质量基础与检验计划
建立统一、可复用的质量标准体系，为各环节自动生成正确的检验任务。
- 产品质量标准
- 检验项目与规范
- AQL 抽样标准
- 缺陷代码与检验模板
- SPC 规则配置
- 检测设备与计量器具
01 · 功能架构
质量控制，发生在工厂的每一个环节。
质量基础数据与检验计划驱动现场任务，异常进入 NCR 与 CAPA 闭环，SPC、MSA、DOE、BI 和 AI 为全流程提供分析能力。
01供应商02来料检验 IQC03过程质量 IPQC04成品检验 FQC05出货检验 OQC06不合格品 NCR07CAPA 改进08追溯与分析
质量基础数据+检验计划+SPC / MSA / DOE+预警 · BI · AI
02 · 功能模块
从标准到智能，建立完整质量闭环。
全过程质量检验
从供应商来料到产品放行，以同一平台贯通四大检验阶段。
- 来料报检、全检与免检
- 首件、巡检与在线检测
- 工艺参数监控与防呆
- 外观、尺寸、功能与性能测试
- 出货抽检、标签与包装检查
- COA/COC、报告与放行审批
不合格与持续改善
将异常隔离、评审处置、原因分析和措施验证纳入可追踪的质量闭环。
- 不合格品登记与隔离
- 返工、返修、报废与降级
- 特采审批
- 5 Why 与鱼骨图
- 纠正与预防措施
- 8D、PDCA 与效果验证
质量工程与过程优化
用统计方法判断过程稳定性、测量可靠性，并寻找更优的工艺参数组合。
- XBar-R / XBar-S 控制图
- P、NP、C、U 控制图
- Cp/Cpk 与趋势分析
- GR&R、偏倚与稳定性
- 重复性与再现性
- DOE、响应面与 ANOVA
追溯、预警与质量分析
构建产品质量数字档案，从异常结果穿透到相关的人、机、料、法、环、测。
- 产品、批次与工单追溯
- 设备、工艺、模具与治具追溯
- 原材料、人员、配方与图像数据
- 正向与反向追溯
- SPC、连续 NG 与良率预警
- Yield、FPY、RTY、PPM、Pareto 与 COQ
AI 预测性质量
连接多维质量与工艺数据，辅助发现相关因素、预测风险并形成改进建议。
- 良率预测
- 工艺优化建议
- AI 根因与相关性分析
- AOI 缺陷识别
- 工艺漂移与风险预警
- 自动生成质量分析报告
03 · 业务价值
把质量从事后检验，转变为全过程预防。
01统一标准、数据与流程一致02透明状态、风险与责任可见03闭环异常、措施与验证贯通04智能从数据中预测与优化
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