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发布时间：2025-04-22 00:42:27 | 作者: 半岛在线登录官网
逐渐成为制造企业质量管理的新引擎。2025年作为“十四五”规划的收官之年，国家政策强调将数字技术与制造业优势结合，以推进数字化转型。根据工信部的统计，2024年中国AI工业质检市场规模预计将达到454亿元，且2025年面向AI的数据治理市场规模预测将达86亿元。有效运用
企业在进行质量管理时，面临着数据孤岛、标准缺失及管理效率低下的问题。绝大多数制造企业依赖于分散的数据，数据无法有效整合，这不仅导致信息流转缓慢，而且影响了质量控制的实时性。以传统的IT与OT系统为例，信息孤岛阻碍了数据的高效流通，限制了对生产环节的精准监控。
当前，多数企业面对的头号挑战是质量数据的有效利用。行业多个方面数据显示，73%的企业缺乏专业的数据分析团队，导致质量上的问题的最终的原因难以定位。一旦设备产生的数据量达到海量，便更容易出现质量控制的盲区。由于缺乏智能化的分析工具，企业往往依赖人工进行数据解读，这不仅效率低下，也大幅度提升了质量上的问题的发生概率。
在这种背景下，企业亟需构建基于AI的数据驱动质量管理体系，以期实现从被动响应转向主动防御。通过引入深度学习和机器学习等新兴技术，企业能够深化对质量数据的分析与运用。这样的转变不但可以从历史数据中捕获潜在的质量上的问题，还能为后续的生产的基本工艺提供真实的数据支持，确保整体流程的顺畅和高效。
以某领先动力电池制造企业为例，数据管理系统的搭建实现了对全生命周期的质量管理覆盖。通过集成不同来源的数据，企业不仅打通了设计、生产及服务全流程的数据壁垒，还能够实时监控各环节的重要质量指标。这种跨部门和跨系统的协同作业，促进了整体工作效率的提升，消除了信息孤岛。此外，通过AI的预测模型，企业能够迅速检测出生产中潜在的缺陷，并及时采取措施。
展望未来，智能化的质量管理不单单是技术的应用，更是管理理念的升级。制造企业要充分认识到，数据不仅是资源，更是公司发展的新动力。通过深化AI技术的应用，挖掘数据背后的价值，企业能够在激烈的市场之间的竞争中占得先机。不同企业应当从结果出发，一直在优化数据治理架构，努力实现技术与业务的深层次地融合，从而建立更高效的质量管理体系。
数据驱动的质量管理不仅能提升公司的生产力，还能大大降低质量成本。通过建立标准化的知识体系，企业将传统的经验和知识数字化，形成结构化的管理。基于数据的平台将为公司能够带来可持续的长效收益，有助于在全球市场上实现竞争优势。人机一体化智能系统的未来，不仅属于那些能够迅速适应变化的企业，还属于那些敢于拥抱数字化转型、用数据驱动创新的先锋。返回搜狐，查看更加多
