未来工厂的质量管理和质量 4.0。
未来的工厂将比以往任何时候都更加智能、精简和高效。为了在日益全球化的市场中保持竞争力，企业必须适应这种新的制造质量控制和管理思维方式。
制造业质量智能系统可利用端到端的生产数据，帮助工厂实现长期成功和稳定的质量。拥抱质量 4.0，优化工厂的质量控制、可视性和可追溯性。
制造业质量管理为何需要发展？
传统的制造质量控制系统依赖于一系列复杂的输入。从机器生成的数据到人工检测和纸质表格，管理和确保生产质量很容易出现人为错误。由于质量团队分布在一个工厂甚至多个地点，质量负责人面临着复杂的挑战，导致额外工作和流程脱节。
| 没有数字化的质量指标，整个企业就无法获取质量数据。 | 趋势可能难以发现，根本原因需要人工分析。 |
| 当数据不可见且难以在各生产运营部门之间建立关联时，质量负责人就需要进行繁琐的人工分析，以准确确保符合质量标准。 | 在传统的制造质量控制和管理中，需要对历史质量数据进行人工分析，以了解趋势和重复出现的质量问题。 |
制造业面临的最大质量管理挑战
| 每个企业都有不同的生产质量管理方法。 | 材料问题和批次很难追溯。 |
| 有些机器或流程可能非常自动化，设有控制检查点。其他机器或流程则可能在流程结束时进行人工质量检查。这种脱节的生产质量管理效率低下，而且容易出现人为错误。 | 如果质量数据存储在多个机器和流程的不同文件夹中（无论是纸质数据还是数字数据），就会减慢和限制质量团队追踪质量问题的速度。 |
什么是质量 4.0？
工业 4.0 和未来工厂正在改变制造业的质量管理。借助质量 4.0，将人工智能、机器学习和大数据整合到工厂的端到端制造质量管理中，可为质量团队提供最准确的综合数据，并据此做出决策。
未来工厂，质量 4.0，利用实时和历史生产数据来简化合规性、企业范围内的可视性、可追溯性和数字质量检查。
中央数据
集中管理所有质量数据意味着可以更轻松、更快速地获取详细信息。企业需要一种从任何地方收集质量数据并将其转化为可操作见解的方法。质量数据的可视性是成功的必要条件，这可能意味着要超越目前各自为政的质量系统。
人工智能
用于制造质量控制的人工智能可以发现人们可能无法发现的相关性和趋势。随着数据的不断编译、分析和存储，人工智能驱动的机器学习可以执行实时分析，预测质量问题，立即标记潜在问题并优化质量流程。人工智能可在数秒内生成定制数据并处理复杂的统计分析，让您的质量团队专注于产品，而不是文书工作和电子表格。
加强合作
质量信息将不再只包含在LIMS和生产质量管理软件中，而且只有质量工程师和质量团队才能看到。质量控制制造系统（如DigiView）有助于从源头收集质量数据，并进行实时数字化。
确保未来工厂成功实现质量 4.0
质量智能利用整个车间和生产产出的具体相关信息，简化工业 4.0 的质量管理。
未来工厂质量管理的关键成功因素是
1.改进数据管理和数据关联工具。
强大的全工厂数据管理对于最大限度地提高质量 4.0 至关重要。基于云的安全数据存储由车间网关提供支持，可推动端到端智能互联工厂最大限度地实现制造质量控制。
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2.可在整个企业范围内使用和可见的协作工具。
在安全的数字平台上可即时共享和查看透明的质量信息，使评估和纠正质量问题变得直观高效。
3.历史和实时分析。
无论是评估过去的质量问题，还是对生产产出进行即时调整，质量 4.0 都依靠来自未来工厂的源源不断的数据流来优化质量、执行智能根本原因分析并支持工厂未来的可持续发展。
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4.将生产质量控制工具与其他操作系统连接起来的应用程序接口。
将您的制造工业 4.0 与第三方 MES、维护和警报系统无缝集成，以便更好地监控流程中任意点的事件。制造工业 4.0 可让您控制信息转发到所需终端 API 的方式和时间。
