智能制造PiWeb質量數據管理軟件應用解析

智能制造PiWeb質量數據管理軟件應用解析

支持控制圖表的質量報告

眾所周知，影響產品質量的因素很多，采用控制圖法可即時監控產品的生產過程、及時發現質量隱患，以便于改善生產過程，減少廢品及次品產出的質量控制方法，按照數倍標準差等原則設置一定的上下控制界限，有別于公差線，控制線側重于工序質量是否發生變化，失控現象常表現為樣本點超出控制界限、樣本點雖在控制界限內但出現排列異常等現象。

多次測量的質量特性明細報告

質量數據可視化主要借助于圖形化手段，為了有效地傳達質量概念，美學形式與軟件功能需齊頭并進，通過直觀地傳達關鍵質量特征，從而實現對于相當稀疏而又復雜的數據集深入洞察。結合動態CAD交互操作界面，用戶可以進一步與數據互動，快速掌握關鍵的質量數據信息，發現問題，找到答案，并采取行動。

結合 CAD 交互式圖形分析的質量管控

過程能力及統計參數結論報告

面向管理層面的周及日質量分析報告

智能制造時代質量信息的透明化有利于增強決策制定過程中的一致性與信心，降低遭受監管罰款的風險，改善質量數據的安全性，最大限度地提高質量數據的創收潛力及指定質量責任，這即要求質量數據管理軟件應具備有聯通不同種類儀器、兼容不同類別物理量及支持質量大數據全球可用的可能性。

整合不同儀器的質量數據管理平臺

智能制造中的質量問題原因解析應細致，以利于找出關鍵原因或解決問題的方法，部分情況下需借用探索性數據分析方法，以其中的相關性分析為例，可實現對兩個或多個具備相關性的變量元素進行分析，從而衡量兩個存在一定聯系或概率變量因素的相關密切程度。

可貫穿加工設備及刀具等相關要素的質量報告

有理由相信，質量數據管理軟件將成為智能制造的大腦，具有中央數據庫、實時質量數據分析、快速的質量報告定制能力、生產監控、不同來源的過程數據可視化、供應商質量數據集成、生產線比對等諸多特性，以高度透明準確的質量數據驅動智能制造的實現。

原文標題：蔡司：智能制造的典型場景之質量數據管理

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