在制造业，质量永远是“事后补救不如事前预防”。但现实却往往是：
如果有一台“时光机”，能在超差前1小时、1班次、甚至1周发出预警，并告诉你“哪里会出问题、哪台设备需要维护、哪批资源该优先调配”，你会愿意上车吗？
海克斯康质量大数据专家Q-DAS提供的预测性分析解决方案，正是这样一台“质量时光机”，接下来将为大家详细讲解。
海克斯康Q-DAS预测性分析解决方案可以实现以下四个功能：
▶把产线历年、历月、历班的 Q-DAS 数据一键喂给AI；
▶自动建立机器学习模型，预测“哪一特征、哪一台、哪一班”即将突破规格限；
▶实时推送预警到微信/邮件/钉钉，附带根因分析与建议措施；
▶与O-QIS无缝对接，自动调度测量计划——不稳定时 100% 全检，稳定时动态放宽频次，CMM 利用率最高提升 40%！
从“救火”变“防火”，批量报废率平均下降 25%。
测量、刀具、人力提前排程，OEE 提升 8%–12%。
提前一周锁定风险，客户审核 Ppk 报告一次通过。
图形化向导，三步骤完成建模，不需要写一行 Python。
“自从上线 Q-DAS质量预测，我们再没出现过‘半夜被客户叫停产’的情况。提前 2 天收到孔径超差预警，调整刀具补偿后，Cpk 从 1.33 提升到 1.87，一年节省返工费用 120 万元。”
—— 某德系主机厂缸体生产线
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