一、選擇QMS應該如何選擇呢？

   1、功能

   2、業(yè)務關聯(lián)和控制能力

   3、集成能力

   4、并發(fā)和大數(shù)據(jù)處理能力

   5、咨詢能力，設計能力

   6、其他制造業(yè)系統(tǒng)的熟悉程度，最好做MES，ERP。

二、AI質(zhì)檢在萬界星空科技QMS中的具體應用場景

1. 來料檢驗（IQC）

傳統(tǒng)方式： 抽樣檢查，依賴檢驗員的經(jīng)驗和卡尺等工具。

AI應用： 使用計算機視覺技術。對進貨的原材料或零部件進行高速拍照，AI模型自動識別尺寸偏差、表面劃痕、銹蝕、型號錯誤等缺陷，并實時判斷是否合格，數(shù)據(jù)直接錄入QMS系統(tǒng)。

2. 生產(chǎn)過程質(zhì)量控制（IPQC）

傳統(tǒng)方式： 巡檢員定期到生產(chǎn)線抽查，記錄關鍵工藝參數(shù)。

AI應用：

視覺檢測： 在生產(chǎn)線上部署高清攝像頭，實時監(jiān)控裝配過程（如螺絲是否擰緊、部件是否漏裝、焊接質(zhì)量如何）。

音頻分析： 通過分析設備運行聲音（如發(fā)動機異響、齒輪摩擦聲）來判斷產(chǎn)品狀態(tài)。

參數(shù)監(jiān)控與預測： 利用機器學習算法分析生產(chǎn)設備參數(shù)（如溫度、壓力、振動），實時監(jiān)控工藝穩(wěn)定性，并預測參數(shù)何時會偏離控制范圍，及時發(fā)出預警。

3. 最終檢驗（FQC/OQC）

傳統(tǒng)方式： 對成品進行抽樣檢查，出具檢驗報告。

AI應用： 在包裝線末端，利用AI視覺系統(tǒng)對成品進行全方位檢測，包括外觀、標簽、包裝完整性等，實現(xiàn)100%全檢，確保出廠產(chǎn)品零缺陷。

4. 質(zhì)量數(shù)據(jù)分析與根本原因分析（RCA）

傳統(tǒng)方式： 質(zhì)量工程師手動收集數(shù)據(jù)，使用柏拉圖、魚骨圖等工具進行人工分析，耗時長且易受局限。

AI應用：

自然語言處理（NLP）： 自動分析客戶投訴、維修記錄中的文本信息，快速歸類主要問題，識別關鍵詞。

異常模式識別： 機器學習模型能快速在海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)和質(zhì)量數(shù)據(jù)中，關聯(lián)并鎖定導致缺陷的根本原因（例如，發(fā)現(xiàn)當“A機床溫度在特定區(qū)間波動”時，“產(chǎn)品裂紋”不良率顯著上升）。

知識圖譜： 構(gòu)建質(zhì)量知識圖譜，將產(chǎn)品、工藝、設備、人員、缺陷類型關聯(lián)起來，快速追溯和定位復雜問題的根源。

5. 預測性維護與質(zhì)量風險預警

AI應用： 通過分析設備運行數(shù)據(jù)、歷史維修記錄和產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)，AI模型可以預測設備在未來某個時間點發(fā)生故障的概率。這允許企業(yè)在設備影響產(chǎn)品質(zhì)量之前就安排維護，避免批量性不良品的產(chǎn)生，將質(zhì)量風險扼殺在搖籃中。

6. 供應商質(zhì)量管理

AI應用： 基于各供應商的來料檢驗合格率、交貨準時率、歷史問題數(shù)據(jù)等，AI可以對供應商進行動態(tài)評級和風險預測，幫助采購和質(zhì)量部門優(yōu)化供應商資源，聚焦于高風險供應商的管理。

三、AI質(zhì)檢與QMS系統(tǒng)的集成模式

1.  數(shù)據(jù)輸入： AI質(zhì)檢系統(tǒng)將實時識別出的缺陷數(shù)據(jù)、圖像、報警信息等，通過API接口自動寫入QMS系統(tǒng)的不合格品控制 模塊。

2.  流程觸發(fā)： QMS系統(tǒng)根據(jù)AI輸入的數(shù)據(jù)，自動觸發(fā)糾正與預防措施（CAPA） 流程，指派任務給相關責任人進行處理。

3.  閉環(huán)管理： 處理結(jié)果和措施效果再次反饋回QMS和AI系統(tǒng)，形成“檢測-識別-行動-驗證-優(yōu)化”的質(zhì)量閉環(huán)。AI模型也能利用這些新的反饋數(shù)據(jù)持續(xù)進行自我學習和優(yōu)化，變得越來越聰明。

4.  可視化與決策支持： 所有AI質(zhì)檢產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都在QMS的儀表盤 上進行可視化展示，為管理層提供實時、準確的質(zhì)量狀態(tài)報告和決策依據(jù)。

接觸很多行業(yè)客戶咨詢QMS系統(tǒng)的時候，大部分客戶在咨詢過程中，糾結(jié)于行業(yè)，仿佛做過行業(yè)QMS，才可以。

   其實，完全沒有必要。行業(yè)限制只是一種錯覺。真正能做好QMS的，不在于是否做過類似行業(yè)。

   QMS主要涉及QA和QC兩部分，這是最主要的。涉及到QA，基本組成都是哪些概念，至于如何進行業(yè)務開展，其實，這些流程都是標準的，無論多大行業(yè)區(qū)別，都逃不脫那些基本管理理論限制。

   QC更是如此，IQC，PQC，OQC，哪個行業(yè)都少不了。至于這些環(huán)節(jié)的處理和管控辦法，又基本雷同，只是和眾多系統(tǒng)集成，做到及時控制的問題。

   無論哪個行業(yè)，作為質(zhì)量管理專家到現(xiàn)場，對話內(nèi)容，都基本是這些環(huán)節(jié)的術語和動作，哪怕沒做過這個行業(yè)，通過溝通和交流，也能很快區(qū)分和格局。

 選擇QMS，建議不去談行業(yè)，還是著重看功能和咨詢能力。做過行業(yè)，也不一定就是好的QMS系統(tǒng)，很多公司做過同樣行業(yè)，但是多少年了，也沒能把系統(tǒng)功能提高到一個高度去，只是低水平重復。

   QMS對于行業(yè)的敏感性不高，這個就和財務軟件對行業(yè)敏感度不高一樣。

AI質(zhì)檢與萬界星空QMS系統(tǒng)的結(jié)合，是質(zhì)量管理數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的核心。 它不再是簡單的“機器換人”，而是通過數(shù)據(jù)驅(qū)動，構(gòu)建了一個能夠自主感知、實時分析、精準決策、快速優(yōu)化的智能質(zhì)量生態(tài)系統(tǒng)。這最終將幫助企業(yè)顯著降低質(zhì)量成本、提升客戶滿意度，并在激烈的市場競爭中建立強大的質(zhì)量優(yōu)勢。