预测质量分析

概述

预测质量分析使用统计算法和机器学习在质量和安全风险发生之前对其进行预测，从而为采取及时和有针对性的对策提供机会。作为第一步，对所有可用的外部和内部数据源进行优先级排序、合并和关联。然后进行全面的数据分析，并利用各种评估技术在迭代过程中开发预测模型。根据流入模型的参数，这些方法不仅可以预测未来不久出现的缺陷，还可以预测可能导致长期保修索赔的缺陷。因此，这些模型能够集成数据源，使高效的数据挖掘成为可能，并导致用户友好的评估，进而可以将其转换为最终用户或报告级别管理人员易于阅读的报告。明智地使用预测质量分析可以显着节省保修成本、提高客户满意度并降低废品率。

联系我们

欢迎与我们交流!

Thank you for your message!
We will contact you soon.