智能制造PiWeb质量数据管理软件应用解析

智能制造PiWeb质量数据管理软件应用解析

支持控制图表的质量报告

众所周知，影响产品质量的因素很多，采用控制图法可即时监控产品的生产过程、及时发现质量隐患，以便于改善生产过程，减少废品及次品产出的质量控制方法，按照数倍标准差等原则设置一定的上下控制界限，有别于公差线，控制线侧重于工序质量是否发生变化，失控现象常表现为样本点超出控制界限、样本点虽在控制界限内但出现排列异常等现象。

多次测量的质量特性明细报告

质量数据可视化主要借助于图形化手段，为了有效地传达质量概念，美学形式与软件功能需齐头并进，通过直观地传达关键质量特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集深入洞察。结合动态CAD交互操作界面，用户可以进一步与数据互动，快速掌握关键的质量数据信息，发现问题，找到答案，并采取行动。

结合 CAD 交互式图形分析的质量管控

过程能力及统计参数结论报告

面向管理层面的周及日质量分析报告

智能制造时代质量信息的透明化有利于增强决策制定过程中的一致性与信心，降低遭受监管罚款的风险，改善质量数据的安全性，最大限度地提高质量数据的创收潜力及指定质量责任，这即要求质量数据管理软件应具备有联通不同种类仪器、兼容不同类别物理量及支持质量大数据全球可用的可能性。

整合不同仪器的质量数据管理平台

智能制造中的质量问题原因解析应细致，以利于找出关键原因或解决问题的方法，部分情况下需借用探索性数据分析方法，以其中的相关性分析为例，可实现对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个存在一定联系或概率变量因素的相关密切程度。

可贯穿加工设备及刀具等相关要素的质量报告

有理由相信，质量数据管理软件将成为智能制造的大脑，具有中央数据库、实时质量数据分析、快速的质量报告定制能力、生产监控、不同来源的过程数据可视化、供应商质量数据集成、生产线比对等诸多特性，以高度透明准确的质量数据驱动智能制造的实现。

原文标题：蔡司：智能制造的典型场景之质量数据管理

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。