息透明化。利用数据助力各部门顺畅的沟通和协同，促进高效决策，从而提升企业的运营效率。

质量大数据运用案例

制造业质量管理一直是个问题，终于等来了质量大数据的时代，如何运用质量大数据？怎么能利用质量大数据给企业带来直接利润？下面为大家解答：

质量大数据的运用分三步走：1、数据的采集，前面也提到了质量大数据有效运用的前提条件是数据采集，这一块不仅要借助质量测量工具，一体化的质量管理软件也很需要。2、数据结构分析，制造业对数据分析很多还是停留在人工核算及分析，人工核算存在误差是常有的事，人工分析很多都是带着自己的主观臆断，并不是真正意义上的数据的应用。因此，数据的应用要借助软件系统以及工具。3、数据知识的应用，积梦智能大数据智能质量平台基于质量大数据的运用，能解决绝大多数制造业公司系统林立、据孤岛凸显、质量问题频发、问题处理效率较低的现状。

大数据智能质量平台是积梦智能根据目前制造业质量管理现状以及面临的挑战和问题定向研发的工业应用。智能质量平台基于质量大数据的应用，不仅将采集到的产品设计数据、产品测量数据、设备信息数据、工艺事件数据以及供应商数据等产品生产全过程的信息，并能合理运用到企业的质量管理中。积梦大数据智能质量平台提供统一数据平台，人工录入，半自动录入，设备自动录入均可以，平台对数据做统一的保存和存储，并且能一键生成报告。

积梦智能的大数据智能质量平台运用质量大数据可以帮助企业解决这些问题：1、质量数据无法追溯的问题；2、质量问题处理效率低下的问题；3、质量问题发生时无从下手的问题；4、制造业数据覆盖范围窄，无法兼容供应商的问题等等。