目前很多制造型企业拥有了MES、ERP、SPC等业务系统，获得了大量的数据。然而在跨工厂、跨系统的异构数据中，如何找到生产各个环节的规律和异常，如何获得优化见解，是制造型企业面临的关键挑战。通过数据分析提升产品质量，提高产品合格率、成品率则是企业发展的下一步抓手。萃盈质量数据分析系统，打通数据壁垒，赋能科学决策。
制造业质量数据分析遇到的难点：
1、产品质量缺陷追溯周期长，找寻规律较慢。
2、数据跨工厂/跨车间/跨业务系统，只做数据展示，无法关联分析。
3、数据不全，数据准确性不稳定，数据分析决策支持能力弱。
4、很难发现经验已知之外的影响产品质量的因素。
生产质量分析方案设计特点
将当代计算机科学、工业统计与大数据技术、行业质量管理及持续改进最佳实践相融合、洞察质量与流程数据，从而提高效率、降低成本、预测未知、科学决策，提高持续盈利能力。可以实时质量风险预警，进行质量大数据AI分析平台、智能创建质量报告、实现智能分析的自动化、交互化。
方案实施收益
1、建立统一的全场景数字化质量检测与数据采集、管理平台，极大降低数据分析中数据收集和整理的时间，提高质量检测时对质量策划和质量文件要求的依从性，确保数据的准确性、完整性和可用性。
2、打通多个业务系统（SAP、MES、手工台账等）的数据孤岛，形成统一的质量持续改进数据中心，完善数据采集机制、建立数据标准、提升数据质量。
3、创建产品质量的主题分析应用，助理分析产品质量问题的根本原因。包括：产品全生命周期的分析、质量和缺陷趋势分析、生产过程（人、设备、工艺等）分析、质量预测分析等。
4、分析报表通过大屏、PC端和移动端展示，并以一系列标准格式自动分发报表。
5、为客户提供企业质量数智化项目整体规划的咨询方案：数字化质量策划、数字化质量检测执行、质量分析及预测、持续改善策略、高层管理驾驶舱等；
方案是如何落地的呢？
1、质量策划与数字化质量检测执行的统一
数字化检测平台，首先帮助企业有效地进行质量管理的策划，包括但不限于基本资料、取样计划、检验计划、质量控制计划、重要关注点指标等。其次，在检验环节，直接对接各大品牌多达数百种仪器和设备，如三坐标测量仪、千分尺、投影仪、电子天平、光谱
制造业质量数据分析遇到的难点：
1、产品质量缺陷追溯周期长，找寻规律较慢。
2、数据跨工厂/跨车间/跨业务系统，只做数据展示，无法关联分析。
3、数据不全，数据准确性不稳定，数据分析决策支持能力弱。
4、很难发现经验已知之外的影响产品质量的因素。
生产质量分析方案设计特点
将当代计算机科学、工业统计与大数据技术、行业质量管理及持续改进最佳实践相融合、洞察质量与流程数据，从而提高效率、降低成本、预测未知、科学决策，提高持续盈利能力。可以实时质量风险预警，进行质量大数据AI分析平台、智能创建质量报告、实现智能分析的自动化、交互化。
方案实施收益
1、建立统一的全场景数字化质量检测与数据采集、管理平台，极大降低数据分析中数据收集和整理的时间，提高质量检测时对质量策划和质量文件要求的依从性，确保数据的准确性、完整性和可用性。
2、打通多个业务系统（SAP、MES、手工台账等）的数据孤岛，形成统一的质量持续改进数据中心，完善数据采集机制、建立数据标准、提升数据质量。
3、创建产品质量的主题分析应用，助理分析产品质量问题的根本原因。包括：产品全生命周期的分析、质量和缺陷趋势分析、生产过程（人、设备、工艺等）分析、质量预测分析等。
4、分析报表通过大屏、PC端和移动端展示，并以一系列标准格式自动分发报表。
5、为客户提供企业质量数智化项目整体规划的咨询方案：数字化质量策划、数字化质量检测执行、质量分析及预测、持续改善策略、高层管理驾驶舱等；
方案是如何落地的呢？
1、质量策划与数字化质量检测执行的统一
数字化检测平台，首先帮助企业有效地进行质量管理的策划，包括但不限于基本资料、取样计划、检验计划、质量控制计划、重要关注点指标等。其次，在检验环节，直接对接各大品牌多达数百种仪器和设备，如三坐标测量仪、千分尺、投影仪、电子天平、光谱